This is the Linux app named Gemma whose latest release can be downloaded as v3.2.1sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Gemma with OnWorks for free.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Đọt non
MÔ TẢ
Gemma, developed by Google DeepMind, is a family of open-weights large language models (LLMs) built upon the research and technology behind Gemini. This repository provides the official implementation of the Gemma PyPI package, a JAX-based library that enables users to load, interact with, and fine-tune Gemma models. The framework supports both text and multi-modal input, allowing natural language conversations that incorporate visual content such as images. It includes APIs for conversational sampling, parameter management, and integration with fine-tuning methods like LoRA. The Gemma library can operate efficiently on CPUs, GPUs, or TPUs, with recommended configurations depending on model size. Through included tutorials and Colab notebooks, users can explore examples covering sampling, multi-modal interactions, and fine-tuning workflows. By providing accessible open-weight models, Gemma enables researchers and developers to experiment with state-of-the-art LLM architectures.
Tính năng
- JAX-based library for running and fine-tuning Gemma large language models
- Supports multi-turn and multi-modal conversations, including image inputs
- Provides open-weight checkpoints for different model sizes (2B, 7B, etc.)
- Compatible with CPU, GPU, and TPU environments
- Includes examples for sampling, fine-tuning, and LoRA-based adaptation
- Integrates easily through a simple PyPI installation and Python interface
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/gemma.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.