GoGPT Best VPN GoSearch

Значок OnWorks

Gemma in PyTorch download for Linux

Free download Gemma in PyTorch Linux app to run online in Ubuntu online, Fedora online or Debian online

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.

Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:

- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.

- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.

- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.

- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.

- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.

- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.

ЕКРАНИ

Ad


Джемма в PyTorch


ОПИС

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.



Функції

  • 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


Мова програмування

Python


Категорії

Моделі ШІ

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.


Безкоштовні сервери та робочі станції

Завантажте програми для Windows і Linux

Команди Linux

Ad




×
реклама
❤️Робіть покупки, бронюйте або купуйте тут — безкоштовно, це допомагає зберегти послуги безкоштовними.