Instructions to use mendelmakerpaul/echopeak-models with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- LiteRT-LM
How to use mendelmakerpaul/echopeak-models with LiteRT-LM:
# LiteRT-LM runs on various platforms (Android, iOS, Windows, Linux, macOS, IoT, Web/WASM) # and supports many APIs (C++, Python, Kotlin, Swift, JavaScript, Flutter). # For platform-specific integration guides, please refer to the official developer website: # https://ai.google.dev/edge/litert-lm # To try LiteRT-LM, the easiest way is to use our CLI tool. # 1. Install the LiteRT-LM CLI tool: pip install -U litert-lm # 2. Download and run this model locally: # See: https://ai.google.dev/edge/litert-lm/cli litert-lm run \ --from-huggingface-repo=mendelmakerpaul/echopeak-models \ --prompt="Write me a poem"
- LiteRT
How to use mendelmakerpaul/echopeak-models with LiteRT:
# No code snippets available yet for this library. # To use this model, check the repository files and the library's documentation. # Want to help? PRs adding snippets are welcome at: # https://github.com/huggingface/huggingface.js
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 2,695 Bytes
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license: other
license_name: mixed-apache-2.0-and-gemma-terms
license_link: https://ai.google.dev/gemma/terms
tags:
- litert
- litert-lm
- gemma
- on-device
- android
language:
- zh
- en
library_name: litert-lm
---
# EchoPeak 模型鏡像(Gemma for LiteRT-LM)
本 repo 轉載 Google 的 Gemma 模型(LiteRT-LM `.litertlm` 格式),供
**山應 / EchoPeak** 離線山林知識問答 App 於首次使用時依裝置能力自動下載。
> ⚠️ **本 repo 不是模型原作者。** 模型由 Google 製作與發布,本處僅為可匿名下載的鏡像。
> 官方來源請見下方連結。
## 為什麼要有這個鏡像
Google 官方的 Gemma repo 為 **gated**:下載前需登入 Hugging Face、接受授權並帶
access token。離線 App 無法在使用者未登入 HF 的情況下匿名下載,也不應把 token 編進
APK。因此本 repo 以 public 形式轉載,並依授權要求隨附完整條款。
## 檔案
| 檔案 | 大小 | 授權 | App 內層級 |
|---|---|---|---|
| `gemma-4-E2B-it.litertlm` | 約 2.59 GB | Apache 2.0 | STANDARD(12 GB 級手機) |
| `Qwen2.5-1.5B-Instruct_multi-prefill-seq_q8_ekv4096.litertlm` | 約 1.49 GB | Apache 2.0 | LIGHT(6–8 GB 級手機) |
**兩顆都是 Apache License 2.0** → [`LICENSE-apache-2.0.txt`](LICENSE-apache-2.0.txt),
散布義務僅需附授權全文與出處標示。
先前的輕量層是 Gemma 3 1B,它適用的是自訂的 Gemma Terms of Use(義務較重,需額外
傳遞 Agreement 與 Prohibited Use Policy)。該模型已移除,相關義務隨之消失;若日後
重新加入 Gemma Terms 附錄所列的模型(Gemma 1/1.1/2/3/3n),義務會重新產生。
完整聲明見 [`NOTICE`](NOTICE)。
## 官方來源
- Gemma 說明與模型:<https://ai.google.dev/gemma>
- Gemma 4 授權(Apache 2.0):<https://ai.google.dev/gemma/apache_2>
- Gemma Terms of Use:<https://ai.google.dev/gemma/terms>
- Gemma Prohibited Use Policy:<https://ai.google.dev/gemma/prohibited_use_policy>
- LiteRT-LM:<https://github.com/google-ai-edge/LiteRT-LM>
## 修改聲明
本 repo 的權重檔為 Google 發布之原始 `.litertlm` 檔案,未經任何修改、再訓練、量化或格式轉換,僅做檔案轉載。
## 使用限制
模型輸出可能不正確。本 App 將其用於山林安全知識問答,**輸出不得取代即時天候資訊、
步道公告或專業醫療判斷**。使用者須遵守上述 Prohibited Use Policy,特別是禁止用於
無照的醫療、法律等專業行為。
## 校驗
`SHA256SUMS.txt` 列出兩個權重檔的 SHA-256。App 端下載完成後會比對雜湊,
不符即刪除並要求重新下載。
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