Gemma Anleitung
WebsiteLarge Language Models (LLMs)
Gemma ist eine Familie von leichten, hochmodernen Open-Source-Sprachmodellen von Google, die mit derselben Forschung und Technologie wie die Gemini-Modelle entwickelt wurden und für die verantwortungsvolle KI-Entwicklung konzipiert sind.
Mehr anzeigenWie man Gemma verwendet
Zugriff auf Gemma anfordern: Bevor Sie Gemma zum ersten Mal verwenden, müssen Sie über Kaggle Zugriff anfordern. Sie müssen ein Kaggle-Konto verwenden, um die Nutzungsrichtlinien und Lizenzbedingungen von Gemma zu akzeptieren.
Wählen Sie ein Gemma-Modell: Wählen Sie je nach Ihren Bedürfnissen und Hardwarefähigkeiten aus den Gemma-Modellen 2B, 7B, 9B oder 27B. Kleinere Modelle können auf Laptops betrieben werden, während größere besser für Desktops oder Server geeignet sind.
Richten Sie Ihre Entwicklungsumgebung ein: Gemma funktioniert mit beliebten Frameworks wie JAX, PyTorch und TensorFlow über Keras 3.0. Sie können Tools wie Google Colab, Kaggle-Notebooks oder eine lokale Umgebung einrichten.
Laden Sie das Modell herunter: Laden Sie die Gemma-Modellgewichte von Kaggle, Hugging Face oder dem Vertex AI Model Garden herunter.
Laden Sie das Modell: Verwenden Sie das entsprechende Framework (z.B. Keras, PyTorch), um das Gemma-Modell in Ihre Umgebung zu laden.
Formatieren Sie Ihre Eingabe: Gemma verwendet spezifische Formatierungen für Eingaben. Verwenden Sie die bereitgestellten Chat-Vorlagen, um Ihre Eingabeaufforderungen richtig zu formatieren.
Text generieren: Verwenden Sie die Generierungsmethode des Modells, um Textausgaben basierend auf Ihren Eingabeaufforderungen zu erstellen.
Feinabstimmung (optional): Wenn gewünscht, können Sie Gemma mit Ihren eigenen Daten unter Verwendung von Techniken wie LoRA (Low-Rank Adaptation) anpassen, um es für spezifische Aufgaben zu spezialisieren.
Bereitstellung (optional): Für die Produktion können Sie Gemma-Modelle auf Google Cloud-Diensten wie Vertex AI oder Google Kubernetes Engine (GKE) für skalierbare Inferenz bereitstellen.
Gemma FAQs
Gemma ist eine Familie von leichten, Open-Source-KI-Modellen, die von Google DeepMind entwickelt wurden. Sie basiert auf derselben Forschung und Technologie, die zur Erstellung von Googles Gemini-Modellen verwendet wurde, ist jedoch so konzipiert, dass sie kompakter und effizienter für Entwickler ist.
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