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Add support for Gemma 4

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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
20/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
kotlin
Bereich
ai-infra-agents

Rechercherichtung

Start with the Gemma3n implementation and the listed child issue files, ISSUE-skainet-gemma4-text-only.md and ISSUE-skainet-gemma4-multimodal.md, to map existing runtime entry points and split the work into milestones. The parent issue defines end-to-end inference, CLI detection, backward compatibility, tests, and attribution as acceptance criteria; its scope spans model loading, attention, and multimodal capabilities.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

[Parent] Gemma 4 Support for SKaiNET-transformers

Summary

Add full Gemma 4 model family support to SKaiNET-transformers, starting with text-only inference and progressing to multimodal capabilities. Gemma 4 introduces hybrid attention (sliding + global), proportional RoPE (p-RoPE), Per-Layer Embeddings (PLE), new control tokens, and (optionally) Mixture-of-Experts — all requiring new config parsing, weight loading, prompt formatting, and runtime extensions beyond the existing Gemma3n implementation.

Motivation

Gemma 4 (Apache-2.0) offers up to 256K context, on-device efficiency via PLE, and broad model sizes (E2B, E4B, 31B dense; 26B A4B MoE). Supporting it positions SKaiNET-transformers as a competitive Kotlin Multiplatform inference runtime for the latest open models.

Scope

This parent issue tracks the overall Gemma 4 integration. Work is split into child issues:

  • Text-Only Support — Config, weight loading, tokenizer, prompt formatter, hybrid attention, kgemma CLI integration, tests
  • Multimodal & Advanced Features — Vision/audio encoders, MoE dispatcher, multimodal prompt handling, fine-tuning adapter ingestion

Key Architectural Decisions

  • Gemma3n code path remains untouched; kgemma differentiates at runtime via model_type in config.json
  • InferenceRuntime.generate(...) API stays generic — new Gemma4Runtime plugs into existing call sites
  • SafeTensors (single + sharded) and GGUF loading paths are both required
  • KV-cache compression (TurboQuant) integration planned for long-context performance phase

Acceptance Criteria

  • Gemma 4 E2B and E4B models load and run text inference end-to-end from HF SafeTensors
  • Existing Gemma3n functionality is unaffected (backward compatibility)
  • kgemma CLI auto-detects Gemma 4 vs Gemma3n based on model artifacts
  • CI passes with new Gemma 4 test suite (unit, integration, smoke)
  • Multimodal roadmap is outlined with clear milestones
  • Apache-2.0 license attribution and responsible-use references are documented

Child Issues

  • ISSUE-skainet-gemma4-text-only.md — Text-Only Support
  • ISSUE-skainet-gemma4-multimodal.md — Multimodal & Advanced Features

References

Vorherrschende Sprache
Kotlin
Sterne
8
Forks
3
Ø Merge
19 Std. 45 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
38

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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