A família de modelos abertos do Gemma inclui vários tamanhos, recursos
e variações especializadas em tarefas para ajudar você a criar soluções generativas personalizadas.
Estes são os principais caminhos que você pode seguir ao usar modelos do Gemma em um
app:
Selecione um modelo e implante-o como está no seu aplicativo
Selecione um modelo, ajuste-o para uma tarefa específica e implante-o
em um aplicativo ou compartilhe com a comunidade.
Este guia ajuda você a escolher um modelo, testar
os recursos dele e, opcionalmente, ajustar o modelo selecionado para
seu aplicativo.
Esta seção ajuda você a entender as variantes oficiais da família de modelos
Gemma e selecionar um modelo para sua aplicação. As variantes do modelo oferecem
recursos gerais ou são especializadas para tarefas específicas e são fornecidas
em diferentes tamanhos de parâmetro para que você possa escolher um modelo com os recursos
preferidos e que atenda aos seus requisitos de computação.
Lista de modelos Gemma
A tabela a seguir lista as principais variantes da família de modelos Gemma e as
plataformas de implantação pretendidas:
É possível testar modelos do Gemma configurando um ambiente de desenvolvimento com um
modelo transferido por download e um software compatível. Em seguida, você pode solicitar o modelo e
avaliar as respostas. Use um dos seguintes notebooks do Python com seu
framework de machine learning preferido para configurar um ambiente de teste e solicitar
um modelo do Gemma:
É possível testar rapidamente o Gemma sem configurar um ambiente de desenvolvimento usando o Google AI Studio. Este aplicativo da Web permite testar comandos com a Gemma
e avaliar os recursos dela.
É possível mudar o comportamento dos modelos Gemma fazendo ajustes neles. Para ajustar
um modelo, é necessário ter um conjunto de dados de entradas e respostas esperadas com tamanho e variação suficientes para orientar o comportamento do modelo. Você também precisa de muito mais recursos de computação e memória para concluir uma execução de ajuste em comparação com a execução de um modelo Gemma para geração de texto. Use um dos seguintes notebooks do Python para
configurar um ambiente de desenvolvimento de ajuste e ajustar um modelo Gemma:
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-06-03 UTC."],[],[],null,["# Get started with Gemma models\n\nThe Gemma family of open models includes a range of model sizes, capabilities,\nand task-specialized variations to help you build custom generative solutions.\nThese are the main paths you can follow when using Gemma models in an\napplication:\n\n- Select a model and **deploy it as-is** in your application\n- Select a model, **tune it for a specific task**, and then deploy it in an application, or share it with the community.\n\nThis guide helps you get started with [picking](#pick) a model, [testing](#test)\nits capabilities, and optionally, [tuning](#tune) the model you selected for\nyour application.\n| **Tip:** As you begin implementing AI applications, make sure your are following a principled approach to AI that serves all your users with the [Responsible Generative AI Toolkit](/responsible).\n\n[Try Gemma 3](https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemma-3-27b-it)\n[Get it on Kaggle](https://www.kaggle.com/models?query=gemma3&publisher=google)\n[Get it on Hugging Face](https://huggingface.co/models?search=google/gemma-3)\n\nPick a model\n------------\n\nThis section helps you understand the official variants of the Gemma model\nfamily and select a model for your application. The model variants provide\ngeneral capabilities or are specialized for specific tasks, and are provided\nin different parameter sizes so you can pick a model that has your preferred\ncapabilities and meets your compute requirements.\n| **Tip:** A good place to start is the [Gemma 3 4B](https://www.kaggle.com/models/google/gemma-3) model in the latest available version, which can be used for many tasks and has lower resource requirements.\n\n### Gemma models list\n\nThe following table lists the major variants of the Gemma model family and their\nintended deployment platforms:\n\n| **Parameter size** | **Input** | **Output** | **Variant** | **Foundation** | **Intended platforms** |\n|--------------------|---------------------|------------|-------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------|-------------------------------------------|\n| 270M | Text | Text | - [Gemma 3 (core)](/gemma/docs/core) | [Gemma 3](/gemma/docs/core/model_card_3) | Mobile devices and single board computers |\n| 1B | Text | Text | - [Gemma 3 (core)](/gemma/docs/core) | [Gemma 3](/gemma/docs/core/model_card_3) | Mobile devices and single board computers |\n| E2B | Text, images, audio | Text | - [Gemma 3n](/gemma/docs/gemma-3n) | [Gemma 3n](/gemma/docs/gemma-3n/model_card) | Mobile devices |\n| 2B | Text | Text | - [Gemma 2 (core)](/gemma/docs/core) | [Gemma 2](/gemma/docs/core/model_card_2) | Mobile devices and laptops |\n| 2B | Text | Text | - [Gemma (core)](/gemma/docs/core) - [CodeGemma](/gemma/docs/codegemma) | [Gemma 1](/gemma/docs/core/model_card) | Mobile devices and laptops |\n| 3B | Text, images | Text | - [PaliGemma 2](/gemma/docs/paligemma) | [Gemma 2](/gemma/docs/core/model_card_2) | Desktop computers and small servers |\n| E4B | Text, images, audio | Text | - [Gemma 3n](/gemma/docs/gemma-3n) | [Gemma 3n](/gemma/docs/gemma-3n/model_card) | Mobile devices and laptops |\n| 4B | Text, images | Text | - [Gemma 3 (core)](/gemma/docs/core) | [Gemma 3](/gemma/docs/core/model_card_3) | Desktop computers and small servers |\n| 7B | Text | Text | - [Gemma (core)](/gemma/docs/core) - [CodeGemma](/gemma/docs/codegemma) | [Gemma 1](/gemma/docs/core/model_card) | Desktop computers and small servers |\n| 9B | Text | Text | - [Gemma 2 (core)](/gemma/docs/core) | [Gemma 2](/gemma/docs/core/model_card_2) | Higher-end desktop computers and servers |\n| 10B | Text, images | Text | - [PaliGemma 2](/gemma/docs/paligemma) | [Gemma 2](/gemma/docs/core/model_card_2) | Higher-end desktop computers and servers |\n| 12B | Text, images | Text | - [Gemma 3 (core)](/gemma/docs/core) | [Gemma 3](/gemma/docs/core/model_card_3) | Higher-end desktop computers and servers |\n| 27B | Text, images | Text | - [Gemma 3 (core)](/gemma/docs/core) | [Gemma 3](/gemma/docs/core/model_card_3) | Large servers or server clusters |\n| 27B | Text | Text | - [Gemma 2 (core)](/gemma/docs/core) | [Gemma 2](/gemma/docs/core/model_card_2) | Large servers or server clusters |\n| 28B | Text, images | Text | - [PaliGemma 2](/gemma/docs/paligemma) | [Gemma 2](/gemma/docs/core/model_card_2) | Large servers or server clusters |\n\nThe Gemma family of models also includes special-purpose and research models,\nincluding\n[ShieldGemma](/gemma/docs/shieldgemma),\n[DataGemma](/gemma/docs/datagemma),\n[Gemma Scope](/gemma/docs/gemmascope),\nand\n[Gemma-APS](/gemma/docs/gemma-aps).\n| **Tip:** You can download official Google Gemma model variants and community-created variants from [Kaggle Models](https://www.kaggle.com/models?query=gemma) and [Hugging Face](https://huggingface.co/models?search=google/gemma).\n\nTest models\n-----------\n\nYou can test Gemma models by setting up a development environment with a\ndownloaded model and supporting software. You can then prompt the model and\nevaluate its responses. Use one of the following Python notebooks with your\npreferred machine learning framework to set up a testing environment and prompt\na Gemma model:\n\n- [Inference with Keras](./core/keras_inference)\n- [Inference with PyTorch](./core/pytorch_gemma)\n- [Inference with Gemma library](./core/gemma_library)\n\n### Test Gemma 3 in AI Studio\n\nYou can quickly test Gemma without setting up a development environment using\nGoogle AI Studio. This web application lets you try out prompts with Gemma\nand evaluate its capabilities.\n\nTo try Gemma 3 in Google AI Studio:\n\n1. Open [AI Studio](https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemma-3-27b-it).\n\n2. In the **Run settings** panel on the right side, in the **Model** field,\n select a different size **Gemma** model.\n\n3. At the bottom of the center panel, type a prompt, and select **Run**.\n\nFor more information about using AI Studio, see the\n[Google AI Studio quickstart](/gemini-api/docs/ai-studio-quickstart).\n\nTune models\n-----------\n\nYou can change the behavior of Gemma models by performing tuning on them. Tuning\na model requires a dataset of inputs and expected responses of sufficient size\nand variation to guide the behavior of the model. You also need significantly\nmore computing and memory resources to complete a tuning run compared to running\na Gemma model for text generation. Use one of the following Python notebooks to\nset up a tuning development environment and tune a Gemma model:\n\n- [Tune Gemma with Keras and LoRA tuning](./core/lora_tuning)\n- [Tune larger Gemma models with distributed training](./core/distributed_tuning)\n\nNext Steps\n----------\n\nCheck out these guides for building more solutions with Gemma:\n\n- [Create a chatbot with Gemma](./gemma_chat)\n- [Deploy Gemma to production with Vertex AI](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/open-models/use-gemma)\n- [Use Genkit with Ollama and Gemma](https://firebase.google.com/docs/genkit/plugins/ollama)"]]