huggingface/huggingface-gemma-recipes
Inference, Fine Tuning and many more recipes with Gemma family of models
解決的問題
本儲存庫提供針對 Gemma 模型家族的最小化、實用性配方。它降低了開發者使用這些模型實現多模態推論、微調與檢索增強生成（RAG）的門檻。
如何運作
此專案由一系列 Colab 筆記本與 Python 程式碼組成，展示如何使用 transformers 與 timm 套件與 Gemma 模型互動。提供以下具體程式碼範例：
- 推論：使用管道或詳細處理器設定，將文字、影像、音訊與影片輸入透過模型。
- 微調：使用 Unsloth 與 TRL 等工具，將模型適應於對話任務、GUI 定位或特定模態（如放射影像或音訊）。
- RAG：實作檢索增強生成工作流程。
- 函式呼叫：示範如何使用 Gemma 3n 執行讀取本機檔案等任務。
適用對象
希望快速部署或自訂 Gemma 模型家族以應用於多模態情境的開發者與 AI 研究人員。
特色
- 多模態支援：提供混合文字、影像、音訊與影片輸入的處理配方。
- 多樣化微調：包含對話微調、GUI 定位，以及特定資料集上的多模態微調範例。
- 硬體可存取性：筆記本已針對免費的 Colab T4 GPU 優化。
- 進階技術：包含強化學習（GRPO）與函式呼叫的範例。
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