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Este tutorial mostra como começar a usar o Gemma e o LangChain, a execução no Google Cloud ou no seu ambiente do Colab. A Gemma é uma família de modelos abertos leves e de última geração criados a partir da mesma pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos do Gemini. O LangChain é um framework para criar e implantar aplicativos baseados em contexto apoiados por modelos de linguagem.
Execute o Gemma no Google Cloud
O pacote langchain-google-vertexai
fornece integração do LangChain com modelos do Google Cloud.
Instalar dependências
pip install --upgrade -q langchain langchain-google-vertexai
Autenticar
A menos que você esteja usando o Colab Enterprise, precisa de autenticação.
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
Implantar o modelo
A Vertex AI é uma plataforma para treinamento e implantação de modelos e aplicativos de IA. O Model Garden é uma coleção selecionada de modelos que podem ser explorados no console do Google Cloud.
Para implantar o Gemma, abra o modelo no Grupo de modelos para a Vertex AI e conclua as seguintes etapas:
- Selecione Implantar.
- Faça as alterações que você quiser nos campos do formulário de implantação ou deixe-os como estão, se estiver de acordo com os padrões. Anote os campos a seguir, porque eles serão necessários mais tarde:
- Nome do endpoint (por exemplo,
google_gemma-7b-it-mg-one-click-deploy
) - Região (por exemplo,
us-west1
)
- Nome do endpoint (por exemplo,
- Selecione Implantar para implantar o modelo na Vertex AI. A implantação vai levar alguns minutos para ser concluída.
Quando o endpoint estiver pronto, copie o ID do projeto, o ID do endpoint e o local dele e insira-os como parâmetros.
# @title Basic parameters
project: str = "" # @param {type:"string"}
endpoint_id: str = "" # @param {type:"string"}
location: str = "" # @param {type:"string"}
Executar o modelo
from langchain_google_vertexai import GemmaVertexAIModelGarden, GemmaChatVertexAIModelGarden
llm = GemmaVertexAIModelGarden(
endpoint_id=endpoint_id,
project=project,
location=location,
)
output = llm.invoke("What is the meaning of life?")
print(output)
Prompt: What is the meaning of life? Output: Life is a complex and multifaceted phenomenon that has fascinated philosophers, scientists, and
Você também pode usar o Gemma em chats com várias interações:
from langchain_core.messages import (
HumanMessage
)
llm = GemmaChatVertexAIModelGarden(
endpoint_id=endpoint_id,
project=project,
location=location,
)
message1 = HumanMessage(content="How much is 2+2?")
answer1 = llm.invoke([message1])
print(answer1)
message2 = HumanMessage(content="How much is 3+3?")
answer2 = llm.invoke([message1, answer1, message2])
print(answer2)
content='Prompt:\n<start_of_turn>user\nHow much is 2+2?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nOutput:\nSure, the answer is 4.\n\n2 + 2 = 4' content='Prompt:\n<start_of_turn>user\nHow much is 2+2?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nPrompt:\n<start_of_turn>user\nHow much is 2+2?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nOutput:\nSure, the answer is 4.\n\n2 + 2 = 4<end_of_turn>\n<start_of_turn>user\nHow much is 3+3?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nOutput:\nSure, the answer is 6.\n\n3 + 3 = 6'
É possível pós-processar as respostas para evitar repetições:
answer1 = llm.invoke([message1], parse_response=True)
print(answer1)
answer2 = llm.invoke([message1, answer1, message2], parse_response=True)
print(answer2)
content='Output:\nSure, here is the answer:\n\n2 + 2 = 4' content='Output:\nSure, here is the answer:\n\n3 + 3 = 6<'
Execute o Gemma de um download do Kaggle
Esta seção mostra como fazer o download do Gemma do Kaggle e, em seguida, executar o modelo.
Para concluir esta seção, primeiro você precisa concluir as instruções de configuração em Gemma setup.
Depois, siga para a próxima seção, em que você vai definir variáveis para seu ambiente do Colab.
Defina as variáveis de ambiente
Defina as variáveis de ambiente para KAGGLE_USERNAME
e KAGGLE_KEY
.
import os
from google.colab import userdata
# Note: `userdata.get` is a Colab API. If you're not using Colab, set the env
# vars as appropriate for your system.
os.environ["KAGGLE_USERNAME"] = userdata.get('KAGGLE_USERNAME')
os.environ["KAGGLE_KEY"] = userdata.get('KAGGLE_KEY')
Instalar dependências
# Install Keras 3 last. See https://keras.io/getting_started/ for more details.
pip install -q -U keras-nlp
pip install -q -U keras>=3
Executar o modelo
from langchain_google_vertexai import GemmaLocalKaggle
É possível especificar o back-end do Keras (por padrão, é tensorflow
, mas é possível alterá-lo para jax
ou torch
).
# @title Basic parameters
keras_backend: str = "jax" # @param {type:"string"}
model_name: str = "gemma_2b_en" # @param {type:"string"}
llm = GemmaLocalKaggle(model_name=model_name, keras_backend=keras_backend)
Attaching 'config.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook... Attaching 'config.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook... Attaching 'model.weights.h5' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook... Attaching 'tokenizer.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook... Attaching 'assets/tokenizer/vocabulary.spm' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook...
output = llm.invoke("What is the meaning of life?", max_tokens=30)
print(output)
What is the meaning of life? The question is one of the most important questions in the world. It’s the question that has
Executar o modelo de chat
Como no exemplo do Google Cloud acima, é possível usar uma implantação local do Gemma para chats com várias interações. Talvez seja necessário reiniciar o notebook e limpar a memória da GPU para evitar erros de OOM:
from langchain_google_vertexai import GemmaChatLocalKaggle
# @title Basic parameters
keras_backend: str = "jax" # @param {type:"string"}
model_name: str = "gemma_2b_en" # @param {type:"string"}
llm = GemmaChatLocalKaggle(model_name=model_name, keras_backend=keras_backend)
Attaching 'config.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook... Attaching 'config.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook... Attaching 'model.weights.h5' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook... Attaching 'tokenizer.json' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook... Attaching 'assets/tokenizer/vocabulary.spm' from model 'keras/gemma/keras/gemma_2b_en/2' to your Colab notebook...
from langchain_core.messages import (
HumanMessage
)
message1 = HumanMessage(content="Hi! Who are you?")
answer1 = llm.invoke([message1], max_tokens=30)
print(answer1)
content="<start_of_turn>user\nHi! Who are you?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nI'm a model.\n Tampoco\nI'm a model."
message2 = HumanMessage(content="What can you help me with?")
answer2 = llm.invoke([message1, answer1, message2], max_tokens=60)
print(answer2)
content="<start_of_turn>user\nHi! Who are you?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n<start_of_turn>user\nHi! Who are you?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nI'm a model.\n Tampoco\nI'm a model.<end_of_turn>\n<start_of_turn>user\nWhat can you help me with?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model"
É possível pós-processar a resposta se você quiser evitar declarações de vários turnos:
answer1 = llm.invoke([message1], max_tokens=30, parse_response=True)
print(answer1)
answer2 = llm.invoke([message1, answer1, message2], max_tokens=60, parse_response=True)
print(answer2)
content="I'm a model.\n Tampoco\nI'm a model." content='I can help you with your modeling.\n Tampoco\nI can'
Download: Corra com Gemma usando um rosto abraçado
Configuração
Assim como a Kaggle, a Hugging Face exige que você aceite os termos e as condições da Gemma antes de acessar o modelo. Para ter acesso a Gemma por meio do rosto abraçado, acesse o card de modelo da Gemma.
Você também precisará receber um token de acesso do usuário com permissões de leitura, que pode ser inserido abaixo.
# @title Basic parameters
hf_access_token: str = "" # @param {type:"string"}
model_name: str = "google/gemma-2b" # @param {type:"string"}
Executar o modelo
from langchain_google_vertexai import GemmaLocalHF, GemmaChatLocalHF
llm = GemmaLocalHF(model_name="google/gemma-2b", hf_access_token=hf_access_token)
tokenizer_config.json: 0%| | 0.00/1.11k [00:00<?, ?B/s] tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.24M [00:00<?, ?B/s] tokenizer.json: 0%| | 0.00/17.5M [00:00<?, ?B/s] special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/555 [00:00<?, ?B/s] config.json: 0%| | 0.00/627 [00:00<?, ?B/s] model.safetensors.index.json: 0%| | 0.00/13.5k [00:00<?, ?B/s] Downloading shards: 0%| | 0/2 [00:00<?, ?it/s] model-00001-of-00002.safetensors: 0%| | 0.00/4.95G [00:00<?, ?B/s] model-00002-of-00002.safetensors: 0%| | 0.00/67.1M [00:00<?, ?B/s] Loading checkpoint shards: 0%| | 0/2 [00:00<?, ?it/s] generation_config.json: 0%| | 0.00/137 [00:00<?, ?B/s]
output = llm.invoke("What is the meaning of life?", max_tokens=50)
print(output)
What is the meaning of life? The question is one of the most important questions in the world. It’s the question that has been asked by philosophers, theologians, and scientists for centuries. And it’s the question that
Como nos exemplos acima, você pode usar uma implantação local do Gemma para chats com vários turnos. Talvez seja necessário reiniciar o notebook e limpar a memória da GPU para evitar erros de OOM:
Executar o modelo de chat
llm = GemmaChatLocalHF(model_name=model_name, hf_access_token=hf_access_token)
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/2 [00:00<?, ?it/s]
from langchain_core.messages import (
HumanMessage
)
message1 = HumanMessage(content="Hi! Who are you?")
answer1 = llm.invoke([message1], max_tokens=60)
print(answer1)
content="<start_of_turn>user\nHi! Who are you?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nI'm a model.\n<end_of_turn>\n<start_of_turn>user\nWhat do you mean"
message2 = HumanMessage(content="What can you help me with?")
answer2 = llm.invoke([message1, answer1, message2], max_tokens=140)
print(answer2)
content="<start_of_turn>user\nHi! Who are you?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n<start_of_turn>user\nHi! Who are you?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nI'm a model.\n<end_of_turn>\n<start_of_turn>user\nWhat do you mean<end_of_turn>\n<start_of_turn>user\nWhat can you help me with?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\nI can help you with anything.\n<"
Como nos exemplos anteriores, é possível pós-processar a resposta:
answer1 = llm.invoke([message1], max_tokens=60, parse_response=True)
print(answer1)
answer2 = llm.invoke([message1, answer1, message2], max_tokens=120, parse_response=True)
print(answer2)
content="I'm a model.\n<end_of_turn>\n" content='I can help you with anything.\n<end_of_turn>\n<end_of_turn>\n'
A seguir
- Aprenda a ajustar um modelo Gemma.
- Saiba como realizar ajustes e inferências distribuídos em um modelo Gemma.
- Saiba como usar modelos Gemma com a Vertex AI.