Gemma मॉडल का इस्तेमाल शुरू करें

ओपन मॉडल के Gemma परिवार में, मॉडल साइज़, क्षमता, और टास्क के हिसाब से उपलब्ध वैरिएशन का इस्तेमाल करें. इससे आपको अपनी ज़रूरत के मुताबिक जनरेटिव सलूशन बनाने में मदद मिलेगी. नीचे दिए गए मुख्य पाथ का इस्तेमाल करके, Gemma मॉडल का इस्तेमाल ऐप्लिकेशन:

• कोई मॉडल चुनें और उसे अपने ऐप्लिकेशन में ऐसे ही डिप्लॉय करें
• कोई मॉडल चुनें, उसे किसी खास टास्क के लिए ट्यून करें, और फिर उसे डिप्लॉय करें या उसे समुदाय के साथ शेयर करें.

इस गाइड से आपको किसी मॉडल को चुनने और टेस्ट करने में मदद मिलती है इसकी क्षमताओं और विकल्प के तौर पर, चुने गए मॉडल को ट्यून करना आपका ऐप्लिकेशन.

कोई मॉडल चुनें

इस सेक्शन से, आपको Gemma मॉडल के आधिकारिक वैरिएंट को समझने में मदद मिलेगी परिवार और अपने ऐप्लिकेशन के लिए मॉडल चुनें. मॉडल के वैरिएंट सामान्य क्षमताएं या कुछ खास तरह के कामों को करने में माहिर हों. इसके लिए, उन्हें ऐसे टूल उपलब्ध कराए जाते हैं पैरामीटर के साइज़ में बदलाव करें, ताकि आप अपनी पसंद के मुताबिक मॉडल चुन सकें और आपकी कंप्यूट की ज़रूरतों के हिसाब से हो.

जेमा मॉडल की सूची

नीचे दी गई टेबल में, जेमा मॉडल फ़ैमिली के मुख्य वैरिएंट और उनके सही डिप्लॉयमेंट प्लैटफ़ॉर्म के बारे में जानकारी:

Gemma के सभी आधिकारिक मॉडल वैरिएंट यहां से डाउनलोड किए जा सकते हैं Kaggle मॉडल.

टेस्ट मॉडल

Gemma मॉडल की जांच की जा सकती है. इसके लिए, मॉडल और सहायक सॉफ़्टवेयर डाउनलोड किए. इसके बाद, उस मॉडल को प्रॉम्प्ट इसके जवाबों का मूल्यांकन कर सकते हैं. अपने टेस्टिंग एनवायरमेंट और प्रॉम्प्ट सेट अप करने के लिए, बेहतर मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क जेमा मॉडल:

• Keras के साथ अनुमान
• PyTorch की मदद से अनुमान
• JAX और Flax की मदद से अनुमान लगाना

AI Studio में Gemma 2 की जांच करें

Gemma 2 को तेज़ी से टेस्ट किया जा सकता है. इसके लिए, आपको Google AI Studio. इस वेब ऐप्लिकेशन की मदद से, Gemma 2 पर प्रॉम्प्ट आज़माया जा सकता है और इसकी क्षमताओं का मूल्यांकन किया जा सकता है.

Google AI Studio में Gemma 2 को आज़माने के लिए:

1. AI Studio खोलें.

2. दाईं ओर मौजूद Run settings पैनल में, Model फ़ील्ड में, Gemma 2 मॉडल चुनें.

3. सेंटर पैनल में सबसे नीचे, कोई प्रॉम्प्ट टाइप करें और Run चुनें.

AI Studio का इस्तेमाल करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, यहां जाएं: Google AI Studio क्विकस्टार्ट.

ट्यून किए जाने वाले मॉडल

जेमा मॉडल पर ट्यूनिंग करके, उनके व्यवहार में बदलाव किया जा सकता है. ट्यूनिंग मॉडल के लिए इनपुट के डेटासेट और काफ़ी साइज़ के अनुमानित रिस्पॉन्स की ज़रूरत होती है और वैरिएशन वाली सेटिंग का इस्तेमाल करें. आपको काफ़ी डेटा की भी ज़रूरत होगी दौड़ने की तुलना में, ट्यूनिंग रन को पूरा करने के लिए ज़्यादा कंप्यूटिंग और मेमोरी संसाधन टेक्स्ट जनरेट करने के लिए जेमा मॉडल. नीचे दिए गए Python नोटबुक में से किसी एक का इस्तेमाल करके ट्यूनिंग डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप करें और जेमा मॉडल को ट्यून करें:

• Keras और LoRA ट्यूनिंग के साथ ट्यून जेमा
• JAX के साथ ट्यून जेमा
• डिस्ट्रिब्यूट की गई ट्रेनिंग की मदद से, जेमा के बड़े मॉडल को ट्यून करें

अगले चरण

Gemma की मदद से ज़्यादा समाधान तैयार करने के लिए, ये गाइड देखें:

• Gemma की मदद से चैटबॉट बनाएं
• Vertex AI की मदद से, Gemma को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करना
• Firebase Genkit, Ollama, और Gemma