- Google Developers Blog

2025년 8월 12일 / Kaggle

TPU에서 JAX를 사용한 GPT2 모델 무료 학습

무료 요금제의 Colab 또는 Kaggle에서 실행 가능한 완벽한 Python 노트북으로 Google TPU에서 JAX를 사용해 GPT2 모델을 처음부터 개발하고 학습시키세요. 하드웨어 메시를 정의하고, 모델 매개변수와 입력 데이터를 데이터 병렬 처리에 맞게 분할하고, 모델 학습 프로세스를 최적화하는 방법을 알아보세요.

Train a GPT2 model with JAX on TPU for free

2025년 7월 21일 / Gemini

Gemini 2.5의 대화형 이미지 분할 기능

Gemini의 고급 기능인 대화형 이미지 분할 기능을 사용하면 복잡한 문구와 조건부 로직, 추상적인 개념을 파악하고, 개발자 경험을 간소화하며, 미디어 편집, 안전 모니터링 및 피해 평가를 위한 새로운 애플리케이션의 가능성을 열어 시각적 데이터와 직관적으로 상호작용을 할 수 있습니다.

Conversational image segmentation with Gemini 2.5

2025년 7월 16일 / Gemini

ADK 및 Gemini CLI로 에이전트의 '바이브 빌딩' 흐름 간소화

업데이트된 ADK(에이전트 개발 키트)는 CLI에 ADK 프레임워크에 대한 심층적이고 비용 효율적인 이해를 제공함으로써 AI 에이전트 개발 프로세스를 간소화하고 가속화합니다. 덕분에 개발자는 대화형 프롬프트를 통해 신속하게 기능적인 에이전트에 대한 아이디어를 구상하고, 에이전트를 생성하고, 테스트하고, 개선할 수 있으며, 방해 요소를 없애고, 생산적인 작업의 '흐름(flow)' 상태를 유지할 수 있습니다.

ADK + Gemini CLI: Supercharge Your Agent Building Vibe

2025년 7월 10일 / Gemini

GenAI 프로세서 발표: 강력하고 유연한 Gemini 애플리케이션 개발

GenAI 프로세서는 Google DeepMind의 새로운 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 원활한 체이닝과 동시 실행을 위해 입력 처리부터 모델 호출 및 출력 처리까지 모든 단계를 위한 일관된 'Processor' 인터페이스를 제공함으로써 AI 애플리케이션, 특히 멀티모달 입력을 처리하고 실시간 응답성을 요하는 애플리케이션 개발을 간소화할 수 있도록 설계되었습니다.

Announcing GenAI Processors: Streamline your Gemini application development

2025년 6월 25일 / Gemini

Gemini 2.5 Flash-Lite로 신경 운영체제 시뮬레이션

신경 운영체제를 시뮬레이션하는 연구용 프로토타입은 Gemini 2.5 Flash-Lite와의 사용자 상호작용에 따라 UI를 실시간으로 생성합니다. 이 과정에서 컨텍스트 인식을 위해 상호작용 추적을 사용하고, 응답성을 위해 UI를 스트리밍하며, 메모리 내 UI 그래프로 상태 저장을 달성합니다.

Behind the prototype: Simulating a neural operating system with Gemini

2025년 6월 24일 / Kaggle

KerasHub 사용하기: Hugging Face를 활용하는 간편한 엔드투엔드 머신러닝 워크플로 구축

KerasHub를 사용하면 사용자는 서로 다른 머신러닝 프레임워크 사이에서 모델 아키텍처와 가중치를 혼합하고 매칭할 수 있으며, Hugging Face Hub와 같은 소스에서 체크포인트(PyTorch로 생성된 것 포함)를 Keras 모델로 로드해 JAX, PyTorch 또는 TensorFlow와 함께 사용할 수 있습니다. 이렇게 유연한 사용으로 선택한 백엔드 프레임워크에 대한 전체적인 제어 권한을 유지하면서도, 다양한 커뮤니티 미세 조정 모델을 활용할 수 있습니다.