Processo de implantação do MedGemma
O MedGemma está disponível por meio da plataforma Hugging Face e o processo de implantação é relativamente simples para os desenvolvedores:
preparação básica
- Garanta um ambiente Python ≥ 3.8
- Instalação das bibliotecas necessárias: Transformers, PyTorch/TensorFlow, Pillow (processamento de imagens)
Aquisição de modelos
- Acesso à biblioteca de modelos do Hugging Face
- Seleção da variante apropriada do MedGemma (versão 4B ou 27B)
- Carregamento de modelos usando a biblioteca de transformadores
exemplo de código
A seguir, um exemplo de carregamento básico:
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model_name = "google/medgemma-4b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
Recomendações de implementação
- Os modelos 4B podem ser executados em GPUs de consumo
- Recomenda-se que os modelos 27B usem GPUs profissionais (por exemplo, ≥16 GB de memória de vídeo)
- Os ambientes de produção podem considerar os pontos de extremidade de inferência do Google Cloud ou do Hugging Face
Essa resposta foi extraída do artigoMedGemma: uma coleção de modelos de IA de código aberto para compreensão de textos e imagens médicasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso implantar e usar os modelos MedGemma em meus próprios projetos?
