昨天通过Unsloth部署了Gemma 12b版本,测试体验下来无法使用于正常环境。
中文:
- 模型名称: Gemma 4
- 开发者: Google DeepMind
- 模型类型: 开放权重的大型语言模型 (LLM)
- 输入模态: 文本、图像(注:2B 和 4B 版本还支持音频输入)
- 输出模态: 仅限文本
- 知识截止日期: 2025 年 1 月
- 架构: 基于 Transformer 架构,针对高效性和高性能推理进行了优化。
部署环境是Win11 RTX 4070笔记本 8G显存 32G内存
Prompt eval1.62s
Prompt speed38.9 tok/s
Generation74.32s
Speed20.0 tok/s
Tokens1,487
First token1.62s
Cache hits69
Total76.50s
Chunks1484
上下文只有16K,基本问几个问题就满了,无法使用
写了一个小脚本抓取nodeseek 的rss,让它测试,直接不给测试
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
def fetch_nodeseek_posts():
# NodeSeek 首页地址 (你可以根据需要更换为具体的板块 URL)
url = "https://nodeseek.com/"
# 设置请求头,模拟浏览器访问,防止被拦截
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
"Referer": "https://nodeseek.com/"
}
print(f"[*] 正在请求: {url} ...")
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
response.raise_for_status()
# 处理编码(NodeSeek 可能使用 utf-8 或 gbk)
response.encoding = response.apparent_encoding
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# NodeSeek 的结构可能会变,目前主要是抓取正文区域的帖子列表
# 注意:这里的 CSS 选择器需要根据网页实际结构微调
# 通常是寻找包含标题和链接的 <a> 标签
posts = []
# 示例逻辑:寻找包含在列表中的项目
# 注意:NodeSeek 首页的结构比较复杂,这里演示基础抓取逻辑
items = soup.select('div.post-list-item') or soup.select('.post-item') # 假设的类名
# 如果上面的选择器没抓到,我们可以尝试抓取所有含有特定关键词的链接
if not items:
# 备选方案:抓取所有包含 "thread" 字样的链接
links = soup.find_all('a', href=True)
for link in links:
if "/thread/" in link['href']:
posts.append(link)
print(f"[*] 抓取成功,找到潜在帖子数量: {len(posts)}")
for i, post in enumerate(posts[:10]): # 只展示前10个作为实测演示
title = post.get_text(strip=True)
link = post['href']
if not link.startswith('http'):
link = "https://nodeseek.com" + link
print(f"{i+1}. {title}")
print(f" Link: {link}")
print("-" * 30)
except Exception as e:
print(f"[!] 抓取失败: {e}")
if name == "main":
fetch_nodeseek_posts()