使用场景

开发者使用Gemma-2-9b-it模型快速生成技术文档摘要。

数据科学家利用Gemma-2-9b-it进行问答系统的研发，以提高客户服务效率。

AI研究人员使用Gemma-2-9b-it模型进行多语言文本的逻辑推理研究。

产品特色

支持多种文本生成任务，包括问答、摘要和推理。

适用于资源受限的环境，如笔记本电脑和个人云基础设施。

提供预训练和指令调整变体的开放权重。

支持在GPU上运行，且支持不同精度的优化。

通过量化版本，如8位和4位精度，进一步优化性能和资源使用。

支持使用Flash Attention 2技术加速模型运算。

提供对话模板，简化对话式应用的开发流程。

使用教程

1. 安装必要的库，如transformers和accelerate。

2. 使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM从Hugging Face加载Gemma 2模型。

3. 根据使用环境配置设备映射和数据类型。

4. 准备输入文本，并使用tokenizer转换为模型可理解的格式。

5. 使用模型的generate方法生成文本。

6. 使用tokenizer将生成的文本解码回人类可读的形式。

7. 根据需要调整生成文本的参数，如最大新令牌数。