Gemma के ओपन मॉडल में अलग-अलग साइज़, मॉडल, और टास्क के हिसाब से मौजूद अलग-अलग साइज़ शामिल हैं. इससे आपको अपनी ज़रूरत के हिसाब से जनरेटिव सलूशन बनाने में मदद मिलती है. किसी ऐप्लिकेशन में Gemma मॉडल का इस्तेमाल करते समय, इन पाथ का इस्तेमाल किया जा सकता है:
- 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 किसी ऐप्लिकेशन में डिप्लॉय करें या उसे समुदाय के साथ शेयर करें.
इस गाइड से आपको मॉडल चुनने, उसकी टेस्टिंग करने और विकल्प के तौर पर, ऐप्लिकेशन के लिए चुने गए मॉडल को ट्यून करने में मदद मिलती है.
कोई मॉडल चुनें
यह सेक्शन आपको Gemma मॉडल परिवार के आधिकारिक वैरिएंट को समझने और अपने ऐप्लिकेशन के लिए मॉडल चुनने में मदद करता है. मॉडल के वैरिएंट सामान्य सुविधाएं देते हैं या कुछ खास टास्क के लिए खास होते हैं. ये अलग-अलग पैरामीटर साइज़ में उपलब्ध कराए जाते हैं, ताकि आप ऐसा मॉडल चुन सकें जिसमें आपकी पसंदीदा क्षमताएं हों और वह कंप्यूट की ज़रूरी शर्तों को पूरा करती हो.
जेमा मॉडल की सूची
नीचे दी गई टेबल में जेमा मॉडल परिवार के मुख्य वैरिएंट और उनकी बेहतरीन सुविधाएं दी गई हैं:
| पैरामीटर का साइज़ | इनपुट | आउटपुट | स्ट्रक्चर | वैरिएंट | मकसद वाले प्लैटफ़ॉर्म |
|---|---|---|---|---|---|
| 2B | टेक्स्ट | टेक्स्ट | जेमा 1 | मोबाइल डिवाइस और लैपटॉप | |
| 3 अरब | टेक्स्ट, इमेज | टेक्स्ट | जेमा 1 | मोबाइल डिवाइस और लैपटॉप | |
| 7 अरब | टेक्स्ट | टेक्स्ट | जेमा 1 | डेस्कटॉप कंप्यूटर और छोटे सर्वर | |
| 9 अरब | टेक्स्ट | टेक्स्ट | बेहतर डेस्कटॉप कंप्यूटर और सर्वर | ||
| 27 अरब | टेक्स्ट | टेक्स्ट | जेमा 2 | बड़े सर्वर या सर्वर क्लस्टर |
Kaggle मॉडल से, Gemma के सभी आधिकारिक मॉडल वैरिएंट डाउनलोड किए जा सकते हैं.
टेस्ट मॉडल
Gemma मॉडल की जांच की जा सकती है. इसके लिए, डाउनलोड किए गए मॉडल और इसके साथ काम करने वाले सॉफ़्टवेयर की मदद से, डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप करें. इसके बाद, मॉडल को प्रॉम्प्ट भेजा जा सकता है और उसके जवाबों का आकलन किया जा सकता है. टेस्टिंग एनवायरमेंट सेट अप करने और Gemma मॉडल को प्रॉम्प्ट भेजने के लिए, अपने पसंदीदा मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क के साथ इनमें से किसी एक Python नोटबुक का इस्तेमाल करें:
AI Studio में Gemma 2 की जांच करें
Google AI Studio की मदद से, डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप किए बिना भी Gemma 2 को तेज़ी से टेस्ट किया जा सकता है. इस वेब ऐप्लिकेशन में, आप Gemma 2 के साथ मिलने वाले प्रॉम्प्ट आज़मा सकते हैं और उनकी क्षमताओं का आकलन कर सकते हैं.
Google AI Studio में Gemma 2 को आज़माने के लिए:
AI Studio खोलें.
दाईं ओर मौजूद Run settings पैनल में, Model फ़ील्ड में, Gemma 2 मॉडल चुनें.
सेंटर पैनल में सबसे नीचे, कोई प्रॉम्प्ट टाइप करें और Run चुनें.
AI Studio का इस्तेमाल करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Google AI Studio क्विकस्टार्ट देखें.
ट्यून किए जाने वाले मॉडल
जेमा मॉडल पर ट्यूनिंग करके, उनके व्यवहार में बदलाव किया जा सकता है. मॉडल को ट्यून करने के लिए, इनपुट के डेटासेट की ज़रूरत होती है. साथ ही, सही साइज़ और वैरिएशन वाली अनुमानित रिस्पॉन्स की ज़रूरत होती है, ताकि मॉडल के व्यवहार को गाइड किया जा सके. टेक्स्ट जनरेट करने के लिए Gemma मॉडल चलाने की तुलना में, ट्यूनिंग रन पूरा करने के लिए ज़्यादा कंप्यूटिंग और मेमोरी संसाधनों की ज़रूरत है. ट्यूनिंग डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप करने और Gemma मॉडल को ट्यून करने के लिए, इनमें से किसी एक Python नोटबुक का इस्तेमाल 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: