MedGemma-Bereitstellungsprozess
MedGemma ist über die Hugging Face-Plattform verfügbar, und der Bereitstellungsprozess ist für Entwickler relativ einfach zu befolgen:
grundlegende Vorbereitung
- Python ≥ 3.8 Umgebung sicherstellen
- Installation der erforderlichen Bibliotheken: Transformers, PyTorch/TensorFlow, Pillow (Bildverarbeitung)
Erwerb von Modellen
- Zugang zur Modellbibliothek Hugging Face
- Auswahl der entsprechenden MedGemma-Variante (Version 4B oder 27B)
- Laden von Modellen mit der Transformatorenbibliothek
Code-Beispiel
Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für eine Basisladung:
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model_name = "google/medgemma-4b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
Empfehlungen für den Einsatz
- 4B-Modelle können auf Consumer-GPUs laufen
- Für die 27B-Modelle wird die Verwendung professioneller GPUs empfohlen (z. B. ≥16 GB Videospeicher)
- Produktionsumgebungen können Google Cloud oder Hugging Face Inference Endpoints in Betracht ziehen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMedGemma: eine Sammlung von quelloffenen KI-Modellen für medizinisches Text- und BildverständnisDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich MedGemma-Modelle in meinen eigenen Projekten einsetzen und verwenden?
