Начните работу с моделями Gemma

Семейство открытых моделей Gemma включает в себя ряд размеров моделей, возможностей и вариаций, ориентированных на конкретные задачи, которые помогут вам создавать собственные генеративные решения. Вот основные пути, которым вы можете следовать при использовании моделей Gemma в приложении:

• Выберите модель и разверните ее в своем приложении как есть.
• Выберите модель, настройте ее для конкретной задачи , а затем разверните в приложении или поделитесь ею с сообществом.

Это руководство поможет вам начать с выбора модели, тестирования ее возможностей и, при необходимости, настройки модели, выбранной вами для вашего приложения.

Попробуйте Gemma 3. Получите это на Kaggle. Получите это на Hugging Face.

Выберите модель

Этот раздел поможет вам разобраться с официальными вариантами семейства моделей Gemma и выбрать модель для вашего применения. Варианты модели предоставляют общие возможности или специализированы для конкретных задач и предоставляются с различными размерами параметров, поэтому вы можете выбрать модель, которая имеет предпочитаемые вами возможности и соответствует вашим требованиям к вычислениям.

Список моделей Джеммы

В следующей таблице перечислены основные варианты семейства моделей Gemma и предполагаемые платформы развертывания:

В семейство моделей Gemma также входят модели специального назначения и исследовательские, в том числе ShieldGemma , DataGemma , Gemma Scope и Gemma-APS .

Тестовые модели

Вы можете протестировать модели Gemma, настроив среду разработки с загруженной моделью и вспомогательным программным обеспечением. Затем вы можете подсказать модель и оценить ее ответы. Используйте один из следующих блокнотов Python с предпочитаемой вами платформой машинного обучения, чтобы настроить среду тестирования и запросить модель Gemma:

• Вывод с Керасом
• Вывод с помощью PyTorch
• Вывод с помощью библиотеки Gemma

Тестируйте Gemma 3 в AI Studio

Вы можете быстро протестировать Gemma без настройки среды разработки с помощью Google AI Studio. Это веб-приложение позволяет вам опробовать подсказки с помощью Gemma и оценить ее возможности.

Чтобы попробовать Gemma 3 в Google AI Studio:

1. Откройте AI Studio .

2. На панели настроек запуска справа в поле Модель выберите модель Gemma другого размера.

3. В нижней части центральной панели введите приглашение и выберите «Выполнить» .

Дополнительную информацию об использовании AI Studio см. в кратком руководстве по Google AI Studio .

Тюнинг моделей

Вы можете изменить поведение моделей Gemma, выполнив их настройку. Для настройки модели требуется набор входных данных и ожидаемых ответов достаточного размера и вариаций, чтобы определять поведение модели. Вам также потребуется значительно больше вычислительных ресурсов и ресурсов памяти для завершения настройки по сравнению с использованием модели Gemma для генерации текста. Используйте один из следующих блокнотов Python, чтобы настроить среду разработки и настроить модель Gemma:

• Настройте Джемму с помощью настройки Keras и LoRA.
• Настройте более крупные модели Gemma с помощью распределенного обучения

Следующие шаги

Ознакомьтесь с этими руководствами для создания дополнительных решений с помощью Gemma:

• Создайте чат-бота с Джеммой
• Разверните Gemma в производстве с помощью Vertex AI
• Используйте Genkit с Олламой и Джеммой

Семейство открытых моделей Gemma включает в себя ряд размеров моделей, возможностей и вариаций, ориентированных на конкретные задачи, которые помогут вам создавать собственные генеративные решения. Вот основные пути, которым вы можете следовать при использовании моделей Gemma в приложении:

• Выберите модель и разверните ее в своем приложении как есть.
• Выберите модель, настройте ее для конкретной задачи , а затем разверните в приложении или поделитесь ею с сообществом.

Это руководство поможет вам начать с выбора модели, тестирования ее возможностей и, при необходимости, настройки модели, выбранной вами для вашего приложения.

Попробуйте Gemma 3. Получите это на Kaggle. Получите это на Hugging Face.

Выберите модель

Этот раздел поможет вам разобраться с официальными вариантами семейства моделей Gemma и выбрать модель для вашего применения. Варианты модели предоставляют общие возможности или специализированы для конкретных задач и предоставляются с различными размерами параметров, поэтому вы можете выбрать модель, которая имеет предпочитаемые вами возможности и соответствует вашим требованиям к вычислениям.

Список моделей Джеммы

В следующей таблице перечислены основные варианты семейства моделей Gemma и предполагаемые платформы развертывания:

В семейство моделей Gemma также входят модели специального назначения и исследовательские, в том числе ShieldGemma , DataGemma , Gemma Scope и Gemma-APS .

Тестовые модели

Вы можете протестировать модели Gemma, настроив среду разработки с загруженной моделью и вспомогательным программным обеспечением. Затем вы можете подсказать модель и оценить ее ответы. Используйте один из следующих блокнотов Python с предпочитаемой вами платформой машинного обучения, чтобы настроить среду тестирования и запросить модель Gemma:

• Вывод с Керасом
• Вывод с помощью PyTorch
• Вывод с помощью библиотеки Gemma

Тестируйте Gemma 3 в AI Studio

Вы можете быстро протестировать Gemma без настройки среды разработки с помощью Google AI Studio. Это веб-приложение позволяет вам опробовать подсказки с помощью Gemma и оценить ее возможности.

Чтобы попробовать Gemma 3 в Google AI Studio:

1. Откройте AI Studio .

2. На панели настроек запуска справа в поле Модель выберите модель Gemma другого размера.

3. В нижней части центральной панели введите приглашение и выберите «Выполнить» .

Дополнительную информацию об использовании AI Studio см. в кратком руководстве по Google AI Studio .

Тюнинг моделей

Вы можете изменить поведение моделей Gemma, выполнив их настройку. Для настройки модели требуется набор входных данных и ожидаемых ответов достаточного размера и вариаций, чтобы определять поведение модели. Вам также потребуется значительно больше вычислительных ресурсов и ресурсов памяти для завершения настройки по сравнению с использованием модели Gemma для генерации текста. Используйте один из следующих блокнотов Python, чтобы настроить среду разработки и настроить модель Gemma:

• Настройте Джемму с помощью настройки Keras и LoRA.
• Настройте более крупные модели Gemma с помощью распределенного обучения

Следующие шаги

Ознакомьтесь с этими руководствами для создания дополнительных решений с помощью Gemma:

• Создайте чат-бота с Джеммой
• Разверните Gemma в производстве с помощью Vertex AI
• Используйте Genkit с Олламой и Джеммой

Семейство открытых моделей Gemma включает в себя ряд размеров моделей, возможностей и вариаций, ориентированных на конкретные задачи, которые помогут вам создавать собственные генеративные решения. Вот основные пути, которым вы можете следовать при использовании моделей Gemma в приложении:

• Выберите модель и разверните ее в своем приложении как есть.
• Выберите модель, настройте ее для конкретной задачи , а затем разверните в приложении или поделитесь ею с сообществом.

Это руководство поможет вам начать работу с выбором модели, тестированием ее возможностей и, при необходимости, настройкой выбранной вами модели для вашего приложения.

Попробуйте Gemma 3. Получите это на Kaggle. Получите это на Hugging Face.

Выберите модель

Этот раздел поможет вам разобраться с официальными вариантами семейства моделей Gemma и выбрать модель для вашего применения. Варианты модели предоставляют общие возможности или специализированы для конкретных задач и предоставляются с различными размерами параметров, поэтому вы можете выбрать модель, которая имеет предпочитаемые вами возможности и соответствует вашим требованиям к вычислениям.

Список моделей Джеммы

В следующей таблице перечислены основные варианты семейства моделей Gemma и предполагаемые платформы развертывания:

В семейство моделей Gemma также входят модели специального назначения и исследовательские, в том числе ShieldGemma , DataGemma , Gemma Scope и Gemma-APS .

Тестовые модели

Вы можете протестировать модели Gemma, настроив среду разработки с загруженной моделью и вспомогательным программным обеспечением. Затем вы можете подсказать модель и оценить ее ответы. Используйте один из следующих блокнотов Python с предпочитаемой вами платформой машинного обучения, чтобы настроить среду тестирования и запросить модель Gemma:

• Вывод с Керасом
• Вывод с помощью PyTorch
• Вывод с помощью библиотеки Gemma

Тестируйте Gemma 3 в AI Studio

Вы можете быстро протестировать Gemma без настройки среды разработки с помощью Google AI Studio. Это веб-приложение позволяет вам опробовать подсказки с помощью Gemma и оценить ее возможности.

Чтобы попробовать Gemma 3 в Google AI Studio:

1. Откройте AI Studio .

2. На панели настроек запуска справа в поле Модель выберите модель Gemma другого размера.

3. В нижней части центральной панели введите приглашение и выберите «Выполнить» .

Дополнительную информацию об использовании AI Studio см. в кратком руководстве по Google AI Studio .

Тюнинг моделей

Вы можете изменить поведение моделей Gemma, выполнив их настройку. Для настройки модели требуется набор входных данных и ожидаемых ответов достаточного размера и вариаций, чтобы определять поведение модели. Вам также потребуется значительно больше вычислительных ресурсов и ресурсов памяти для завершения настройки по сравнению с использованием модели Gemma для генерации текста. Используйте один из следующих блокнотов Python, чтобы настроить среду разработки и настроить модель Gemma:

• Настройте Джемму с помощью настройки Keras и LoRA.
• Настройте более крупные модели Gemma с помощью распределенного обучения

Следующие шаги

Ознакомьтесь с этими руководствами для создания дополнительных решений с помощью Gemma:

• Создайте чат-бота с Джеммой
• Разверните Gemma в производстве с помощью Vertex AI
• Используйте Genkit с Олламой и Джеммой

Семейство открытых моделей Gemma включает в себя ряд размеров моделей, возможностей и вариаций, ориентированных на конкретные задачи, которые помогут вам создавать собственные генеративные решения. Вот основные пути, которым вы можете следовать при использовании моделей Gemma в приложении:

• Выберите модель и разверните ее в своем приложении как есть.
• Выберите модель, настройте ее для конкретной задачи , а затем разверните в приложении или поделитесь ею с сообществом.

Это руководство поможет вам начать работу с выбором модели, тестированием ее возможностей и, при необходимости, настройкой выбранной вами модели для вашего приложения.

Попробуйте Gemma 3. Получите это на Kaggle. Получите это на Hugging Face.

Выберите модель

Этот раздел поможет вам разобраться с официальными вариантами семейства моделей Gemma и выбрать модель для вашего применения. Варианты модели предоставляют общие возможности или специализированы для конкретных задач и предоставляются с различными размерами параметров, поэтому вы можете выбрать модель, которая имеет предпочитаемые вами возможности и соответствует вашим требованиям к вычислениям.

Список моделей Джеммы

В следующей таблице перечислены основные варианты семейства моделей Gemma и предполагаемые платформы развертывания:

В семейство моделей Gemma также входят модели специального назначения и исследовательские, в том числе ShieldGemma , DataGemma , Gemma Scope и Gemma-APS .

Тестовые модели

Вы можете протестировать модели Gemma, настроив среду разработки с загруженной моделью и вспомогательным программным обеспечением. Затем вы можете подсказать модель и оценить ее ответы. Используйте один из следующих блокнотов Python с предпочитаемой вами платформой машинного обучения, чтобы настроить среду тестирования и запросить модель Gemma:

• Вывод с Керасом
• Вывод с помощью PyTorch
• Вывод с помощью библиотеки Gemma

Тестируйте Gemma 3 в AI Studio

Вы можете быстро протестировать Gemma без настройки среды разработки с помощью Google AI Studio. Это веб-приложение позволяет вам опробовать подсказки с помощью Gemma и оценить ее возможности.

Чтобы попробовать Gemma 3 в Google AI Studio:

1. Откройте AI Studio .

2. На панели настроек запуска справа в поле Модель выберите модель Gemma другого размера.

3. В нижней части центральной панели введите приглашение и выберите «Выполнить» .

Дополнительную информацию об использовании AI Studio см. в кратком руководстве по Google AI Studio .

Тюнинг моделей

Вы можете изменить поведение моделей Gemma, выполнив их настройку. Для настройки модели требуется набор входных данных и ожидаемых ответов достаточного размера и вариаций, чтобы определять поведение модели. Вам также потребуется значительно больше вычислительных ресурсов и ресурсов памяти для завершения настройки по сравнению с использованием модели Gemma для генерации текста. Используйте один из следующих блокнотов Python, чтобы настроить среду разработки и настроить модель Gemma:

• Настройте Джемму с помощью настройки Keras и LoRA.
• Настройте более крупные модели Gemma с помощью распределенного обучения

Следующие шаги

Ознакомьтесь с этими руководствами для создания дополнительных решений с помощью Gemma:

• Создайте чат-бота с Джеммой
• Разверните Gemma в производстве с помощью Vertex AI
• Используйте Genkit с Олламой и Джеммой