Kaggle 上 透過 KerasNLP 開始使用 Gemma

Gemma 設定
- https://www.kaggle.com/models/keras/gemma3 取得 Gemma 的存取權

安裝依附元件 - 安裝 Keras 和 KerasNLP。

%%capture

!pip uninstall -y -q keras-hub
!pip install -q -U keras-hub
!pip install  -q -U keras

設定後端

import os
os.environ["XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION"]="1.00"
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"  # 或 "tensorflow" 或 "torch"。

導入程式庫

import keras
import keras_nlp

建立模型

gemma_lm = keras_hub.models.Gemma3CausalLM.from_preset(
    "gemma3_instruct_4b",
    dtype="bfloat16",
)

## 使用 summary 可進一步瞭解模型
gemma_lm.summary()

生成文字

question = """gemma3家族介紹，用繁體中文回答
"""
prompt = PROMPT_TEMPLATE.format(question=question)

output = gemma_lm.generate(prompt)
display_formatted_output(output)

回答

使用者：

gemma3家族介紹，用繁體中文回答

模型：

好的，以下是Gemma3家族的介紹，用繁體中文說明：

Gemma3家族是什麼？

Gemma3家族是由Google DeepMind開發的開放式大型語言模型 (LLM)，主要目標是提供高品質的文本生成、理解和互動體驗。它屬於「Gemma」系列，而Gemma3是系列中最新版本，代表了更進一步的性能和功能。

Gemma3家族的特點：

開放式模型： Gemma3的關鍵特點是它完全開放，這意味著你可以自由地使用、修改和分發它。這對於研究、開發和應用來說非常重要。
多語言能力： Gemma3在多種語言上都表現出色，包括：
中文： Gemma3在中文方面的能力非常強大，能夠理解和生成複雜的中文文本，並在各種任務上取得優異的結果。
英文： 它在英文方面的能力也相當不錯，可以進行翻譯、摘要、問答等任務。
其他語言： Gemma3還支援其他語言，例如西班牙語、法語、德語等。
高品質的文本生成： Gemma3能夠生成自然、流暢且富有創造力的文本，適合用於寫作、內容創作、聊天等。
強大的推理能力： 它在理解和推理問題方面也表現出色，可以進行邏輯推理、常識推理等。
可控性： Gemma3的微調 (fine-tuning) 過程相對容易，允許使用者根據特定需求調整模型，使其更適合特定的應用場景。
高效的計算資源： Gemma3的規模相對較小，因此可以在較少的計算資源上運行，這使得它更容易在許多環境中部署。
Gemma3的架構：

Gemma3主要採用Transformer архитектура，這是一種廣受歡迎的機器學習模型類型，擅長處理序列數據。

Gemma3的應用：

Gemma3家族可以應用於：

聊天機器人： 可以創建更智能、更自然的聊天機器人。
內容創作： 可以協助撰寫文章、詩歌、故事等。
翻譯： 可以進行更準確、更自然的翻譯。
問答系統： 可以回答複雜的問題。
程式碼生成： 可以協助生成程式碼。
教育： 可以作為輔助學習工具。
如何使用Gemma3：

Gemma3 API： 你可以通過Gemma3 API訪問模型，並在你的應用程式中使用它。
Google Cloud Vertex AI： Gemma3也可用於Google Cloud Vertex AI，這提供了一個更全面的雲端平台，方便你部署和管理模型。
Hugging Face Hub： Gemma3模型也可以在Hugging Face Hub上找到，方便你下載和使用。
總結：

Gemma3家族是一個強大的、開放式大型語言模型，它提供了高品質的文本生成、理解和互動體驗。它對於研究、開發和應用都具有重要的價值。

你可以查詢以下資源獲取更多資訊：

Gemma3 官方網站： [https://ai.google

總結

使用 KerasNLP 來操作 Gemma 模型，主要有以下幾點好處：

簡潔易用：KerasNLP 提供高階的 API，讓您能用極少的程式碼載入預訓練的 Gemma 模型並立即開始生成文字。即使是 Keras 的新手也能快速上手。

多後端支援：KerasNLP 建立在 Keras 3 之上，這意味著您可以在不同的深度學習框架（包含 JAX、PyTorch 和 TensorFlow）之間自由切換，享受各框架的獨特優勢，而無需修改大量程式碼。

效能優化：當您使用 JAX 或 TensorFlow 作為後端時，首次呼叫生成函式 (generate) 後，程式碼會透過 XLA (Accelerated Linear Algebra) 進行編譯。這代表後續的生成請求將會大幅提速，反應更為迅速。

無縫整合生態系：KerasNLP 身為 Keras 生態系的一員，可以輕易地與其他 Keras 元件（如資料前處理、模型微調等）結合，為進階應用打下良好基礎。