ShieldGemma पहले से तैयार, निर्देशों के साथ, खुला होने वाला सेट है Gemma 2 पर बने, कॉन्टेंट की कैटगरी तय करने वाले मॉडल का वेट तय करता है. तय करते हैं कि उपयोगकर्ता से मिला कॉन्टेंट, मॉडल से जनरेट किया गया या मिला-जुला कॉन्टेंट, हमारी नीतियों का उल्लंघन करता है या नहीं कॉन्टेंट की सुरक्षा के बारे में नीति. ShieldGemma को चार तरह के नुकसान पहुंचाने वाले कॉन्टेंट की पहचान करने के लिए ट्रेन किया गया है. जैसे, सेक्शुअल कॉन्टेंट, खतरनाक कॉन्टेंट, उत्पीड़न, और नफ़रत फैलाने वाली भाषा. यह तीन साइज़ में उपलब्ध है—2B, 9B, और 27B पैरामीटर. इससे आपको किसी भी डिप्लॉयमेंट में अपनी ज़रूरतों के हिसाब से, स्पीड, परफ़ॉर्मेंस, और सामान्यता को संतुलित करने में मदद मिलती है. इन वैरिएंट के बीच के अंतर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, मॉडल कार्ड देखें.
ShieldGemma की मदद से अपने मॉडल सुरक्षित रखना
 Google Colab (Keras) शुरू करना
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Google Colab (ट्रांसफ़ॉर्मर) शुरू करना
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ShieldGemma मॉडल का इस्तेमाल, इन फ़्रेमवर्क में किया जा सकता है.
- KerasNLP, जिसमें Kaggle से मॉडल के चेकपॉइंट उपलब्ध हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए शुरू करने के लिए, Keras Colab में ShieldGemma.
- फ़ेस ट्रांसफ़ॉर्मर को गले लगाना, जहां मॉडल चेकपॉइंट उपलब्ध हों Huging Face Hub से मिले. ज़्यादा जानकारी के लिए Transformers Colab में ShieldGemma का ऐक्सेस पाएं शुरू किया गया.