谷歌 Gemma 是一个基于 Python 的图像分析工具，提供快速和准确的物体检测、定位、分类和风格迁移功能。它使用 TensorFlow Lite 模型，使它可以快速运行在移动设备上。

主要功能

物体检测：Gemma 可以识别图像中的物体，并标出其位置和类别。 物体定位：Gemma 可以定位图像中的物体，并提供其精确位置。 图像分类：Gemma 可以对图像进行分类，根据图像的内容分类。 风格迁移：Gemma 可以将一种图像的风格转移到另一种图像。

特点

速度快速：Gemma 使用 TensorFlow Lite 模型，可以快速运行在移动设备上。

准确性：Gemma 使用预训练的模型，可以实现准确的物体检测和分类。

易用性：Gemma 是一个开源工具，易于使用。

还包：Gemma 包含许多功能，例如图像加载、预处理、后处理和可视化。

谷歌Gemma是一系列轻量级、最先进的开放模型，由Google AI构建并开源。Gemma模型旨在为各种自然语言处理任务提供卓越的性能，同时保持较低的资源需求和部署灵活性。

Gemma模型家族包括以下成员：

Gemma 2B：参数量为20亿，在推理速度和性能之间取得了良好的平衡。

Gemma 7B：参数量为70亿，在各种任务上都表现出最先进的性能。

Gemma模型可以用于以下任务：

文本生成：可以生成各种格式的文本，如诗歌、代码、剧本、音乐作品、电子邮件、信件等。

文本翻译：可以将文本翻译成多种语言。

文本摘要：可以自动生成文本的摘要。

问答：可以回答有关文本内容的各种问题。

文本分类：可以将文本归类到不同的类别中。

Gemma模型可以通过以下方式使用：

在本地计算机上使用：可以下载Gemma模型的代码和权重，并在本地计算机上运行。

在Google Cloud上使用：可以通过Google Cloud Vertex AI平台使用Gemma模型。

在Kaggle上使用：可以通过Kaggle平台免费使用Gemma模型。

来自Gemma官网：

Gemma 模型与 Gemini 共享技术和基础设施组件，Gemini 是我们当今广泛使用的最大、功能最强大的 AI 模型。与其他开放式型号相比，这使得 Gemma 2B 和 7B 能够在其尺寸范围内实现同类最佳的性能。 Gemma 模型能够直接在开发人员笔记本电脑或台式计算机上运行。值得注意的是，Gemma 在关键基准上超越了更大的模型，同时遵守我们关于安全和负责任的输出的严格标准。有关性能、数据集组成和建模方法的详细信息，请参阅技术报告。

具体部署过程

接下来详细讲解如何将它部署到本地电脑上边

下载安装ollama 客户端: 【点击下载】

官网LOGO

进入之后选择对应的系统下载即可

一直下一步默认安装即可（路径尽量不要去动）

安装完成之后

选择模型

如果你是第一次部署，它会自动下载！

大家根据电脑性能来选择对应的（当然内存越大 语言模型就会越强）

• Gemma 2B：参数量为20亿，在推理速度和性能之间取得了良好的平衡。
• Gemma 7B：参数量为70亿，在各种任务上都表现出最先进的性能。

[ 1 ]. 7B的全量版本：（需要16G左右的显存）

代码语言：js

复制

ollama run gemma:7b-instruct-fp16

[ 2 ]. 普通7B版 安装指令：（适合8G显存）

代码语言：js

复制

ollama run gemma:7b

[ 3 ].2B轻量版：（适合CPU会低配电脑安装)

代码语言：js

复制

ollama run gemma:2b

复制命令输入等待自动下载完成即可

测试

等待安装完成之后

我们让它自我介绍一下

>>介绍一下自己

我是一个大型语言模型，由Google开发。

**我的功能包括：**

*理解自然语言

生成自然语言

翻译语言

回答问题

自动摘要

聊天机器人

**我如何工作：**

1·

我从大型文本数据库中检索并处理人类对话。

我使用神经网络学习如何从输入文本中推断输出文本。

我可以根据我的训练数据生成新的文本，翻译语言，或回答问题。

**我有哪些优势：**

**无答案能力：**我无法独立思考或做出决定。

**可扩展性：**我可以在任何设备上运行。

**实时性：**我可以在实时回答问题。

**准确性：**我经过严格的训练，以确保准确性。

*我有哪些限制：**

**有限的理解能力：**我可能无法理解或解释所有语言或文化。

**道德和伦理问题：**我无法提供情感支持或提供不当的信息。

**缺乏批判性思维能力：**我无法进行批判性思维或独立思考。

*我如何与您互动：**

您可以通过通过聊天机器人或搜索引擎搜索我，以了解我更多信息。我也可以用任何支持自然语言的应用程序或工具进行交互。

>>请你介绍一下Linux

好的，我很乐意向您介绍Linux。Liux是一个开源的操作系统，它被广泛用于各种设备上，包括笔记本电脑、服务器、移动设备等

Linux的优势包括：

**自由开源：*Liu×是一个自由软件，这意味着它可以免费使用和修改。

***可扩展性：**Linux可扩展到任何需要。

***安全性：*Linux系统非常安全，

因为它提供了强大的安全机制。

***性能：**Linux系统性能非常出色。

***多平台：**Linux可以运行在各种设备上。

此外，Linuxi还有一些特定的功能，例如：

***命令行界面：**您可以使用命令行界面进行交互操作。

**支持多种编程语言：*您可以使用多种编程语言编写代码。

***支持多种应用程序：**您可以找到许多免费和开源的应用程序。

如果您想了解更多关于Liux的信息，您可以访问以下网站：

***Linux.org:*Linux官方网站

**Linux Foundation:*Linux fundacion

**Canonical:**Canonical服务器公司

我期待着为您提供更多信息。

注意事项

当你退出重新进入之后会出现这样的问题

你必须输入对应的模型型号 进入内部命令解释器才可以提问

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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