Demarrage Rapide avec Gemma sur KerasNLP

Introduction

Gemma est un puissant modele de langage qui peut etre execute en utilisant KerasNLP. Ce guide fournit une demonstration rapide de la configuration et de l'execution de Gemma, soulignant les etapes et configurations necessaires.

Acces et Configuration

Pour commencer, assurez-vous d'avoir configure les variables d'environnement necessaires pour acceder aux datasets et modeles Kaggle. Cela inclut la definition de votre KAGGLE_USERNAME et KAGGLE_KEY en utilisant la bibliotheque google.colab.

import os
from google.colab import userdata
 
os.environ["KAGGLE_USERNAME"] = userdata.get('KAGGLE_USERNAME')
os.environ["KAGGLE_KEY"] = userdata.get('KAGGLE_KEY')
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"  # Ou "tensorflow" ou "torch".

Installation

Installez les dependances necessaires pour executer Gemma sur KerasNLP. Assurez-vous d'avoir les dernieres versions de keras-nlp et keras installees.

!pip install -U keras-nlp
!pip install -U keras==3.3.3

Demarrage Rapide

Une fois la configuration terminee, vous pouvez proceder au telechargement et a l'initialisation du modele Gemma. L'extrait de code suivant montre comment charger le modele et imprimer son resume.

import keras_nlp
import keras
 
# Executer a demi-precision.
keras.config.set_floatx("bfloat16")
 
# Utilisation du modele de base 9B
gemma_lm = keras_nlp.models.GemmaCausalLM.from_preset("gemma2_9b_en")
gemma_lm.summary()

Details du Modele

Le modele Gemma est etendu, avec plus de 9 milliards de parametres, ce qui en fait un outil robuste pour les taches de traitement du langage naturel. Voici un resume de l'architecture du modele :

Conclusion

Ce guide de demarrage rapide fournit une comprehension fondamentale de la configuration et de l'execution du modele Gemma en utilisant KerasNLP. Avec son ensemble etendu de parametres, Gemma est bien adapte a une variete d'applications NLP.

Reference : Google Gemini Gemma Cookbook par Google LLC.