Gemma 사용법

Gemma는 Google의 경량화된 최첨단 오픈 소스 언어 모델 패밀리로, Gemini 모델과 동일한 연구 및 기술을 사용하여 구축되었으며 책임 있는 AI 개발을 위해 설계되었습니다.
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Gemma 사용 방법

Gemma 접근 요청: Gemma를 처음 사용하는 경우 Kaggle을 통해 접근을 요청해야 합니다. Gemma 사용 정책 및 라이센스 조건을 수락하기 위해 Kaggle 계정을 사용해야 합니다.
Gemma 모델 선택: 필요와 하드웨어 능력에 따라 Gemma 2B, 7B, 9B 또는 27B 모델 중에서 선택하십시오. 더 작은 모델은 노트북에서 실행할 수 있고, 더 큰 모델은 데스크탑이나 서버에 더 적합합니다.
개발 환경 설정: Gemma는 Keras 3.0을 통해 JAX, PyTorch 및 TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크와 함께 작동합니다. Google Colab, Kaggle 노트북 또는 로컬 환경을 설정하는 도구를 사용할 수 있습니다.
모델 다운로드: Kaggle, Hugging Face 또는 Vertex AI 모델 정원에서 Gemma 모델 가중치를 다운로드하십시오.
모델 로드: 적절한 프레임워크(예: Keras, PyTorch)를 사용하여 Gemma 모델을 환경에 로드하십시오.
입력 형식 지정: Gemma는 입력에 대해 특정 형식을 사용합니다. 제공된 채팅 템플릿을 사용하여 프롬프트를 올바르게 형식화하십시오.
텍스트 생성: 모델의 생성 메서드를 사용하여 입력 프롬프트에 기반한 텍스트 출력을 생성하십시오.
미세 조정(선택 사항): 원하는 경우, 특정 작업에 맞게 LoRA(저순위 적응)와 같은 기술을 사용하여 Gemma를 자신의 데이터로 미세 조정할 수 있습니다.
배포(선택 사항): 프로덕션 사용을 위해 Google Cloud 서비스인 Vertex AI 또는 Google Kubernetes Engine(GKE)에 Gemma 모델을 배포하여 확장 가능한 추론을 수행할 수 있습니다.

Gemma 자주 묻는 질문

Gemma는 Google DeepMind에서 개발한 경량의 오픈 소스 AI 모델의 집합입니다. 이는 Google의 Gemini 모델을 만드는 데 사용된 동일한 연구와 기술로 구축되었지만, 개발자가 사용하기에 더 컴팩트하고 효율적으로 설계되었습니다.

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