Google Gemma 2
Gemma 2是谷歌DeepMind推出的下一代开源AI模型，提供9亿和27亿参数版本，具有卓越的性能和推理效率，支持在不同硬件上以全精度高效运行，大幅降低部署成本。，Gemma 2是谷歌DeepMind推出的下一代开源AI模型，提供9亿和27亿参数版本，具有卓越的性能和推理效率，支持在不同硬件上以全精度高效运行，大幅降低部署成本。Gemma 2在27亿参数版本中，提供了两倍于其大小模型的竞争力，并且可以在单个NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机上实现，显著降低部署成本
工具简介与核心定位
需求人群 Gemma 2的目标受众是研究人员和开发者，他们需要高性能且易于集成的AI模型来构建和部署各种应用。无论是在学术研究还是商业产品开发中，Gemma 2都能提供所需的工具和资源，以负责任和高效的方式推进AI技术的发展。 使用场景 Navarasa利用Gemma创建了基于印度语言多样性的模型。 开发者可以使用Gemma 2进行检索增强型生成等常见任务。 学术研究人员可以申请Gemma 2 Academic Research Program，以获得Google Cloud积分来加速研究。 产品特色 提供9亿和27亿参数大小的模型，满足不同需求。 在27亿参数版本中，性能可与两倍于其大小的模型竞争。 设计用于在Google Cloud TPU、NVIDIA A100和H100 GPU上高效运行。 与Hugging Face、NVIDIA和Ollama等合作伙伴轻松集成。 支持主要AI框架，如Hugging Face Transformers、JAX、PyTorch和TensorFlow。 通过Google Cloud的Vertex AI轻松部署和管理。 遵循内部安全流程，进行数据过滤和全面测试，以识别和减轻潜在偏见和风险。 使用教程 访问Google AI Studio，无需硬件要求即可测试Gemma 2的27亿参数版本。 从Kaggle和Hugging Face Models下载Gemma 2的模型权重。 使用Vertex AI Model Garden进行部署和管理（即将推出）。 利用Keras和Hugging Face进行微调。 通过Gemma Cookbook学习如何使用Gemma 2构建应用和微调模型。 使用Responsible Generative AI Toolkit和LLM Comparator进行负责任的AI开发和模型评估。 对于Hugging Face Transformer用户，微调Gemma 2时需要使用支持注意力软封顶的_eager_注意力实现。
ADK 综合性能评测
核心特色与功能亮点 (Key Features)
典型应用场景与适用行业
核心能力
官方新手上手实操教程指南
1-STEP TUTORIAL准备训练数据并上传到Google Gemma 2平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
1. 准备训练数据并上传到Google Gemma 2平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
同类其它推荐 AI 工具
关于 Google Gemma 2 的常见问题
Google Gemma 2通常提供免费试用或免费基础版本，高级功能和更大使用量需要付费订阅。具体价格方案请以官网最新信息为准。
正规的训练模型工具通常会采取数据加密和隐私保护措施，但建议避免上传敏感个人信息或商业机密内容。使用前请仔细阅读产品的隐私政策。
Google Gemma 2适合对训练模型有需求的人群使用，包括个人用户、自由职业者、中小企业以及大型企业的相关部门。具体适用场景因产品定位而异。
关联底层 AI技术 百科
点击查看 Google Gemma 2 的底层模型原理，深入探索大算力神经网络构成：