GKE の GPU で vLLM を使用して Gemma オープンモデルを提供する

Autopilot Standard

このチュートリアルでは、Google Kubernetes Engine（GKE）の画像処理装置（GPU）で vLLM サービングフレームワークを活用して、Gemma 大規模言語モデル（LLM）を提供する方法について説明します。このチュートリアルでは、2B と 7B のパラメータ指示でチューニングおよび事前トレーニングされた Gemma モデルを Hugging Face からダウンロードし、vLLM を実行するコンテナを使用して Autopilot クラスタまたは Standard クラスタにデプロイします。

このガイドは、AI / ML ワークロードをデプロイして提供する際に、マネージド Kubernetes での詳細な制御、スケーラビリティ、復元力、ポータビリティ、費用対効果が求められる場合の出発点として適しています。ML モデルを費用対効果の高い方法で迅速に構築して提供するために、統合されたマネージド AI プラットフォームが必要な場合は、Vertex AI デプロイソリューションをお試しになることをおすすめします。

背景

GKE の GPU で vLLM を使用して Gemma を提供すると、効率的なスケーラビリティや高可用性をはじめとするマネージド型の Kubernetes のメリットをすべて活かして、本番環境に対応した堅牢な推論サービングソリューションを実装できます。このセクションでは、このガイドで使用されている重要なテクノロジーについて説明します。

Gemma

Gemma は、オープンライセンスでリリースされ一般公開されている、軽量の生成 AI モデルのセットです。これらの AI モデルは、アプリケーション、ハードウェア、モバイルデバイス、ホスト型サービスで実行できます。Gemma モデルはテキスト生成に使用できますが、特殊なタスク用にチューニングすることもできます。

詳しくは、Gemma のドキュメントをご覧ください。

GPU

GPU を使用すると、ノードで実行される特定のワークロード（ML やデータ処理など）を高速化できます。GKE には、NVIDIA H100、L4、A100 GPU を搭載したマシンタイプをはじめとして、ノード構成用のさまざまなマシンタイプオプションが用意されています。

GKE で GPU を使用する前に、次の学習プログラムを完了することをおすすめします。

現在の GPU バージョンの可用性について学習する
GKE の GPU について学習する

vLLM

vLLM は、GPU のサービングスループットを向上させることができる、高度に最適化されたオープンソースの LLM サービングフレームワークであり、次のような機能を備えています。

PagedAttention による Transformer の実装の最適化
サービングスループットを全体的に向上させる連続的なバッチ処理
複数の GPU でのテンソル並列処理と分散サービング

詳細については、vLLM のドキュメントをご覧ください。

目標

このガイドは、PyTorch を使用して生成 AI をご利用のお客様、GKE の新規または既存のユーザー、ML エンジニア、MLOps（DevOps）エンジニア、プラットフォーム管理者で、H100、A100、L4 GPU ハードウェアで LLM を提供するために Kubernetes コンテナオーケストレーション機能を使用することに関心のある方を対象としています。

このガイドを終えると、次の手順を行えるようになります。

Autopilot モードまたは Standard モードの GKE クラスタで環境を準備する。
vLLM コンテナをクラスタにデプロイする。
vLLM を使用し、curl とウェブチャットインターフェースを介して Gemma の 2B または 7B モデルを提供する。

始める前に

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Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

必要な API を有効にします。

API を有効にする

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

必要な API を有効にします。

API を有効にする

プロジェクトに次のロールがあることを確認します。 roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin
ロールを確認する
1. Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。
  [IAM] に移動
2. プロジェクトを選択します。
3. [プリンシパル] 列で、自分のメールアドレスを含む行を見つけます。
  
  自分のメールアドレスがその列にない場合、ロールは割り当てられていません。
4. 自分のメールアドレスを含む行の [ロール] 列で、ロールのリストに必要なロールが含まれているかどうかを確認します。
ロールを付与する
1. Google Cloud コンソールの [IAM] ページに移動します。
  [IAM] に移動
2. プロジェクトを選択します。
3. [ アクセスを許可] をクリックします。
4. [新しいプリンシパル] フィールドに、自分のメールアドレスを入力します。
5. [ロールを選択] リストでロールを選択します。
6. 追加のロールを付与するには、 [別のロールを追加] をクリックして各ロールを追加します。
7. [保存] をクリックします。

Hugging Face アカウントを作成します（まだ作成していない場合）。
プロジェクトに、GPU に対する十分な割り当てがあることを確認します。詳細については、GPU についてと数量に基づく割り当てをご覧ください。

モデルへのアクセス権を取得する

GKE にデプロイするために Gemma モデルへのアクセス権を取得するには、まずライセンス同意契約に署名してから、Hugging Face のアクセストークンを生成する必要があります。

Gemma を使用するには同意契約に署名する必要があります。手順は次のとおりです。

Kaggle.com のモデルの同意ページにアクセスします。
Hugging Face アカウントを使用して同意を確認します。
モデルの規約に同意します。

アクセストークンを生成する

Hugging Face からモデルにアクセスするには、Hugging Face トークンが必要です。

トークンをまだ生成していない場合は、次の手順に沿って生成します。

[Your Profile] > [Settings] > [Access Tokens] の順にクリックします。
[New Token] を選択します。
任意の名前と「Read」以上のロールを指定します。
[Generate a token] を選択します。
トークンをクリップボードにコピーします。

環境を準備する

このチュートリアルでは、Cloud Shell を使用して Google Cloud でホストされるリソースを管理します。Cloud Shell には、このチュートリアルに必要な kubectl や gcloud CLI などのソフトウェアがプリインストールされています。

Cloud Shell を使用して環境を設定するには、次の操作を行います。

Google Cloud コンソールで、Google Cloud コンソールの [Cloud Shell をアクティブにする] をクリックして、Cloud Shell セッションを起動します。これにより、Google Cloud コンソールの下部ペインでセッションが起動されます。
デフォルトの環境変数を設定します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export REGION=REGION
export CLUSTER_NAME=vllm
export HF_TOKEN=HF_TOKEN
```
次の値を置き換えます。
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
- REGION: 使用するアクセラレータタイプをサポートするリージョン（たとえば、L4 GPU の場合は us-central1）。
- HF_TOKEN: 先ほど生成した Hugging Face トークン。

Google Cloud リソースを作成して構成する

次の手順に沿って、必要なリソースを作成します。

GKE クラスタとノードプールを作成する

GKE Autopilot クラスタまたは GKE Standard クラスタの GPU で Gemma を提供できます。フルマネージドの Kubernetes エクスペリエンスを実現するには、Autopilot クラスタを使用することをおすすめします。ワークロードに最適な GKE の運用モードを選択するには、GKE の運用モードを選択するをご覧ください。

Autopilot

Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。

gcloud container clusters create-auto ${CLUSTER_NAME} \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${REGION} \
  --release-channel=rapid \
  --cluster-version=1.28

GKE は、デプロイされたワークロードからの要求に応じた CPU ノードと GPU ノードを持つ Autopilot クラスタを作成します。

Standard

Cloud Shell で、次のコマンドを実行して Standard クラスタを作成します。

gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${REGION} \
  --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
  --release-channel=rapid \
  --num-nodes=1

クラスタの作成には数分かかることもあります。

次のコマンドを実行して、クラスタのノードプールを作成します。

gcloud container node-pools create gpupool \
  --accelerator type=nvidia-l4,count=2,gpu-driver-version=latest \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --location=${REGION} \
  --node-locations=${REGION}-a \
  --cluster=${CLUSTER_NAME} \
  --machine-type=g2-standard-24 \
  --num-nodes=1

GKE は、各ノードに 2 つの L4 GPU を含む単一のノードプールを作成します。

Hugging Face の認証情報用の Kubernetes Secret を作成する

Cloud Shell で、次の操作を行います。

クラスタと通信を行うように kubectl を構成します。

gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} --location=${REGION}

Hugging Face トークンを含む Kubernetes Secret を作成します。

kubectl create secret generic hf-secret \
--from-literal=hf_api_token=$HF_TOKEN \
--dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -

vLLM をデプロイする

このセクションでは、使用する Gemma モデルを提供する vLLM コンテナをデプロイします。指示用調整モデルと事前トレーニング済みモデル、ユースケースに選択するモデルについては、チューニングされたモデルをご覧ください。

Gemma 2B-it

次の手順に沿って、Gemma 2B 指示用調整モデルをデプロイします。

次の vllm-2b-it.yaml マニフェストを作成します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vllm-gemma-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gemma-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gemma-server
        ai.gke.io/model: gemma-2b-it
        ai.gke.io/inference-server: vllm
        examples.ai.gke.io/source: user-guide
    spec:
      containers:
      - name: inference-server
        image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20240220_0936_RC01
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "7Gi"
            ephemeral-storage: "10Gi"
            nvidia.com/gpu: 1
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "7Gi"
            ephemeral-storage: "10Gi"
            nvidia.com/gpu: 1
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
        args:
        - --model=$(MODEL_ID)
        - --tensor-parallel-size=1
        env:
        - name: MODEL_ID
          value: google/gemma-2b-it
        - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_api_token
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
            medium: Memory
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f vllm-2b-it.yaml
```

Gemma 7B-it

次の手順に沿って、Gemma 7B 指示用調整モデルをデプロイします。

次の vllm-7b-it.yaml マニフェストを作成します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vllm-gemma-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gemma-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gemma-server
        ai.gke.io/model: gemma-7b-it
        ai.gke.io/inference-server: vllm
        examples.ai.gke.io/source: user-guide
    spec:
      containers:
      - name: inference-server
        image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20240220_0936_RC01
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "25Gi"
            ephemeral-storage: "25Gi"
            nvidia.com/gpu: 2
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "25Gi"
            ephemeral-storage: "25Gi"
            nvidia.com/gpu: 2
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
        args:
        - --model=$(MODEL_ID)
        - --tensor-parallel-size=2
        env:
        - name: MODEL_ID
          value: google/gemma-7b-it
        - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_api_token
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
            medium: Memory
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f vllm-7b-it.yaml
```

Gemma 2B

次の手順に沿って、Gemma 2B 事前トレーニング済みモデルをデプロイします。

次の vllm-2b.yaml マニフェストを作成します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vllm-gemma-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gemma-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gemma-server
        ai.gke.io/model: gemma-2b
        ai.gke.io/inference-server: vllm
        examples.ai.gke.io/source: user-guide
    spec:
      containers:
      - name: inference-server
        image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20240220_0936_RC01
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "7Gi"
            ephemeral-storage: "10Gi"
            nvidia.com/gpu: 1
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "7Gi"
            ephemeral-storage: "10Gi"
            nvidia.com/gpu: 1
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
        args:
        - --model=$(MODEL_ID)
        - --tensor-parallel-size=1
        env:
        - name: MODEL_ID
          value: google/gemma-2b
        - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_api_token
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
            medium: Memory
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f vllm-2b.yaml
```

Gemma 7B

次の手順に沿って、Gemma 7B の事前トレーニング済みモデルをデプロイします。

次の vllm-7b.yaml マニフェストを作成します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vllm-gemma-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gemma-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gemma-server
        ai.gke.io/model: gemma-7b
        ai.gke.io/inference-server: vllm
        examples.ai.gke.io/source: user-guide
    spec:
      containers:
      - name: inference-server
        image: us-docker.pkg.dev/vertex-ai/vertex-vision-model-garden-dockers/pytorch-vllm-serve:20240220_0936_RC01
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "25Gi"
            ephemeral-storage: "25Gi"
            nvidia.com/gpu: 2
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "25Gi"
            ephemeral-storage: "25Gi"
            nvidia.com/gpu: 2
        command: ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.api_server"]
        args:
        - --model=$(MODEL_ID)
        - --tensor-parallel-size=2
        env:
        - name: MODEL_ID
          value: google/gemma-7b
        - name: HUGGING_FACE_HUB_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: hf-secret
              key: hf_api_token
        volumeMounts:
        - mountPath: /dev/shm
          name: dshm
      volumes:
      - name: dshm
        emptyDir:
            medium: Memory
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: llm-service
spec:
  selector:
    app: gemma-server
  type: ClusterIP
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8000
      targetPort: 8000

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f vllm-7b.yaml
```

クラスタ内の Pod が Hugging Face からモデルの重みをダウンロードし、サービス提供エンジンを起動します。

Deployment が利用可能になるまで待ちます。

kubectl wait --for=condition=Available --timeout=700s deployment/vllm-gemma-deployment

実行中の Deployment のログを表示します。

kubectl logs -f -l app=gemma-server

Deployment リソースによってモデルデータがダウンロードされます。この処理には数分かかることがあります。出力は次のようになります。

INFO 01-26 19:02:54 model_runner.py:689] Graph capturing finished in 4 secs.
INFO:     Started server process [1]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

モデルが完全にダウンロードされたことを確認してから、次のセクションに進んでください。

モデルを提供する

このセクションでは、モデルを操作します。

ポート転送をセットアップする

次のコマンドを実行して、モデルへのポート転送を設定します。

kubectl port-forward service/llm-service 8000:8000

出力は次のようになります。

Forwarding from 127.0.0.1:8000 -> 8000

curl を使用してモデルを操作する

このセクションでは、デプロイ済みの事前トレーニング済みモデルまたは指示用調整モデルを検証するために、基本的なスモークテストを行う方法について説明します。わかりやすくするため、このセクションでは 2B の事前トレーニング済みモデルと指示用調整モデルのみを使用したテスト方法について説明します。

事前トレーニング済みモデル（2B）

新しいターミナルセッションで、curl を使用してモデルとチャットします。

USER_PROMPT="Java is a"

curl -X POST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<EOF
{
    "prompt": "${USER_PROMPT}",
    "temperature": 0.90,
    "top_p": 1.0,
    "max_tokens": 128
}
EOF

次の出力には、モデルのレスポンスの例が表示されています。

{"predictions":["Prompt:\nJava is a\nOutput:\n<strong>programming language</strong> that is primarily aimed at developers. It was originally created by creators of the Java Virtual Machine (JVM). Java is multi-paradigm, which means it supports object-oriented, procedural, and functional programming paradigms. Java is object-oriented, which means that it is designed to support classes and objects. Java is a dynamically typed language, which means that the type of variables are not determined at compile time. Java is also a multi-paradigm language, which means it supports more than one programming paradigm. Java is also a very lightweight language, which means that it is a very low level language compared to other popular"]}

指示用調整モデル（2B-it）

新しいターミナルセッションで、curl を使用してモデルとチャットします。

USER_PROMPT="I'm new to coding. If you could only recommend one programming language to start with, what would it be and why?"

curl -X POST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<EOF
{
    "prompt": "<start_of_turn>user\n${USER_PROMPT}<end_of_turn>\n",
    "temperature": 0.90,
    "top_p": 1.0,
    "max_tokens": 128
}
EOF

次の出力には、モデルのレスポンスの例が表示されています。

{"predictions":["Prompt:\n<start_of_turn>user\nI'm new to coding. If you could only recommend one programming language to start with, what would it be and why?<end_of_turn>\nOutput:\n**Python** is an excellent choice for beginners due to the following reasons:\n\n* **Clear and simple syntax:** Python boasts a simple and straightforward syntax that makes it easy to learn the fundamentals of programming.\n* **Extensive libraries and modules:** Python comes with a vast collection of libraries and modules that address various programming tasks, including data manipulation, machine learning, and web development.\n* **Large and supportive community:** Python has a vibrant and active community that offers resources, tutorials, and support to help you along your journey.\n* **Cross-platform compatibility:** Python can be run on various platforms, including Windows, macOS, and"]}

（省略可）Gradio のチャットインターフェースでモデルを操作する

このセクションでは、指示用調整モデルを操作できるウェブチャットアプリケーションを作成します。わかりやすくするため、このセクションでは 2B-it モデルを使用したテスト方法についてのみ説明します。

Gradio は、chatbot のユーザーインターフェースを作成する ChatInterface ラッパーを含む Python ライブラリです。

チャットインターフェースをデプロイする

Cloud Shell で、次の Ingress マニフェストを gradio.yaml として保存します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gradio
  labels:
    app: gradio
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gradio
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gradio
    spec:
      containers:
      - name: gradio
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/gradio-app:v1.0.0
        resources:
          requests:
            cpu: "512m"
            memory: "512Mi"
          limits:
            cpu: "1"
            memory: "512Mi"
        env:
        - name: CONTEXT_PATH
          value: "/generate"
        - name: HOST
          value: "http://llm-service:8000"
        - name: LLM_ENGINE
          value: "vllm"
        - name: MODEL_ID
          value: "gemma"
        - name: USER_PROMPT
          value: "<start_of_turn>user\nprompt<end_of_turn>\n"
        - name: SYSTEM_PROMPT
          value: "<start_of_turn>model\nprompt<end_of_turn>\n"
        ports:
        - containerPort: 7860
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: gradio
spec:
  selector:
    app: gradio
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 8080
      targetPort: 7860
  type: ClusterIP

次のようにマニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f gradio.yaml
```

Deployment が利用可能になるまで待ちます。

kubectl wait --for=condition=Available --timeout=300s deployment/gradio

チャットインターフェースを使用する

Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。
```
kubectl port-forward service/gradio 8080:8080
```
これにより、Cloud Shell から Gradio サービスへのポート転送が作成されます。
Cloud Shell タスクバーの右上にある [ ウェブでプレビュー] ボタンをクリックします。[ポート 8080 でプレビュー] をクリックします。ブラウザで新しいタブが開きます。
Gradio のチャットインターフェースを使用して Gemma を操作します。プロンプトを追加して [送信] をクリックします。

問題のトラブルシューティング

Empty reply from server というメッセージが表示された場合は、コンテナがモデルデータのダウンロードを完了していない可能性があります。モデルがサービス提供の準備ができていることを示す Connected というメッセージがないか、再度 Pod のログを確認します。
Connection refused が表示された場合は、ポート転送が有効であることを確認します。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

デプロイされたリソースを削除する

このガイドで作成したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次のコマンドを実行します。

gcloud container clusters delete ${CLUSTER_NAME} \
  --region=${REGION}

次のステップ

GKE の GPU の詳細を確認する。
GitHub のサンプルコードを表示し、他のアクセラレータ（A100 GPU や H100 GPU など）で Gemma と vLLM の使用方法を確認する。
Autopilot で GPU ワークロードをデプロイする方法を学習する。
Standard で GPU ワークロードをデプロイする方法を学習する。
vLLM の GitHub リポジトリとドキュメントを確認する。
Vertex AI Model Garden を確認する。
GKE プラットフォームのオーケストレーション機能を使用して、最適化された AI / ML ワークロードを実行する方法を確認する。

GKE の GPU で vLLM を使用して Gemma オープンモデルを提供する

背景

Gemma

GPU

vLLM

目標

始める前に

ロールを確認する

ロールを付与する

モデルへのアクセス権を取得する

ライセンス同意契約に署名する

アクセス トークンを生成する

環境を準備する

Google Cloud リソースを作成して構成する

GKE クラスタとノードプールを作成する

Autopilot

Standard

Hugging Face の認証情報用の Kubernetes Secret を作成する

vLLM をデプロイする

Gemma 2B-it

Gemma 7B-it

Gemma 2B

Gemma 7B

モデルを提供する

ポート転送をセットアップする

curl を使用してモデルを操作する

事前トレーニング済みモデル（2B）

指示用調整モデル（2B-it）

（省略可）Gradio のチャット インターフェースでモデルを操作する

チャット インターフェースをデプロイする

チャット インターフェースを使用する

問題のトラブルシューティング

クリーンアップ

デプロイされたリソースを削除する

次のステップ

アクセストークンを生成する

（省略可）Gradio のチャットインターフェースでモデルを操作する

チャットインターフェースをデプロイする

チャットインターフェースを使用する