Gemma मॉडल का इस्तेमाल शुरू करें

Gemma के ओपन मॉडल की फ़ैमिली में, अलग-अलग साइज़, क्षमताओं, और टास्क के हिसाब से अलग-अलग वैरिएंट शामिल हैं. इनकी मदद से, जनरेटिव एआई के लिए अपनी ज़रूरत के हिसाब से समाधान बनाए जा सकते हैं. किसी ऐप्लिकेशन में Gemma मॉडल का इस्तेमाल करते समय, इन मुख्य तरीकों को अपनाया जा सकता है:

• कोई मॉडल चुनें और उसे अपने ऐप्लिकेशन में बिना किसी बदलाव के डिप्लॉय करें
• कोई मॉडल चुनें, किसी खास टास्क के लिए उसे ट्यून करें, और फिर उसे किसी ऐप्लिकेशन में डिप्लॉय करें या कम्यूनिटी के साथ शेयर करें.

इस गाइड से आपको मॉडल चुनने, उसकी क्षमताओं को टेस्ट करने, और ज़रूरत पड़ने पर, अपने ऐप्लिकेशन के लिए चुने गए मॉडल को ट्यून करने में मदद मिलती है.

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कोई मॉडल चुनना

इस सेक्शन में, Gemma मॉडल फ़ैमिली के आधिकारिक वैरिएंट के बारे में बताया गया है. साथ ही, इसमें अपने ऐप्लिकेशन के लिए कोई मॉडल चुनने का तरीका भी बताया गया है. मॉडल के वैरिएंट, सामान्य क्षमताएं उपलब्ध कराते हैं या खास टास्क के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं. ये अलग-अलग पैरामीटर साइज़ में उपलब्ध होते हैं, ताकि अपनी पसंद की क्षमताओं वाला मॉडल चुना जा सके. साथ ही, यह भी पक्का किया जा सके कि वह आपकी कंप्यूटिंग से जुड़ी ज़रूरतों को पूरा करता हो.

यहां दी गई टेबल में, Gemma मॉडल फ़ैमिली के मुख्य वैरिएंट और उन्हें डिप्लॉय करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्लैटफ़ॉर्म के बारे में बताया गया है:

Gemma 4 फ़ैमिली

यह मॉडल, मल्टीमॉडल (टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो) इनपुट के साथ काम करता है.

Gemma 3 और 3n फ़ैमिली

ये मॉडल, टेक्स्ट और इमेज को प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं. साथ ही, '3n' वैरिएंट, मल्टीमॉडल इनपुट के साथ काम करते हैं.

Gemma 2 फ़ैमिली

इसमें स्टैंडर्ड टेक्स्ट मॉडल और PaliGemma 2 मल्टीमॉडल विज़न-लैंग्वेज वैरिएंट शामिल हैं.

Gemma 1 फ़ैमिली

यह ओरिजनल जनरेशन है. इसमें कोडिंग के लिए खास वैरिएंट शामिल हैं.

Gemma मॉडल की फ़ैमिली में, खास मकसद और रिसर्च के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल भी शामिल हैं, जैसे, ShieldGemma, DataGemma, Gemma Scope, और Gemma-APS.

मॉडल टेस्ट करना

Gemma मॉडल को टेस्ट करने के लिए, डाउनलोड किए गए मॉडल और उससे जुड़े सॉफ़्टवेयर की मदद से डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप किया जा सकता है. इसके बाद, मॉडल को प्रॉम्प्ट किया जा सकता है और उसके जवाबों का आकलन किया जा सकता है. टेस्टिंग एनवायरमेंट सेट अप करने और Gemma मॉडल को प्रॉम्प्ट करने के लिए, अपनी पसंद के मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क के साथ इनमें से कोई एक Python नोटबुक इस्तेमाल करें:

• Keras की मदद से इन्फ़रेंस करना
• PyTorch की मदद से इन्फ़रेंस करना
• Gemma लाइब्रेरी की मदद से इन्फ़रेंस करना

मॉडल ट्यून करना

Gemma मॉडल को ट्यून करके, उनके व्यवहार में बदलाव किया जा सकता है. किसी मॉडल को ट्यून करने के लिए, इनपुट और अनुमानित जवाबों का ऐसा डेटासेट होना ज़रूरी है जिसमें ज़रूरत के मुताबिक डेटा और वैरिएशन मौजूद हों. इससे मॉडल के व्यवहार को बेहतर बनाया जा सकता है. टेक्स्ट जनरेट करने के लिए Gemma मॉडल को चलाने की तुलना में, ट्यूनिंग रन को पूरा करने के लिए, आपको ज़्यादा कंप्यूटिंग और मेमोरी संसाधनों की ज़रूरत होती है. ट्यूनिंग डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप करने और Gemma मॉडल को ट्यून करने के लिए, इनमें से कोई एक Python नोटबुक इस्तेमाल करें:

• Keras और LoRA ट्यूनिंग की मदद से Gemma को ट्यून करना
• डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग की मदद से, Gemma के बड़े मॉडल को ट्यून करना

अगले चरण

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

• Gemma की मदद से चैटबॉट बनाना
• Vertex AI की मदद से, Gemma को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करना
• Ollama और Gemma के साथ Genkit का इस्तेमाल करना