開始使用 Gemma 模型

Gemma 系列開放模型提供各種模型大小、功能和專為特定工作設計的變體，協助您建構自訂生成式解決方案。在應用程式中使用 Gemma 模型時，主要有以下幾種做法：

  • 選取模型並直接部署至應用程式
  • 選取模型、針對特定工作進行調整，然後在應用程式中部署模型，或與社群分享。

本指南可協助您開始挑選模型、測試模型功能，以及視需要微調所選模型，以供應用程式使用。

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選擇模型

本節將協助您瞭解 Gemma 模型系列的正式變體，並為應用程式選取模型。模型變體提供一般功能，或專為特定工作而設計，並提供不同大小的參數，方便您選擇偏好的功能，以及符合運算需求的模型。

Gemma 模型清單

下表列出 Gemma 模型系列的主要變體，以及預定部署平台：

參數大小 輸入功率 輸出內容 Variant Foundation 預定平台
2.7 億 文字 文字 Gemma 3 行動裝置和單板電腦
10 億 文字 文字 Gemma 3 行動裝置和單板電腦
E2B 文字、圖片、音訊 文字 Gemma 3n 行動裝置
20 億 文字 文字 Gemma 2 行動裝置和筆電
Gemma 1
30 億次 文字、圖片 文字 Gemma 2 桌上型電腦和小型伺服器
E4B 文字、圖片、音訊 文字 Gemma 3n 行動裝置和筆電
4B 文字、圖片 文字 Gemma 3 桌上型電腦和小型伺服器
7B 文字 文字 Gemma 1 桌上型電腦和小型伺服器
90 億 文字 文字 Gemma 2 高階桌上型電腦和伺服器
10B 文字、圖片 文字 Gemma 2 高階桌上型電腦和伺服器
120 億 文字、圖片 文字 Gemma 3 高階桌上型電腦和伺服器
27B 文字、圖片 文字 Gemma 3 大型伺服器或伺服器叢集
文字 文字 Gemma 2
28B 文字、圖片 文字 Gemma 2 大型伺服器或伺服器叢集

Gemma 系列模型也包含專用和研究模型，包括 ShieldGemma、DataGemma、Gemma Scope 和 Gemma-APS。

測試模型

如要測試 Gemma 模型，請設定開發環境，並下載模型和支援軟體。接著，您可以提示模型並評估其回覆。使用下列其中一個 Python 筆記本和偏好的機器學習架構，設定測試環境並提示 Gemma 模型：

調整模型

您可以對 Gemma 模型進行微調，改變模型的行為。如要調整模型，需要有足夠大小和變化的輸入內容與預期回應資料集，引導模型行為。此外，與執行 Gemma 模型生成文字相比，完成微調作業需要更多運算和記憶體資源。請使用下列其中一個 Python 筆記本，設定微調開發環境並微調 Gemma 模型：

後續步驟

如要使用 Gemma 建構更多解決方案，請參閱下列指南：