推出CodeGemma和Recurrent Gemma模型
CodeGemma：專注於代碼完成和代碼生成任務，具有出色的數學和邏輯推理能力
復發傑瑪：一種針對研究實驗進行優化的高效架構，使用循環神經網絡和局部注意力來提高記憶效率。大
減少內存使用、提高吞吐量並促進研究和創新。
谷歌還更新了其開源Gemma模型並發布了Gemma 1.1。
CodeGemma是一系列輕量級、最先進的開放模型，採用與Gemini模型相同的研究和技術構建。
CodeGemma模型使用與Gemma模型家族相同的架構，並在超過5000億個主要代碼標籤上進行訓練。因此，CodeGemma模型在完成和生成任務方面實現了最先進的代碼性能，同時大規模保持強大的理解和推理能力。
設置：要完成本教程，您首先需要完成Gemma設置中的設置說明。Gemma設置說明向您展示如何執行以下操作
操作：訪問kaggle.com上的Gemma選擇具有足夠資源來運行Gemma 2B模型的Colab運行時。
生成並配置Kaggle用戶名和API密鑰。完成Gemma設置後，請繼續下一部分，其中您將為Colab環境設置環境變量。
選擇運行時庫
要完成本教程，您需要有一個Colab運行時，該運行時具有足夠的資源來運行CodeGemma 2B模型。在這種情況下，您可以使用T4圖形處理器：
在Colab窗口的右上角，選擇（其他連接選項）。
選擇更改收件箱類型。
在「硬體加速器」下，選擇T4圖形處理器。
配置您的API密鑰
要使用Gemma，您必須提供您的Kaggle用戶名和Kaggle API密鑰。
要生成Kaggle API密鑰，請轉到Kaggle用戶個人資料的「帳戶」選項卡並選擇創建新令牌。這將觸發包含您的API憑據的kaggle.json文件的下載。
在Colab中，選擇左面板中的Secrets，並添加您的Kaggle用戶名和Kaggle API密鑰。將您的用戶名存儲在名稱KAGGLE_USERName下，並將您的API密鑰存儲在名稱KAGGLE_KEY下。
本教程指導您使用CodeGemma完成各種編碼任務。要了解有關CodeGemma的更多信息：
有關CodeGemma型號的技術規格，請參閱CodeGemma型號卡。
請在此處了解有關如何在VertexAI中使用CodeGemma的更多信息。
查看Keras CodeGemma快速入門。
如果您想了解有關Gemma開源家族的更多信息，可以單擊視頻下方的連結。
感謝您觀看此視頻。如果您喜歡，請訂閱並點讚。謝謝
技術報告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/codegemma_report.pdf
快速開始：https://ai.google.dev/gemma/docs/codegemma/keras_quickstart
Github：https://github.com/huggingface/llm-vscode
視頻：