Gemma-2B-10M

Gemma-2B-10M官网

Gemma 2B模型，支持10M序列长度，优化内存使用，适用于大规模语言模型应用。

Gemma-2B-10M简介

需求人群：

["适用于需要处理大量文本数据的研究人员和开发者"，"适合进行长文本生成、摘要、翻译等语言任务"，"对于追求高性能和资源优化的企业用户具有吸引力"]

使用场景示例：

使用Gemma 2B – 10M Context生成《哈利波特》系列书籍的摘要

在教育领域中，为学术论文自动生成概要

在商业领域，为产品描述和市场分析自动生成文本内容

产品特色：

支持10M序列长度的文本处理能力

在低于32GB内存下运行，优化资源使用

专为CUDA优化的原生推理性能

循环局部注意力实现O(N)内存复杂度

200步早期检查点，计划训练更多token以提升性能

使用AutoTokenizer和GemmaForCausalLM进行文本生成

使用教程：

步骤1: 安装模型，从huggingface获取Gemma 2B – 10M Context模型

步骤2: 修改main.py中的推理代码以适应特定的提示文本

步骤3: 使用AutoTokenizer.from_pretrained加载模型的分词器

步骤4: 使用GemmaForCausalLM.from_pretrained加载模型并指定数据类型为torch.bfloat16

步骤5: 设置提示文本，例如’Summarize this harry potter book…’

步骤6: 在不计算梯度的情况下，使用generate函数生成文本

步骤7: 打印生成的文本以查看结果

Gemma-2B-10M官网入口网址

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