MobileNet网络是由Google团队于2017年提出的专注于移动端、嵌入式或IoT设备的轻量级CNN网络，相比于传统的卷积神经网络，MobileNet网络使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的思想在准确率小幅度降低的前提下，大大减小了模型参数与运算量。并引入宽度系数 α和分辨率系数 β使模型满足不同应用场景的需求。

命令行工具，用于调用 Gemini 系列大模型（如 Gemini 1.5），支持本地与 API 调用，适用于代码生成、文本处理等任务。

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流程： 权重加载 -> 启动推理 -> 效果比较与调优 -> 性能测试 -> 性能优化权重加载如微调章节介绍，最终的模型包含两部分：base model 和 LoRA adapter，其中base model的权重在微调时被冻结，推理时加载原权重即可，LoRA adapter可通过PeftModel.from_pretrained进行加载。

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