Gemma Cómo Usar
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Gemma es una familia de modelos de lenguaje de código abierto, ligeros y de vanguardia de Google, construidos utilizando la misma investigación y tecnología que los modelos Gemini, diseñados para un desarrollo responsable de IA.
Ver másCómo Usar Gemma
Solicitar acceso a Gemma: Antes de usar Gemma por primera vez, debes solicitar acceso a través de Kaggle. Necesitarás usar una cuenta de Kaggle para aceptar la política de uso y los términos de licencia de Gemma.
Elegir un modelo de Gemma: Selecciona entre los modelos Gemma 2B, 7B, 9B o 27B según tus necesidades y capacidades de hardware. Los modelos más pequeños pueden ejecutarse en laptops, mientras que los más grandes son mejores para escritorios o servidores.
Configurar tu entorno de desarrollo: Gemma funciona con marcos populares como JAX, PyTorch y TensorFlow a través de Keras 3.0. Puedes usar herramientas como Google Colab, cuadernos de Kaggle o configurar un entorno local.
Descargar el modelo: Descarga los pesos del modelo Gemma desde Kaggle, Hugging Face o el Vertex AI Model Garden.
Cargar el modelo: Usa el marco apropiado (por ejemplo, Keras, PyTorch) para cargar el modelo Gemma en tu entorno.
Formatear tu entrada: Gemma utiliza un formato específico para las entradas. Usa las plantillas de chat proporcionadas para formatear correctamente tus solicitudes.
Generar texto: Usa el método de generación del modelo para crear salidas de texto basadas en tus solicitudes de entrada.
Ajustar (opcional): Si lo deseas, puedes ajustar Gemma en tus propios datos utilizando técnicas como LoRA (Adaptación de Bajo Rango) para especializarlo en tareas específicas.
Desplegar (opcional): Para uso en producción, puedes desplegar modelos Gemma en los servicios de Google Cloud como Vertex AI o Google Kubernetes Engine (GKE) para inferencia escalable.
Preguntas Frecuentes de Gemma
Gemma es una familia de modelos de IA ligeros y de código abierto desarrollados por Google DeepMind. Está construido a partir de la misma investigación y tecnología utilizada para crear los modelos Gemini de Google, pero diseñado para ser más compacto y eficiente para que los desarrolladores lo utilicen.
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