sticoapp/metel-gemma4-e4b-ko-v2

metel-gemma4-e2b-ko-v1

Metel AI 서비스용 한국어 파인튜닝 모델. google/gemma-4-E2B-it 기반, MLX 4-bit 양자화.

학습 개요

항목	내용
베이스 모델	google/gemma-4-E2B-it
방법	LoRA (r=16, alpha=32)
학습률	2e-4
에폭	3
양자화	4-bit, group_size=64 (mlx_lm / mlx_vlm)
업로드 시각	2026-06-30T10:17:01Z

학습 데이터

출처	건수	라이선스
Anthropic Claude Haiku 합성 한국어 대화	~1,700	Metel 내부
KoAlpaca	~3,000	cc-by-sa-4.0
Metel 서비스 사용자 trajectory	~1,300	Metel 내부

주의: 학습 데이터 자체는 이 저장소에 포함되지 않습니다. 모델 가중치만 제공됩니다.

라이선스

이 모델은 다음 라이선스의 적용을 받습니다:

• 기본 가중치: Apache 2.0
• KoAlpaca 파생 데이터: CC BY-SA 4.0

KoAlpaca 데이터를 사용하여 파생된 이 모델은 CC BY-SA 4.0 조건에 따라 동일 조건으로 공유되어야 합니다.

사용법 (mlx-vlm)

from mlx_vlm import load, generate

model, processor = load("mcred2030/metel-gemma4-e2b-ko-v1")
prompt = "안녕하세요! 오늘 날씨가 어때요?"
output = generate(model, processor, prompt=prompt, max_tokens=256)
print(output)

사용법 (mlx-lm, text-only 모드)

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mcred2030/metel-gemma4-e2b-ko-v1")
prompt = "안녕하세요! 오늘 날씨가 어때요?"
output = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=256)
print(output)

iOS/macOS 앱 통합 (mlx-swift-lm)

Metel iOS/macOS 앱에서는 ModelVariant.e2bMetelV1 선택 시 이 모델을 사용합니다.

관련 링크

• Metel AI
• mlx-vlm
• mlx-lm