投稿者: Ian Ballantyne

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  • 2025年10月8日 / Web

    AI を自分のものに: Gemma 3 270M をファインチューニングし、デバイス上で実行する方法の解説

    このガイドでは、絵文字翻訳ツールのようなカスタムタスク用に Gemma 3 270M モデルをファインチューニングする方法をご説明します。デバイス上で使用するためにモデルを量子化して変換し、MediaPipe または Transformers.js を使用してウェブアプリにデプロイすることで、高速かつプライベートでオフラインに対応したユーザー エクスペリエンスを実現できます。

    OYOAI_Metadata_RD2-V01
  • 2025年9月4日 / AI

    ファインチューニングから本番環境まで: Dataflow を使用したスケーラブルな埋め込みパイプライン

    Google の効率的なオープンモデル「EmbeddingGemma」を Google Cloud の Dataflow や AlloyDB などのベクトル データベースと併用して、スケーラブルなリアルタイムのナレッジ取り込みパイプラインをビルドする方法を学びます。

    EG+Dataflow_Metadatal
  • 2025年6月26日 / Gemma

    Gemma 3n の紹介: デベロッパー ガイド

    これまでの Gemma モデルの成功をもとに、Gemma 3n モデルが完全リリースを迎えました。前例のないパフォーマンスを発揮する先進的なオンデバイス マルチモーダル機能を、エッジデバイスで利用できるようになります。モバイルファースト アーキテクチャ、MatFormer テクノロジー、Per-Layer Embeddings、KV キャッシュ共有、新しい音声エンコーダと MobileNet-V5 ビジョン エンコーダなど、Gemma 3n のイノベーションをご覧ください。デベロッパーが今すぐ開発を始める方法も紹介します。

    Introducing Gemma 3n: The Developer Guide