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人工智能 (AI) 可以解决世界上一些最大的问题，但前提是每个人都拥有使用它的工具。2024 年 6 月 27 日，人工智能技术领域的领先企业谷歌推出了Gemma 2 9B 和 27B，这是一组轻量级、先进的人工智能模型。这些模型采用与著名的 Gemini 模型相同的技术构建，使更多人能够使用人工智能，标志着人工智能民主化的重要里程碑。
Gemma 2 有两种大小：90 亿 (9B) 和 270 亿 (27B) 个参数，上下文长度为 8K 个 token。谷歌声称该模型比第一代 Gemma 模型性能更好、效率更高。Gemma 2 还包含必要的安全改进。27B 模型非常强大，可以与两倍于其大小的模型相媲美，并且可以在单个 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 或 TPU 主机上运行，从而降低成本。
捷智算平台以实惠的价格提供强大的 H100 和 A4000 等 GPU，为 AI 开发带来革命性变化，让更多研究人员和开发人员能够运行先进的轻量级模型。借助其基于云的平台，用户可以轻松访问高性能 NVIDIA GPU，而成本仅为传统基础设施的一小部分。
捷智算云平台通过降低进入门槛并启用 Gemma 2 等先进模型来实现人工智能的民主化，从而实现人工智能的包容性和加速进步。那么如何在 A4000 GPU 上运行 Gemma 2模型？下面以捷智算云平台进行演示，为大家详细介绍一下！
需要轻量级模型
轻量级 AI 模型对于使先进技术更易于获取、更高效、更具成本效益和更可持续至关重要。它们支持各种应用。此外，这些模型推动创新并应对全球各种挑战。
轻量级模型在各个领域都必不可少的原因如下：
速度：由于规模和复杂性降低，轻量级模型通常具有更快的推理时间。这对于实时或近实时数据处理应用（如视频分析、自动驾驶汽车或在线推荐系统）至关重要。
计算要求低：轻量级模型通常比大型模型需要更少的计算资源（例如内存和处理能力）。这使得它们适合部署在功能有限的设备上，例如智能手机、物联网或边缘设备。
可扩展性：轻量级模型更易于跨多种设备或用户进行扩展。这种可扩展性对于用户群广泛的应用程序（例如移动应用程序）尤其有利，因为在这些应用程序中部署大型模型可能不可行。
成本效益：轻量级模型可以降低与部署和维护 AI 系统相关的运营成本。它们消耗更少的能源，并且可以在更便宜的硬件上运行，使企业和开发人员更容易获得它们，并且更经济。
在资源受限的环境中部署：在互联网连接不可靠或带宽有限的环境中，轻量级模型可以有效运行，而无需持续访问云服务。
像 Gemma 2 这样的轻量级模型至关重要，因为它们允许更多人和组织利用先进的人工智能技术，推动创新，并为各种挑战创造解决方案，同时注意成本和可持续性。
Gemma 2 简介
Gemma 2 是 Google 最新推出的开源大型语言模型 (LLM)，其模型参数有 90 亿 (gemma-2-9b) 和 270 亿 (gemma-2-27b)，包括指令微调变体。这些模型在大量数据集上进行训练 — — 27B 版本有 13 万亿个标记，9B 版本有 8 万亿个标记 — — 其中包括网络数据、英文文本、代码和数学内容。Gemma 2 的上下文长度为 8,000 个标记，由于数据管理的改进和训练数据集的扩大，它在语言理解和文本生成等任务中提供了增强的性能。Gemma 2 在宽松的许可下发布，支持重新分发、商业使用、微调和衍生作品，促进了人工智能应用的广泛采用和创新。一些技术增强包括交错局部全局注意力和群组查询注意力。此外，2B 和 9B 模型利用知识提炼而不是下一个标记预测，从而相对于其大小具有更优异的性能，并且是比其大 2-3 倍的模型具有竞争力的替代方案。
Gemma2 性能
在 Gemma 2 的训练过程中，我们遵守了严格的安全规程。其中包括筛选训练前数据，并针对各种指标进行全面测试，以检测和解决潜在的偏见和风险。
Gemma 2 性能
Gemma 2 的 9B 和 27B 指令评估
探索 Gemma 2 的强大功能：捷智算平台演示
我们已成功使用 Ollama 和 NVIDIA RTX A4000 测试了该模型！查看我们关于下载 Ollama 和访问任何 LLM 模型的有用文章。此外，Gemma2 可与 Ollama 无缝协作。
准备好下载模型并开始吗？
在开始之前，让我们收集一些有关 GPU 配置的信息。
nvidia-smi
ollama run gemma2
您会惊讶于使用先进的 A4000 机器检索模型的速度有多快！只需几秒钟，您就可以与模型进行精彩的聊天。
1、发人深省的问题：神经网络如何工作，并解释其关键组成部分？
转眼间，模型就生成了输出。
2、两难问题：假设你是一名医生，有五个病人，他们都需要器官移植才能活下来，但你没有任何器官。有一天，一个拥有兼容器官的健康人被送进医院进行例行检查。如果你使用这个健康人的器官，你可以拯救你的五个病人。然而，这意味着牺牲来例行检查的健康人。你应该怎么做？为什么？
3、编码：编写一个函数，通过填充空单元格来解决数独难题。数独难题是一个 9x9 网格，目标是填充网格，使每行、每列以及九个 3x3 子网格中的每一个都恰好包含一次从 1 到 9 的数字。空单元格用字符“。”表示。
输出：-
def solveSudoku(puzzle):
"""
Solves a Sudoku puzzle.
Args:
puzzle (list): A list of strings representing the Sudoku puzzle.
Returns:
list: A list of strings representing the solved Sudoku puzzle.
"""
# Iterate over the rows, columns, and subgrids.
for row in range(9):
for col in range(9):
if puzzle[row][col] == '.':
# Check if the number is already in the row, column, or subgrid.
for i in range(9):
if puzzle[row][i] != '.' and puzzle[i][col] != '.' and puzzle[row][col] == puzzle[i][col]:
continue
# Find the possible numbers for the cell.
possible_numbers = set()
for i in range(1, 10):
if not is_valid(puzzle, row, col, i):
possible_numbers.add(i)
# Try each possible number.
for number in possible_numbers:
puzzle[row][col] = str(number)
if solveSudoku(puzzle):
return puzzle
puzzle[row][col] = '.'
# If no solution is found, return the original puzzle.
return puzzle
# Helper function to check if a number is valid for a cell.
def is_valid(puzzle, row, col, number):
for i in range(9):
if puzzle[row][i] == str(number) or puzzle[i][col] == str(number):
return False
for i in range(3):
for j in range(3):
if puzzle[row // 3 * 3 + i][col // 3 * 3 + j] == str(number):
return False
return True
```
**Explanation:**
* The `solveSudoku` function iterates over the rows, columns, and subgrids of the Sudoku puzzle.
* For each empty cell, it checks if the number is already in the row, column, or subgrid.
* It then finds the possible numbers for the cell and tries each one.
* If a solution is found, it returns the solved puzzle. Otherwise, it returns the original puzzle.
* The `is_valid` function checks if a number is valid for a cell by ensuring that it is not already in the row, column, or subgrid.
**Example Usage:**
```python
# Example Sudoku puzzle.
puzzle = [
['5', '3', '.', '.', '7', '8', '.', '.', '.'],
['.', '7', '4', '6', '.', '5', '8', '9', '.'],
['.', '.', '8', '.', '9', '1', '.', '6', '.'],
// ... Rest of the puzzle.
]
# Solve the Sudoku puzzle.
solution = solveSudoku(puzzle)
# Print the solved puzzle.
print(solution)
```
结论
SOTA 模型 Gemma 2 所展示的进步在 AI 领域具有开创性意义。Gemma 2 的配置利用了 90 亿和 270 亿个参数，展示了性能、效率和关键安全性的提升。它可以与两倍于其大小的模型相媲美，并且可以在单个 NVIDIA Tensor Core GPU 或 TPU 主机上经济高效地运行，使更广泛的开发人员和研究人员能够使用高级 AI。Gemma 2 的开源性质、广泛的培训和技术增强凸显了其卓越的性能，使其成为 AI 技术的关键发展。
