使用场景

使用Gemma 2生成关于机器学习主题的诗歌

部署Gemma 2作为聊天机器人，提供客户服务的自动回复

利用Gemma 2进行技术文档的自动摘要，提高信息检索效率

产品特色

支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务

适用于资源受限的环境，如笔记本或桌面计算机

通过指令调整优化模型以适应特定任务

支持在GPU上运行，提供不同精度选项以优化性能

支持量化版本，如8位和4位精度，以进一步减小模型大小和提高效率

集成Flash Attention 2技术，提高注意力机制的计算效率

使用教程

1. 安装必要的库，如transformers和accelerate。

2. 使用AutoTokenizer从预训练模型中加载分词器。

3. 使用AutoModelForCausalLM加载Gemma 2模型，可以选择不同的设备映射和精度。

4. 准备输入文本，并使用分词器将其转换为模型可理解的输入ID。

5. 调用模型的generate方法生成文本。

6. 使用分词器将生成的输出解码回人类可读的文本。

7. 根据需要调整模型参数，如批量大小、序列长度等，以优化性能。