Gemma 使い方
WebsiteLarge Language Models (LLMs)
Gemmaは、Googleによる軽量で最先端のオープンソース言語モデルのファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術を使用して構築され、責任あるAI開発のために設計されています。
もっと見るGemmaの使用方法
Gemmaへのアクセスをリクエストする: 初めてGemmaを使用する前に、Kaggleを通じてアクセスをリクエストする必要があります。Gemmaの使用ポリシーとライセンス条件を受け入れるためにKaggleアカウントを使用する必要があります。
Gemmaモデルを選択する: ニーズとハードウェアの能力に応じてGemma 2B、7B、9Bまたは27Bモデルから選択します。小型モデルはノートパソコンで実行できる一方で、大型モデルはデスクトップやサーバーに適しています。
開発環境を設定する: Gemmaは、Keras 3.0を介してJAX、PyTorch、TensorFlowなどの人気のフレームワークと連携します。Google Colab、Kaggleノートブックを使用するか、ローカル環境を設定できます。
モデルをダウンロードする: Kaggle、Hugging Face、またはVertex AI Model GardenからGemmaモデルの重みをダウンロードします。
モデルを読み込む: 適切なフレームワーク（例：Keras、PyTorch）を使用して、Gemmaモデルを環境に読み込みます。
入力をフォーマットする: Gemmaは入力に特定のフォーマットを使用します。提供されたチャットテンプレートを使用してプロンプトを適切にフォーマットします。
テキストを生成する: モデルの生成メソッドを使用して、入力プロンプトに基づいてテキスト出力を作成します。
ファインチューニング（オプション）: 必要に応じて、特定のタスクに特化させるためにLoRA（Low-Rank Adaptation）などの技術を使用して、自分のデータでGemmaをファインチューニングできます。
デプロイ（オプション）: 本番環境で使用するために、Google CloudのVertex AIやGoogle Kubernetes Engine（GKE）などのサービスにGemmaモデルをデプロイしてスケーラブルな推論を行うことができます。
Gemmaのよくある質問
Gemmaは、Google DeepMindによって開発された軽量でオープンソースのAIモデルのファミリーです。これは、GoogleのGeminiモデルを作成するために使用されたのと同じ研究と技術から構築されていますが、開発者が使用するためによりコンパクトで効率的になるように設計されています。
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