Gemma 개방형 모델 제품군에는 커스텀 생성 솔루션을 빌드하는 데 도움이 되는 다양한 모델 크기, 기능, 작업별 변형이 포함되어 있습니다. 다음은 애플리케이션에서 Gemma 모델을 사용할 때 따를 수 있는 기본 경로입니다.
- 모델을 선택하고 애플리케이션에 있는 그대로 배포합니다.
- 모델을 선택하고 특정 작업에 맞게 조정한 다음 애플리케이션에 배포하거나 커뮤니티와 공유합니다.
이 가이드에서는 모델을 선택하고 기능을 테스트하며 선택적으로 애플리케이션용으로 선택한 모델을 조정하는 방법을 설명합니다.
모델 선택
이 섹션은 Gemma 모델군의 공식 변형을 이해하고 애플리케이션의 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다. 모델 변형은 일반적인 기능을 제공하거나 특정 작업에 특화되어 있으며 다양한 매개변수 크기로 제공되므로 원하는 기능을 갖춘 컴퓨팅 요구사항을 충족하는 모델을 선택할 수 있습니다.
Gemma 모델 목록
다음 표에는 Gemma 모델 제품군의 주요 변형과 상위 수준 기능이 나와 있습니다.
| 매개변수 크기 | 입력 | 출력 | 아키텍처 | 옵션 | 의도된 플랫폼 |
|---|---|---|---|---|---|
| 20억 | 텍스트 | 텍스트 | 젬마 1 | 휴대기기 및 노트북 | |
| 30억 회 | 텍스트, 이미지 | 텍스트 | 젬마 1 | 휴대기기 및 노트북 | |
| 7B | 텍스트 | 텍스트 | 젬마 1 | 데스크톱 컴퓨터 및 소형 서버 | |
| 90억 | 텍스트 | 텍스트 | 고급형 데스크톱 컴퓨터 및 서버 | ||
| 270억 | 텍스트 | 텍스트 | 젬마 2 | 대규모 서버 또는 서버 클러스터 |
모든 공식 Gemma 모델 변형은 Kaggle 모델에서 다운로드할 수 있습니다.
모델 테스트
다운로드한 모델과 지원 소프트웨어로 개발 환경을 설정하여 Gemma 모델을 테스트할 수 있습니다. 그런 다음 모델을 프롬프트하고 응답을 평가할 수 있습니다 원하는 머신러닝 프레임워크와 함께 다음 Python 노트북 중 하나를 사용하여 테스트 환경을 설정하고 Gemma 모델을 프롬프트합니다.
AI Studio에서 Gemma 2 테스트
Google AI Studio를 사용하면 개발 환경을 설정하지 않고도 Gemma 2를 빠르게 테스트할 수 있습니다. 이 웹 애플리케이션을 사용하면 Gemma 2에서 프롬프트를 사용해 보고 기능을 평가할 수 있습니다.
Google AI Studio에서 Gemma 2를 사용해 보려면 다음 단계를 따르세요.
AI Studio를 엽니다.
오른쪽의 실행 설정 패널에 있는 모델 필드에서 Gemma 2 모델을 선택합니다.
가운데 패널 하단에서 프롬프트를 입력하고 실행을 선택합니다.
AI Studio 사용에 대한 자세한 내용은 Google AI Studio 빠른 시작을 참조하세요.
모델 튜닝
Gemma 모델을 미세 조정하여 해당 모델의 동작을 변경할 수 있습니다. 모델을 조정하려면 입력 데이터 세트와 모델의 동작을 안내할 충분한 크기와 변형의 예상 응답이 필요합니다. 또한 조정 실행을 완료하려면 텍스트 생성을 위해 Gemma 모델을 실행하는 것보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 및 메모리 리소스가 필요합니다. 다음 Python 노트북 중 하나를 사용하여 조정 개발 환경을 설정하고 Gemma 모델을 조정합니다.
다음 단계
Gemma를 사용하여 더 많은 솔루션을 빌드하려면 다음 가이드를 확인하세요.