📌 背景

昨天我們安裝了 Ollama，並用內建的 llama2 測試了基本功能。

今天要挑戰的是 Google 開源的 Gemma 3 4B 模型。

🔎 為什麼選 Gemma 3 4B？

Google 在 2024 年推出了 Gemma 系列，特色是：

• 輕量化設計：4B 參數版本適合在單張顯卡上跑（8GB VRAM 起跳）。
• 開源授權：允許研究與商業使用（比 Gemini 系列更開放）。
• 優化推理效率：比同參數規模的 LLaMA 速度更快。
• 專注文本生成：回答自然，語氣更貼近人類。

對於我們這個挑戰來說，Gemma 3 4B 是一個理想的「中型模型」，既能在本地運行，也能提供不錯的對話體驗。

🛠️ 安裝與執行

Step 1：拉取模型

Ollama 支援直接下載 Gemma 模型，只需要：

ollama pull gemma3:4b

這會自動從官方下載權重檔，可能需要幾分鐘（取決於網速，大約 2-3GB）。

👉 注意：如果 VRAM < 8GB，可能需要用 CPU 模式或量化版本，否則會出現記憶體不足錯誤。

Step 2：啟動模型

ollama run gemma3:4b

成功啟動後，會看到互動式介面：

>>> 你好！請介紹一下你自己。

Gemma 回答：

你好！我是由 Google 訓練的大型語言模型。

簡單來說，我是一個人工智能，可以：

*   **回答你的問題：** 只要你問我任何問題，我會盡我所能提供準確、有用的答案
。
*   **生成文本：** 我可以寫詩、程式碼、劇本、音樂作品、電子郵件、信件等等。

*   **翻譯語言：** 我可以將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
*   **總結文本：** 我可以將長篇文本縮短成簡潔的摘要。
*   **進行創意創作：** 我可以和你一起發明故事、想法和解決方案。

**重要的是要記住，我仍然在不斷學習和發展。** 我的知識截至到 2023 年 12 月，
並且我的理解能力仍然有限。

**現在，你想用什麼樣的方式來了解我呢？** 你可以：

*   問我一個問題。
*   要求我寫一些東西。
*   跟我聊聊你感興趣的話題。

我很期待與你互動！

Step 3：進行測試

我們可以測試幾個不同的場景：

1. 知識問答

>>> 請用繁體中文解釋gemma3:4b的架構

Gemma 回答（節錄）：

好的，讓我來為你解釋 Gemma 3:4B 的架構。由於 Gemma 的資訊比較新穎，且 
Google 官方的詳細技術文件相對有限，以下是我根據現有資訊和推測所做的解釋：

**Gemma 3:4B 的架構總體來說，是一個基於 Transformer 的大型語言模型 (LLM)。
** 就像許多現代 LLM 一樣，它也是基於自注意力機制（Self-Attention）來理解和生
成文本。

**以下是更詳細的分解：**

1.  **Transformer 架構：** Gemma 3:4B 採用了標準的 Transformer 架構，主要包
含以下幾個關鍵組件：
    *   **Encoder (編碼器):**  處理輸入的文本，將其轉換成向量表示。雖然 
Gemma 的詳細 Encoder 結構未公開，但很可能也採用了多層 Transformer 堆疊。
    *   **Decoder (解碼器):**  根據 Encoder 的輸出，產生目標文本。同樣，也採
用多層堆疊的 Transformer 堆疊。
    *   **自注意力機制 (Self-Attention):**  這才是核心！它允許模型在生成每個
詞語時，考慮到輸入序列中其他所有詞語的關係，從而更好地理解上下文和語義。

2.  **4B 代表 40 億參數 (4 Billion Parameters):**  “3:4B” 的數字，指的是模型
所擁有的參數數量。 40 億參數表示模型擁有大量的可學習參數，能夠學習更複雜的模
式和關係。參數越多，模型通常在性能上會更好，但也需要更多的計算資源進行訓練和
推理。

3.  **訓練方法：** Gemma 的訓練方式也值得關注：
    *   **預訓練 (Pre-training):**  Gemma 首先在一個非常大的文本數據集上進行
預訓練，學習通用的語言知識和模式。
    *   **超視域微調 (SFT - Supervised Fine-Tuning):**  在預訓練後，模型會針
對特定任務（例如，回答問題、生成文本等）進行微調。

4.  **優化技術：**  Google 為了提高 Gemma 的效率，可能使用了各種優化技術，例
如：
    *   **量化 (Quantization):**  將模型參數的精度降低，從而降低模型的體積和
計算成本。
    *   **剪枝 (Pruning):**  移除模型中不重要的連接，從而減少模型的複雜度和
計算量。

**與其他模型相比：**

*   Gemma 的重點在於，它是一個相對較小的模型，但仍然具有很高的性能。 相比之
下，像是 GPT-3/4 等大型模型則參數數量更大，但也需要更多的計算資源。
*   Gemma 的設計目標是提供一個易於使用、可獲得的語言模型，並方便在各種設備上
運行。

**重要提示：**

*   由於 Google 官方釋出的 Gemma 的技術細節不多，因此上述解釋可能存在一些不
確定性。

**總結：** Gemma 3:4B 是一個基於 Transformer 的語言模型，擁有 40 億參數，並
採用了預訓練和微調等技術。 它的目標是提供一個高性能、易於使用的模型。

希望這個解釋對你有幫助！ 如果你還有其他問題，請隨時提出。

1. 程式碼生成

>>> 請用 Python 寫一個 python多執行序的code

Gemma 輸出：

```python
import threading
import time

# 要執行的一個函數，可以被多個執行緒共享
def worker(thread_id):
  """
  模擬一個耗時的操作，並打印執行緒 ID。
  """
  print(f"執行緒 {thread_id}: 開始執行...")
  time.sleep(2)  # 模擬耗時操作
  print(f"執行緒 {thread_id}: 執行完成!")

# 主函數
if __name__ == "__main__":
  threads = []
  for i in range(5):  # 创建5个线程
    thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,)) # 创建线程并启动
    threads.append(thread)
    thread.start()

  # 等待所有线程完成
  for thread in threads:
    thread.join()

  print("所有线程已完成")

程式碼解釋:

1. import threading: 導入 threading 模組，它提供了多執行緒的功能。

2. import time: 導入time模組，用於模擬執行時間。

3. worker(thread_id): 這是我們每個執行緒要執行的函數。

   • thread_id: 參數，用于区分不同的线程，便于调试和跟踪。
   • time.sleep(2): 模擬一个 2 秒的延时操作。
   • print(...): 打印消息，指示线程正在执行。

4. if __name__ == "__main__":: 這個區塊只在程式作為主程式運行時才會
   執行。

5. threads = []: 創建一個空列表 threads，用於保存所有創建的執行緒
   對象。

6. for i in range(5):: 循環五次，創建五個執行緒。

7. thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,)): 創建一個
   threading.Thread 對象。

   • target=worker: 指定了這個執行緒要執行的函數是 worker。
   • args=(i,): 将 i 作为 worker 函数的参数传递给该线程。 注意
     (i,) 是创建一个元组，即使只有一个元素。

8. threads.append(thread): 將創建的執行緒添加到 threads 列表中。

9. thread.start(): 開始執行該執行緒。 這會將執行緒的控制權轉移給該
   執行緒，該執行緒就可以開始執行其 worker 函数。

10. for thread in threads: thread.join(): 循环遍历线程列表，并使用
    thread.join() 阻塞主线程，直到所有子线程执行完毕。 join() 方法会等待线程
    完成其任务后再继续执行。

如何运行:

1. 将代码保存为 .py 文件 (例如 multithreading_example.py)。
2. 在命令行中运行该文件：python multithreading_example.py

运行结果 (可能会略有不同，因为线程执行是并发的):

執行緒 0: 開始執行...
執行緒 1: 開始執行...
執行緒 2: 開始執行...
執行緒 3: 開始執行...
執行緒 4: 開始執行...
執行緒 1: 執行完成!
執行緒 3: 執行完成!
執行緒 0: 執行完成!
執行緒 2: 執行完成!
執行緒 4: 執行完成!
所有线程已完成

关键点：

• 并发 (Concurrency): 多线程允许程序同时执行多个任务，这可以提高程序
  的效率，尤其是在需要处理大量数据或进行 I/O 操作时。
• 并行 (Parallelism): 当你有多个 CPU 核心时，多线程可以实现真正的并行
  执行。
• 线程安全 (Thread Safety): 在多线程编程中，需要特别注意线程安全问题
  ，例如线程竞争、数据一致性等。

这个例子展示了如何在 Python 中使用多线程的基本概念。 了解线程安全问题是多线
程编程的关键。

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### Step 4：效能觀察

用 `nvidia-smi` 檢查：

```bash
nvidia-smi -l

• Gemma 3 4B 在 8GB VRAM GPU 上運行大約佔用 3GB 左右。
• 推理速度：一秒約 20 tokens（取決於顯卡）。
• CPU 模式也能運行，但速度會慢許多（可能 < 1 token/s）。

✅ 成果展示

今天我們完成了：

1. 成功拉取 Gemma 3 4B 模型
2. 在本地運行並進行文字生成、程式碼生成、創作測試
3. 觀察效能表現，確認在單卡 6GB GPU 上能順暢運行

這代表我們現在已經能 真正跑一個小型 LLM，而且完全不依賴雲端！