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5分钟上手RecurrentGemma从安装到生成文本的完整指南附JAX/PyTorch双版本教程【免费下载链接】recurrentgemmaOpen weights language model from Google DeepMind, based on Griffin.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrentgemmaRecurrentGemma是Google DeepMind推出的开源语言模型家族基于创新的Griffin架构构建。该架构通过将全局注意力替换为局部注意力和线性循环的混合体在生成长序列时实现了快速推理。本指南将帮助你在5分钟内完成从安装到文本生成的全流程支持JAX和PyTorch两种深度学习框架。 准备工作环境要求RecurrentGemma支持CPU、GPU和TPU运行环境推荐使用GPU以获得最佳性能。在开始前请确保你的系统已安装Python 3.8Git适合的深度学习框架JAX或PyTorch⚡ 快速安装两种框架任选完整安装推荐新手# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrentgemma cd recurrentgemma # 使用Poetry安装所有依赖 poetry install -E full # 或使用pip安装 pip install .[full]JAX版本安装如果你只需要JAX支持poetry install -E jax # 或 pip install .[jax]PyTorch版本安装如果你偏好PyTorchpoetry install -E torch # 或 pip install .[torch] 下载模型 checkpointRecurrentGemma的模型权重需要从Kaggle获取创建Kaggle账号并获取API密钥访问RecurrentGemma模型页面下载适合的checkpoint文件如2B参数版本✍️ 文本生成JAX版本教程使用JAX框架运行文本生成示例python examples/sampling_jax.py \ --path_checkpoint/path/to/recurrentgemma/checkpoint \ --tokenizer_path/path/to/tokenizer \ --prompt人工智能的未来将 \ --total_sampling_steps100JAX实现经过高度优化特别适合需要快速推理的场景。示例代码位于examples/sampling_jax.py你可以根据需求调整采样参数如温度、top-k等。✍️ 文本生成PyTorch版本教程PyTorch用户可以使用以下命令python examples/sampling_pytorch.py \ --path_checkpoint/path/to/recurrentgemma/checkpoint \ --tokenizer_path/path/to/tokenizer \ --prompt机器学习在医疗领域的应用 \ --total_sampling_steps100PyTorch实现提供了更多灵活性适合需要自定义模型架构的开发者。完整代码可在examples/sampling_pytorch.py找到。 进阶学习资源技术报告详细了解RecurrentGemma的训练和评估方法Colab教程JAX采样教程PyTorch采样教程微调指南使用colabs/fine_tuning_tutorial_jax.ipynb进行任务微调 使用技巧保持批处理大小一致采样器使用即时编译更改输入形状会触发重新编译控制生成长度通过total_sampling_steps参数调整输出文本长度确定性采样默认使用greedy sampling可通过参数启用随机采样多设备支持JAX版本原生支持TPU和多GPU配置RecurrentGemma代码库持续更新中建议定期拉取最新代码以获得最佳性能和新功能支持。如有问题可参考项目中的测试案例recurrentgemma/jax/sampler_test.py和recurrentgemma/torch/sampler_test.py。【免费下载链接】recurrentgemmaOpen weights language model from Google DeepMind, based on Griffin.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrentgemma创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 5分钟上手RecurrentGemma：从安装到生成文本的完整指南（附JAX/PyTorch双版本教程）
5分钟上手RecurrentGemma从安装到生成文本的完整指南附JAX/PyTorch双版本教程【免费下载链接】recurrentgemmaOpen weights language model from Google DeepMind, based on Griffin.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrentgemmaRecurrentGemma是Google DeepMind推出的开源语言模型家族基于创新的Griffin架构构建。该架构通过将全局注意力替换为局部注意力和线性循环的混合体在生成长序列时实现了快速推理。本指南将帮助你在5分钟内完成从安装到文本生成的全流程支持JAX和PyTorch两种深度学习框架。 准备工作环境要求RecurrentGemma支持CPU、GPU和TPU运行环境推荐使用GPU以获得最佳性能。在开始前请确保你的系统已安装Python 3.8Git适合的深度学习框架JAX或PyTorch⚡ 快速安装两种框架任选完整安装推荐新手# 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrentgemma cd recurrentgemma # 使用Poetry安装所有依赖 poetry install -E full # 或使用pip安装 pip install .[full]JAX版本安装如果你只需要JAX支持poetry install -E jax # 或 pip install .[jax]PyTorch版本安装如果你偏好PyTorchpoetry install -E torch # 或 pip install .[torch] 下载模型 checkpointRecurrentGemma的模型权重需要从Kaggle获取创建Kaggle账号并获取API密钥访问RecurrentGemma模型页面下载适合的checkpoint文件如2B参数版本✍️ 文本生成JAX版本教程使用JAX框架运行文本生成示例python examples/sampling_jax.py \ --path_checkpoint/path/to/recurrentgemma/checkpoint \ --tokenizer_path/path/to/tokenizer \ --prompt人工智能的未来将 \ --total_sampling_steps100JAX实现经过高度优化特别适合需要快速推理的场景。示例代码位于examples/sampling_jax.py你可以根据需求调整采样参数如温度、top-k等。✍️ 文本生成PyTorch版本教程PyTorch用户可以使用以下命令python examples/sampling_pytorch.py \ --path_checkpoint/path/to/recurrentgemma/checkpoint \ --tokenizer_path/path/to/tokenizer \ --prompt机器学习在医疗领域的应用 \ --total_sampling_steps100PyTorch实现提供了更多灵活性适合需要自定义模型架构的开发者。完整代码可在examples/sampling_pytorch.py找到。 进阶学习资源技术报告详细了解RecurrentGemma的训练和评估方法Colab教程JAX采样教程PyTorch采样教程微调指南使用colabs/fine_tuning_tutorial_jax.ipynb进行任务微调 使用技巧保持批处理大小一致采样器使用即时编译更改输入形状会触发重新编译控制生成长度通过total_sampling_steps参数调整输出文本长度确定性采样默认使用greedy sampling可通过参数启用随机采样多设备支持JAX版本原生支持TPU和多GPU配置RecurrentGemma代码库持续更新中建议定期拉取最新代码以获得最佳性能和新功能支持。如有问题可参考项目中的测试案例recurrentgemma/jax/sampler_test.py和recurrentgemma/torch/sampler_test.py。【免费下载链接】recurrentgemmaOpen weights language model from Google DeepMind, based on Griffin.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recurrentgemma创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考