Gemma Multimodal Fine-Tuner — LoRA-дообучение на Apple Silicon

Gemma Multimodal Fine-Tuner — инструмент для тонкой настройки моделей Gemma. Он позволяет адаптировать модели для работы с текстовыми, графическими и аудиоданными, используя метод PEFT LoRA. Проект включает мастер командной строки и утилиты для обучения на устройствах с процессорами Apple Silicon.

Возможности и состав проекта

Для начала работы требуется установка зависимостей и копирование примера конфигурационного файла. Перед запуском обучения необходимо проверить и настроить файл config/config.ini. Загрузка моделей может потребовать аутентификации на Hugging Face и принятия условий лицензии модели.

Начало работы и требования

Проект содержит код и публичную документацию по использованию. Реализация находится в каталоге gemma_tuner/, а дополнительные инструменты — в tools/. Зависимости и точки входа командной строки указаны в pyproject.toml.

Ограничения и выбор сценария

Перед обучением нужно проверить config.ini и выполнить system-check. Загрузка весов может требовать входа в Hugging Face и принятия лицензии модели. MIT относится к инструменту; права на веса, учебные данные и сторонний код проверяются отдельно, а требования к памяти зависят от конфигурации.

Лицензия и условия использования

GitHub определяет лицензию репозитория как MIT. Перед использованием и распространением проверьте полный текст LICENSE и отдельные условия зависимостей, данных или моделей: лицензия репозитория не заменяет их лицензии.