Gemma 모델 시작하기

Gemma 개방형 모델 제품군에는 맞춤 생성형 솔루션을 빌드하는 데 도움이 되는 다양한 모델 크기, 기능, 작업별 변형이 포함되어 있습니다. 다음은 애플리케이션에서 Gemma 모델을 사용할 때 따를 수 있는 주요 경로입니다.

• 모델을 선택하고 애플리케이션에 있는 그대로 배포합니다.
• 모델을 선택하고 특정 작업에 맞게 조정한 다음 애플리케이션에 배포하거나 커뮤니티와 공유합니다.

이 가이드를 통해 모델을 선택하고, 기능을 테스트하고, 원하는 경우 애플리케이션에 선택한 모델을 조정하는 방법을 알아보세요.

Gemma 3 사용해 보기 Kaggle에서 사용하기 Hugging Face에서 사용하기

모델 선택

이 섹션에서는 Gemma 모델 제품군의 공식 변형을 이해하고 애플리케이션에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다. 모델 변형은 일반적인 기능을 제공하거나 특정 작업에 특화되어 있으며, 원하는 기능이 있고 컴퓨팅 요구사항을 충족하는 모델을 선택할 수 있도록 다양한 매개변수 크기로 제공됩니다.

Gemma 모델 목록

다음 표에는 Gemma 모델 제품군의 주요 변형과 의도된 배포 플랫폼이 나와 있습니다.

Gemma 모델군에는 ShieldGemma, DataGemma, Gemma Scope, Gemma-APS를 비롯한 특수 목적 및 연구 모델도 포함됩니다.

테스트 모델

다운로드한 모델과 지원 소프트웨어로 개발 환경을 설정하여 Gemma 모델을 테스트할 수 있습니다. 그런 다음 모델에 프롬프트를 표시하고 응답을 평가할 수 있습니다. 원하는 머신러닝 프레임워크와 함께 다음 Python 노트북 중 하나를 사용하여 테스트 환경을 설정하고 Gemma 모델을 프롬프트합니다.

• Keras를 사용한 추론
• PyTorch를 사용한 추론
• Gemma 라이브러리로 추론

AI 스튜디오에서 Gemma 3 테스트

Google AI Studio를 사용하여 개발 환경을 설정하지 않고도 Gemma를 빠르게 테스트할 수 있습니다. 이 웹 애플리케이션을 사용하면 Gemma로 프롬프트를 사용해 보고 기능을 평가할 수 있습니다.

Google AI 스튜디오에서 Gemma 3를 사용해 보려면 다음 단계를 따르세요.

1. AI 스튜디오를 엽니다.

2. 오른쪽의 실행 설정 패널에 있는 모델 필드에서 다른 크기의 Gemma 모델을 선택합니다.

3. 중앙 패널 하단에 프롬프트를 입력하고 Run을 선택합니다.

AI 스튜디오 사용에 관한 자세한 내용은 Google AI 스튜디오 빠른 시작을 참고하세요.

모델 튜닝

Gemma 모델을 튜닝하여 동작을 변경할 수 있습니다. 모델을 조정하려면 모델의 동작을 안내할 수 있을 만큼 충분한 크기와 변형이 있는 입력 및 예상 응답 데이터 세트가 필요합니다. 또한 텍스트 생성을 위해 Gemma 모델을 실행하는 것보다 튜닝 실행을 완료하는 데 훨씬 더 많은 컴퓨팅 및 메모리 리소스가 필요합니다. 다음 Python 노트북 중 하나를 사용하여 조정 개발 환경을 설정하고 Gemma 모델을 조정합니다.

• Keras 및 LoRA 조정을 사용하여 Gemma 조정하기
• 분산 학습으로 더 큰 Gemma 모델 조정

다음 단계

Gemma로 더 많은 솔루션을 빌드하려면 다음 가이드를 확인하세요.

• Gemma로 챗봇 만들기
• Vertex AI를 사용하여 Gemma를 프로덕션에 배포
• Firebase Genkit, Ollama, Gemma