PANews, le 22 décembre - Selon le blog officiel de Google, Google a publié FunctionGemma, qui ajuste spécifiquement le modèle Gemma 3 270M pour les fonctions d'appel, visant des scénarios d'agents locaux/hors ligne. Ses caractéristiques incluent l'unification des chats et de l'exécution d'outils, le support de l'ajustement personnalisé (la précision des actions mobiles est passée de 58 % à 85 %), l'adaptation à petite échelle pour les appareils en périphérie (comme le NVIDIA Jetson Nano, les téléphones) et l'optimisation des entrées JSON/multilingues. L'entreprise fournit des directives de téléchargement sur Hugging Face, Kaggle et des instructions de déploiement pour Transformers, Unsloth, Keras, NeMo ainsi que LiteRT‑LM, vLLM, MLX, Llama.cpp, Ollama, Vertex AI, et LM Studio, et a mis en ligne plusieurs démonstrations et ensembles de données/Colab sur Edge Gallery.
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Google a lancé le modèle d'IA Edge FunctionGemma 270M.
PANews, le 22 décembre - Selon le blog officiel de Google, Google a publié FunctionGemma, qui ajuste spécifiquement le modèle Gemma 3 270M pour les fonctions d'appel, visant des scénarios d'agents locaux/hors ligne. Ses caractéristiques incluent l'unification des chats et de l'exécution d'outils, le support de l'ajustement personnalisé (la précision des actions mobiles est passée de 58 % à 85 %), l'adaptation à petite échelle pour les appareils en périphérie (comme le NVIDIA Jetson Nano, les téléphones) et l'optimisation des entrées JSON/multilingues. L'entreprise fournit des directives de téléchargement sur Hugging Face, Kaggle et des instructions de déploiement pour Transformers, Unsloth, Keras, NeMo ainsi que LiteRT‑LM, vLLM, MLX, Llama.cpp, Ollama, Vertex AI, et LM Studio, et a mis en ligne plusieurs démonstrations et ensembles de données/Colab sur Edge Gallery.