O Gemma é uma família de modelos abertos leves e de vanguarda criados a partir de investigação e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini. Pode usar modelos Gemma nos seus pipelines de inferência do Apache Beam. O termo peso aberto significa que os parâmetros ou os pesos pré-treinados de um modelo são divulgados. Não são fornecidos detalhes como o conjunto de dados original, a arquitetura do modelo e o código de preparação.
Para ver uma lista dos modelos disponíveis e os detalhes sobre cada modelo, consulte a vista geral dos modelos Gemma.
Para saber como transferir e usar modelos, consulte o artigo Comece a usar o Gemma com o KerasNLP.
Para transferir um modelo, consulte os modelos Gemma.
Exemplos de utilização
Pode usar os modelos Gemma com o Dataflow para análise de sentimentos. Com o Dataflow e os modelos Gemma, pode processar eventos, como críticas de clientes, à medida que chegam. Execute as críticas através do modelo para as analisar e, em seguida, gerar recomendações. Ao combinar o Gemma com o Apache Beam, pode concluir este fluxo de trabalho sem problemas.
Apoio técnico e limitações
Os modelos abertos Gemma são suportados com o Apache Beam e o Dataflow com os seguintes requisitos:
- Disponível para pipelines de processamento em lote e streaming que usam as versões 2.46.0 e posteriores do SDK Python do Apache Beam.
- As tarefas do Dataflow têm de usar o