# Google for Developers 详解 EmbeddingGemma 2 的离线运行与模块化部署

EmbeddingGemma 2 可完全离线处理多模态工作负载，无需调用服务器。该模型采用模块化设计，开发者可移除未使用的视觉或音频组件以节省内存；支持灵活的维度大小，最多可减少 6 倍本地数据库存储空间，并能与 Gemma 4 搭配构建高效的端侧 RAG 流程。

Language: zh-CN
Time zone: Asia/Shanghai

HTML: https://didcodexreset.com/zh/news/aa7220bd1365483f9a4c868b.html

Content language: zh-CN
Localization state: translated

来源：Google for Developers · 发布于 2026/10/7 00:31:05

Google for Developers 公布了 EmbeddingGemma 2 的部署细节，指出该模型无需服务器调用即可完全离线处理多模态媒体。其模块化架构允许开发者移除未使用的视觉与音频组件以降低端侧内存占用，灵活的维度大小可将本地数据库存储需求降低至多 6 倍。

共享的多模态表征支持跨模态检索（例如用文本检索图库、扫描长音频，或用语音备忘录检索视频片段），无需中间转换。该模型还能与 Gemma 4 搭配运行检索增强生成流程，专为边缘硬件上的低内存与低算力占用而设计。

Tags: EmbeddingGemma 2, Google, 多模态 AI, 端侧 AI

[查看主帖原文](https://x.com/googledevs/status/2107502392250183720)