Gemma

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Gemma est une famille de modèles de langage open source légers et à la pointe de la technologie de Google, construite en utilisant la même recherche et technologie que les modèles Gemini, conçue pour un développement responsable de l'IA.
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Gemma

Informations sur le produit

Mis à jour:Feb 16, 2025

Tendances du trafic mensuel de Gemma

Gemma a connu une baisse de trafic de 9,9%, avec 476 927 visites en moins au cours du dernier mois. Cette diminution peut être attribuée à l'absence de mises à jour ou d'améliorations significatives du produit, tandis que l'accent mis par Google sur l'intégration de Gemini 2.0 dans davantage de ses produits et services pourrait détourner l'attention des utilisateurs.

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Qu'est-ce que Gemma

Gemma est une famille de modèles d'IA open source développée par Google, offrant des modèles de langage légers mais puissants de tailles allant de 2B à 27B paramètres. Bâtie sur la même base que les modèles Gemini de Google, Gemma vise à démocratiser l'accès aux capacités avancées d'IA tout en promouvant un développement responsable. La famille Gemma comprend des modèles de génération de texte, ainsi que des variantes spécialisées pour des tâches comme la génération de code (CodeGemma) et le traitement vision-langage (PaliGemma). Les modèles Gemma sont conçus pour être efficaces, leur permettant de fonctionner sur une large gamme de matériel, des ordinateurs portables à l'infrastructure cloud.

Caractéristiques principales de Gemma

Gemma est une famille de modèles de langage IA légers et open-source développés par Google, construits à partir de la même technologie que les modèles Gemini. Il offre des performances de pointe dans des tailles plus petites (2B, 7B, 9B, 27B paramètres), intègre des mesures de sécurité et est conçu pour un développement responsable de l'IA. Gemma est flexible en termes de cadre, optimisé pour Google Cloud, et peut fonctionner sur divers matériels allant des ordinateurs portables à l'infrastructure cloud.
Léger et efficace: Les modèles Gemma obtiennent des résultats exceptionnels aux benchmarks à des tailles plus petites, surpassant même certains modèles open-source plus grands, permettant un déploiement sur des ordinateurs portables et des appareils mobiles.
Flexibilité du cadre: Compatible avec JAX, TensorFlow et PyTorch via Keras 3.0, permettant aux développeurs de changer facilement de cadre en fonction de leurs besoins.
Conception responsable de l'IA: Intègre des mesures de sécurité complètes grâce à des ensembles de données sélectionnés et un réglage rigoureux pour garantir des solutions IA responsables et dignes de confiance.
Optimisation pour Google Cloud: Offre des options de personnalisation approfondies et un déploiement sur une infrastructure flexible et rentable optimisée pour l'IA via Vertex AI et Google Kubernetes Engine.

Cas d'utilisation de Gemma

Tâches de traitement du langage naturel: Gemma peut être utilisé pour diverses tâches de génération de texte, y compris la réponse à des questions, la synthèse et le raisonnement.
Génération et complétion de code: La variante CodeGemma apporte des capacités puissantes de complétion et de génération de code adaptées aux ordinateurs locaux.
Tâches de vision-langage: La variante PaliGemma est conçue pour une large gamme de tâches de vision-langage, combinant des capacités de traitement de texte et d'image.
Sécurité de l'IA et modération de contenu: ShieldGemma offre des modèles de classification de contenu de sécurité pour filtrer les entrées et les sorties des modèles d'IA, améliorant ainsi la sécurité des utilisateurs.

Avantages

Licences open-source et commercialement amicales
Performance exceptionnelle pour sa taille
Conçu avec des principes d'IA responsables
Options de déploiement polyvalentes allant des appareils edge au cloud

Inconvénients

Pas aussi puissant que les modèles fermés plus grands comme GPT-4 ou Gemini Ultra
Nécessite une expertise technique pour être mis en œuvre et ajusté efficacement

Comment utiliser Gemma

Demander l'accès à Gemma: Avant d'utiliser Gemma pour la première fois, vous devez demander l'accès via Kaggle. Vous devrez utiliser un compte Kaggle pour accepter la politique d'utilisation de Gemma et les conditions de licence.
Choisir un modèle Gemma: Sélectionnez parmi les modèles Gemma 2B, 7B, 9B ou 27B en fonction de vos besoins et des capacités de votre matériel. Les modèles plus petits peuvent fonctionner sur des ordinateurs portables tandis que les plus grands sont mieux adaptés aux ordinateurs de bureau ou aux serveurs.
Configurer votre environnement de développement: Gemma fonctionne avec des frameworks populaires comme JAX, PyTorch et TensorFlow via Keras 3.0. Vous pouvez utiliser des outils comme Google Colab, des notebooks Kaggle ou configurer un environnement local.
Télécharger le modèle: Téléchargez les poids du modèle Gemma depuis Kaggle, Hugging Face ou le Vertex AI Model Garden.
Charger le modèle: Utilisez le framework approprié (par exemple, Keras, PyTorch) pour charger le modèle Gemma dans votre environnement.
Formater votre entrée: Gemma utilise un formatage spécifique pour les entrées. Utilisez les modèles de chat fournis pour formater correctement vos invites.
Générer du texte: Utilisez la méthode de génération du modèle pour créer des sorties textuelles basées sur vos invites d'entrée.
Affiner (optionnel): Si désiré, vous pouvez affiner Gemma sur vos propres données en utilisant des techniques comme LoRA (Low-Rank Adaptation) pour le spécialiser pour des tâches spécifiques.
Déployer (optionnel): Pour une utilisation en production, vous pouvez déployer les modèles Gemma sur les services Google Cloud comme Vertex AI ou Google Kubernetes Engine (GKE) pour une inférence évolutive.

FAQ de Gemma

Gemma est une famille de modèles d'IA légers et open-source développés par Google DeepMind. Il est construit à partir de la même recherche et technologie utilisées pour créer les modèles Gemini de Google, mais conçu pour être plus compact et efficace pour les développeurs.

Publications officielles

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Analyses du site web de Gemma

Trafic et classements de Gemma
4.3M
Visites mensuelles
-
Classement mondial
-
Classement par catégorie
Tendances du trafic : May 2024-Jan 2025
Aperçu des utilisateurs de Gemma
00:02:32
Durée moyenne de visite
2.67
Pages par visite
57.14%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Gemma

  1. US: 16.21%

  2. IN: 12.09%

  3. CN: 8.11%

  4. JP: 5.26%

  5. RU: 4.45%

  6. Others: 53.87%

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