AI教學課程

Diffusion Gemma - Google AI教學課程

Diffusion Gemma - Google AI 教學課程大綱

兩小時精華班

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課程簡介

課程名稱：Diffusion Gemma Google AI 精華應用班
課程時數：2 小時（精華版）
授課語言：繁體中文
目標學員：AI 開發者、本地模型部署工程師、內容創作者、即時編輯應用開發者、開源模型研究員
課程定位：針對香港及繁體中文地區專業人士，快速掌握 Google 最新推出的文本擴散模型 Diffusion Gemma 實戰應用

 

為什麼要學這個課程？
Diffusion Gemma 是 Google 打破傳統自回歸生成模式的革新性文本模型，採用文本擴散技術（類似圖像生成原理），實現 4 倍速度加速。它在單張 H100 GPU 上達到每秒 1000+ tokens 生成速度（RTX 5090 上約 700+ tokens/s），比同規格自回歸模型快 4 倍。

 

關鍵優勢：

• MoE 架構：26B 參數但推理時僅激活 3.8B，量化後 18GB 顯存就能運行（一張 RTX 4090 可本地部署）

• Apache 2.0 開源：可商用，權重可從 Hugging Face 直接下載

• 定位：專攻低延遲本地工作流場景（即時編輯、快速內容迭代、非線性文本結構）

課程特色：

• 聚焦本地部署與速度優化實戰

• 涵蓋文本擴散技術原理與應用場景

• 針對繁體中文用戶優化，結合香港開發者工作情境

 

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課程大綱（總時數：120 分鐘）

第一部分：課程導覽與 Diffusion Gemma 核心概念（20 分鐘）

時間	主題	關鍵內容
0-5 分鐘	課程導入	課程目標、學員預期管理、學習路徑說明
5-15 分鐘	Diffusion Gemma 是什麼	文本擴散技術：像印刷機而非打字機，一次生成 256 token。與自回歸模型差異：逐 Token 生成 vs 整段文字同時浮現。核心突破：4 倍速度加速
15-20 分鐘	技術定位與限制	實驗階段模型：輸出質量低於標準 Gemma 4。定位：研究人員與開發者，非替代生產模型。適用場景：速度敏感本地交互（即時編輯、快速迭代）

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第二部分：Diffusion Gemma 技術原理深度解析（30 分鐘）

2.1 擴散模型原理（10 分鐘）

概念	說明
起源	來自物理學（熱力學），用於圖像生成領域
原理	從隨機噪聲出發，多輪去噪，逐步收敛為最終輸出
文本擴散步驟	1. 铺开 256 token 畫布（隨機占位符） 2. 多輪迭代去噪，高置信度 token 先鎖定 3. 用鎖定 token 修正其餘部分，整段文字收敛

2.2 MoE 架構與硬體優化（15 分鐘）

參數	Diffusion Gemma	標準 Gemma 4（自回歸）
總參數	26B（混合專家 MoE）	26B A4B
推理激活	3.8B（僅激活部分專家）	全量激活
量化顯存	18GB（RTX 4090 可運行）	需更高顯存
H100 速度	1000+ tokens/s（fp8，batch=1）	300+ tokens/s
RTX 5090 速度	700+ tokens/s	約 175 tokens/s
加速比	4 倍	基準

2.3 並生成機制優勢（5 分鐘）

• 256 token 並行：每次前向傳播生成 256 個詞元

• 適應場景：非線性文本結構、即時編輯、快速內容迭代

• 速度敏感應用：本地交互工作流、低延遲場景

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第三部分：實戰應用演示（45 分鐘）

演示 1：本地部署與 Ollama 一鍵啟動（15 分鐘）

部署步驟：

1. 安裝依賴：pip install transformers torch accelerate

2. 從 Hugging Face 下載模型權重（Apache 2.0 開源協議，可商用）

3. 使用 Ollama 啟動：ollama pull diffusion-gemma，然後 ollama run diffusion-gemma 提示詞

4. API 封裝（Python）

硬體要求：

• 最低：RTX 4090（18GB 顯存）

• 推薦：RTX 5090（700+ tokens/s）

• 高性能：H100（1000+ tokens/s）

演示 2：即時文本編輯與快速內容迭代（15 分鐘）

實戰情境：快速迭代內容生成

Diffusion Gemma 適合非線性文本結構。由於 256 token 並生成，速度比自回歸快 4 倍，適合需要快速多輪迭代的工作流。

優勢案例：

• 即時編輯：修改段落時，整段文字同時更新而非逐字生成

• 快速迭代：內容優化時，多輪去噪快速收敛

• 非線性結構：多段落並生成，無需等待前面 completion

演示 3：基準測試對比與質量評估（15 分鐘）

測試項目	Diffusion Gemma	Gemma 4（自回歸）	說明
速度	1000+ tokens/s	300+ tokens/s	4 倍優勢
輸出質量	低於標準	基準	實驗階段限制
適用場景	速度敏感	質量優先	明確取舍

評估要點：

• 速度敏感場景：選 Diffusion Gemma（即時編輯、快速迭代）

• 質量優先場景：選標準 Gemma 4（生產應用、高精度需求）

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第四部分：接入方式與開源生態（15 分鐘）

4.1 下載與部署方式（8 分鐘）

用戶類型	接入方法
普通用戶	1. 從 Hugging Face 下載權重 2. Apache 2.0 協議，可商用
開發者	pip install transformers torch accelerate 使用標準 Transformers API
Ollama	ollama pull diffusion-gemma ollama run diffusion-gemma

4.2 開源協議與商用（5 分鐘）

• 協議：Apache 2.0（允許商用）

• 權重位置：Hugging Face 可直接下載

• 能力定位：與其他 Gemma 4 模型相當，但推理效率更高

4.3 重要注意事項（2 分鐘）

實驗階段警告：

• Google 明確指出 Diffusion Gemma 目前仍為實驗階段

• 整體輸出質量低於標準 Gemma 4

• 對於追求最高質量的生產應用，建議繼續部署標準 Gemma 4

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第五部分：課程總結與實戰練習（10 分鐘）

課程總結（5 分鐘）

核心價值	說明

核心價值	說明
速度革新	第一次實現文本生成 4 倍加速
本地部署	消費級 GPU（RTX 4090）即可運行
開源免費	Apache 2.0 協議，可商用
適用場景	速度敏感本地交互（即時編輯、快速迭代）

學習建議：

• 簡單快速任務：用 Diffusion Gemma（速度優先）

• 複雜高質量任務：用標準 Gemma 4（質量優先）

 

實戰練習題目（5 分鐘）

1. 本地部署：在 RTX 4090 上部署 Diffusion Gemma，測試生成速度

2. 即時編輯：使用 Diffusion Gemma 實現繁體中文內容快速迭代

3. 對比測試：並行測試 Diffusion Gemma vs Gemma 4，記錄速度與質量差異

 

課程評估

• 本地部署成功度（40%）

• 速度測試報告（30%）

• 應用場景選擇合理性（20%）

• 質量評估理解（10%）

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。

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