連結：https://huggingface.co/google/gemma-2-27b
Gemma-2-27b是由Google開發的一系列輕量級、先進的開放文本生成模型，基於與Gemini模型相同的研究和技術構建。這些模型專為文本生成任務設計，如問答、摘要和推理。它們相對較小的體積使得即使在資源有限的環境中，如筆記型電腦、桌面或個人雲基礎設施上也能部署，使先進的AI模型更易於訪問，並促進創新。
需求人群：
- 目標受眾為需要在各種環境中快速部署高效能AI模型的開發者、研究人員和企業。無論是在資源受限的個人設備上還是在雲基礎設施中，Gemma 2都能提供強大的文本生成能力，支援創新和研究。
使用場景示例：
- 使用Gemma-2-27b生成關於機器學習的詩歌。
- 利用Gemma-2-27b為客服聊天機器人提供智慧對話支援。
- 透過Gemma-2-27b為研究論文生成摘要，提高研究效率。
產品特色：
- 支援多種文本生成任務，包括問答、摘要和推理。
- 提供預訓練和指令調整變體的開放權重。
- 能夠在資源受限的環境中部署，如筆記型電腦或個人雲基礎設施。
- 使用最新的Tensor Processing Unit (TPU)硬體進行訓練，提供高效能運算能力。
- 透過JAX和ML Pathways進行訓練，簡化開發工作流程。
- 經過倫理和安全評估，確保內容的安全性。
使用教學：
安裝必要的庫，如transformers和accelerate。
使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM載入模型。
設定輸入文本，並將其轉換為模型可理解的輸入ID。
呼叫模型的generate方法生成文本。
使用tokenizer解碼生成的文本輸出，獲取最終結果。