เริ่มต้นใช้งานโมเดล Gemma

โมเดลแบบเปิดในตระกูล Gemma ประกอบด้วย ขนาดโมเดล ความสามารถ และรูปแบบเฉพาะงานที่จะช่วยให้คุณสร้างโซลูชัน Generative แบบกำหนดเองได้ นี่คือเส้นทางหลักที่คุณปฏิบัติตามได้เมื่อใช้โมเดล Gemma ใน แอปพลิเคชัน:

• เลือกโมเดลและทำให้โมเดลใช้งานได้ตามที่เป็นในแอปพลิเคชันของคุณ
• เลือกโมเดล ปรับแต่งให้เหมาะกับงานที่เจาะจง แล้วทำให้โมเดลใช้งานได้ ในแอปพลิเคชันหรือแชร์กับชุมชน

คู่มือนี้จะช่วยคุณในการเริ่มต้นใช้งานการเลือกโมเดล การทดสอบ ความสามารถ และปรับแต่งโมเดลที่คุณเลือก (ไม่บังคับ) แอปพลิเคชันของคุณ

เลือกรูปแบบ

ส่วนนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจตัวแปรอย่างเป็นทางการของโมเดล Gemma แล้วเลือกรุ่นสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ ตัวแปรของโมเดลมี ความสามารถทั่วไปหรือมีความเฉพาะเจาะจงสำหรับงานเฉพาะด้าน พารามิเตอร์ขนาดต่างๆ กันเพื่อให้คุณเลือกรูปแบบที่เหมาะสม และเป็นไปตามข้อกำหนดการประมวลผล

รายการโมเดล Gemma

ตารางต่อไปนี้แสดงตัวแปรหลักๆ ของกลุ่มโมเดล Gemma และตัวแปร แพลตฟอร์มการทำให้ใช้งานได้ที่ต้องการ:

คุณสามารถดาวน์โหลดตัวแปรโมเดล Gemma อย่างเป็นทางการทั้งหมดได้จาก โมเดล Kaggle

โมเดลทดสอบ

คุณสามารถทดสอบโมเดล Gemma ได้โดยการตั้งค่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย รุ่นที่ดาวน์โหลดและซอฟต์แวร์สนับสนุน จากนั้น คุณสามารถเรียกโมเดลและ ประเมินการตอบสนอง ใช้สมุดบันทึก Python รายการใดรายการหนึ่งต่อไปนี้กับ เฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่เลือกใช้เพื่อกำหนดสภาพแวดล้อมการทดสอบและพรอมต์ โมเดล Gemma:

• การอนุมานกับ Keras
• การอนุมานด้วย PyTorch
• การอนุมานด้วย JAX และ Flax

ทดสอบ Gemma 2 ใน AI Studio

คุณสามารถทดสอบ Gemma 2 ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องตั้งค่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์โดยใช้ Google AI Studio เว็บแอปพลิเคชันนี้ช่วยให้คุณลองใช้พรอมต์ด้วย Gemma 2 ได้ และประเมินความสามารถของโมเดล

วิธีลองใช้ Gemma 2 ใน Google AI Studio

1. เปิด AI Studio

2. ในแผงการตั้งค่าการเรียกใช้ทางด้านขวาในช่องโมเดล เลือกรูปแบบ Gemma 2

3. พิมพ์ข้อความแจ้งที่ด้านล่างของแผงตรงกลาง แล้วเลือกเรียกใช้

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ AI Studio ได้ที่ การเริ่มต้นใช้งาน Google AI Studio อย่างรวดเร็ว

ปรับแต่งโมเดล

คุณเปลี่ยนลักษณะการทำงานของโมเดล Gemma ได้โดยปรับแต่งโมเดล การปรับแต่ง โมเดลต้องการชุดข้อมูลของอินพุตและการตอบสนองที่คาดหวังที่มีขนาดเพียงพอ และความแปรปรวนเพื่อเป็นแนวทางสำหรับพฤติกรรมของโมเดล คุณยังต้องมี ทรัพยากรการประมวลผลและหน่วยความจำที่มากขึ้นเพื่อให้การปรับแต่งเสร็จสมบูรณ์เมื่อเทียบกับการเรียกใช้ โมเดล Gemma สำหรับการสร้างข้อความ ใช้สมุดบันทึก Python รายการใดรายการหนึ่งต่อไปนี้เพื่อ ตั้งค่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อปรับแต่งและปรับแต่งโมเดล Gemma ดังนี้

• ปรับแต่ง Gemma ด้วยการปรับแต่ง Keras และ LoRA
• ปรับแต่ง Gemma ด้วย JAX
• ปรับแต่งโมเดล Gemma ขนาดใหญ่ขึ้นด้วยการฝึกแบบกระจาย

ขั้นตอนถัดไป

ดูคำแนะนำเหล่านี้ในการสร้างโซลูชันเพิ่มเติมด้วย Gemma

• สร้างแชทบ็อตกับ Gemma
• ทำให้ Gemma ใช้งานได้เป็นเวอร์ชันที่ใช้งานจริงด้วย Vertex AI
• Firebase Genkit, Ollama และ Gemma