This is the Linux app named Gemma in PyTorch whose latest release can be downloaded as gemma_pytorchsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Gemma in PyTorch with OnWorks for free.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Gemma w PyTorch
OPIS
gemma_pytorch provides the official PyTorch reference for running and fine-tuning Google’s Gemma family of open models. It includes model definitions, configuration files, and loading utilities for multiple parameter scales, enabling quick evaluation and downstream adaptation. The repository demonstrates text generation pipelines, tokenizer setup, quantization paths, and adapters for low-rank or parameter-efficient fine-tuning. Example notebooks walk through instruction tuning and evaluation so teams can benchmark and iterate rapidly. The code is organized to be legible and hackable, exposing attention blocks, positional encodings, and head configurations. With standard PyTorch abstractions, it integrates easily into existing training loops, loggers, and evaluation harnesses.
Funkcjonalności
- PyTorch implementations and configs for Gemma model variants
- Ready-to-use generation, tokenization, and checkpoint loading
- Drop-in modules compatible with common PyTorch stacks
- Example notebooks for tuning and evaluation
- Quantization and inference optimization paths
- Parameter-efficient fine-tuning adapters and examples
Język programowania
Python
Kategorie
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/gemma-in-pytorch.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.