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# Gemma 2

{% hint style="info" %}
**नवीनतम संस्करण उपलब्ध!** Google ने जारी किया [**Gemma 3**](/guides/guides_v2-hi/language-models/gemma3.md) मार्च 2025 में — 27B मॉडल Llama 3.1 405B को हराता है और मूल बहुमाध्यम समर्थन जोड़ता है। उन्नयन पर विचार करें।
{% endhint %}

कुशल इनफ़रेंस के लिए Google के Gemma 2 मॉडलों को चलाएँ।

{% hint style="success" %}
सभी उदाहरण GPU सर्वरों पर चलाए जा सकते हैं जिन्हें द्वारा किराए पर लिया गया है [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

## CLORE.AI पर किराये पर लेना

1. पर जाएँ [CLORE.AI मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace)
2. GPU प्रकार, VRAM, और मूल्य के अनुसार फ़िल्टर करें
3. चुनें **ऑन-डिमांड** (निश्चित दर) या **स्पॉट** (बिड प्राइस)
4. अपना ऑर्डर कॉन्फ़िगर करें:
   * Docker इमेज चुनें
   * पोर्ट सेट करें (SSH के लिए TCP, वेब UI के लिए HTTP)
   * यदि आवश्यक हो तो एनवायरनमेंट वेरिएबल जोड़ें
   * स्टार्टअप कमांड दर्ज करें
5. भुगतान चुनें: **CLORE**, **BTC**, या **USDT/USDC**
6. ऑर्डर बनाएं और डिप्लॉयमेंट का इंतज़ार करें

### अपने सर्वर तक पहुँचें

* कनेक्शन विवरण में खोजें **मेरे ऑर्डर**
* वेब इंटरफेस: HTTP पोर्ट URL का उपयोग करें
* SSH: `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

## Gemma 2 क्या है?

Google का Gemma 2 प्रदान करता है:

* 2B से 27B पैरामीटर तक के मॉडल
* आकार के हिसाब से उत्कृष्ट प्रदर्शन
* मजबूत निर्देश पालन क्षमता
* कुशल आर्किटेक्चर

## मॉडल वेरिएंट

| मॉडल        | पैरामीटर | VRAM | संदर्भ |
| ----------- | -------- | ---- | ------ |
| Gemma-2-2B  | 2B       | 3GB  | 8K     |
| Gemma-2-9B  | 9B       | 12GB | 8K     |
| Gemma-2-27B | 27B      | 32GB | 8K     |

## त्वरित तैनाती

**Docker इमेज:**

```
pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime
```

**पोर्ट:**

```
22/tcp
8000/http
```

**कमांड:**

```bash
pip install vllm && \
vllm serve google/gemma-2-9b-it --port 8000
```

## अपनी सेवा तक पहुँचना

डिप्लॉयमेंट के बाद, अपना खोजें `http_pub` URL में **मेरे ऑर्डर**:

1. जाएँ **मेरे ऑर्डर** पृष्ठ
2. अपने ऑर्डर पर क्लिक करें
3. खोजें `http_pub` URL (उदा., `abc123.clorecloud.net`)

उपयोग करें `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` की बजाय `localhost` नीचे दिए उदाहरणों में।

## Ollama का उपयोग करना

```bash

# Gemma 2 चलाएँ
ollama run gemma2

# विशिष्ट आकार
ollama run gemma2:2b
ollama run gemma2:9b
ollama run gemma2:27b
```

## इंस्टॉलेशन

```bash
pip install transformers accelerate torch
```

## मूल उपयोग

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "google/gemma-2-9b-it"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Explain how neural networks learn."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True
).to("cuda")

outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7,
    do_sample=True
)

response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)
```

## Gemma 2 2B (हल्का)

एज/मोबाइल पर तैनाती के लिए:

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "google/gemma-2-2b-it"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# सरल कार्यों के लिए तेज़ इनफ़रेंस
messages = [{"role": "user", "content": "Summarize in one sentence: AI is transforming industries."}]
```

## Gemma 2 27B (सर्वोत्तम गुणवत्ता)

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
import torch

model_id = "google/gemma-2-27b-it"

# 24GB VRAM में फिट करने के लिए 4-bit का उपयोग करें
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)
```

## vLLM सर्वर

```bash
vllm serve google/gemma-2-9b-it \
    --port 8000 \
    --dtype bfloat16 \
    --max-model-len 8192
```

### OpenAI-समकक्ष API

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="x")

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemma-2-9b-it",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a haiku about programming"}
    ],
    temperature=0.8
)

print(response.choices[0].message.content)
```

## स्ट्रीमिंग

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="x")

stream = client.chat.completions.create(
    model="google/gemma-2-9b-it",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a short story"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
```

## Gradio इंटरफ़ेस

```python
import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "google/gemma-2-9b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

def chat(message, history, temperature):
    messages = []
    for h in history:
        messages.append({"role": "user", "content": h[0]})
        messages.append({"role": "assistant", "content": h[1]})
    messages.append({"role": "user", "content": message})

    inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to("cuda")
    outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=temperature, do_sample=True)

    return tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True)

demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat,
    additional_inputs=[gr.Slider(0.1, 1.5, value=0.7, label="Temperature")],
    title="Gemma 2 Chat"
)

demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
```

## बैच प्रोसेसिंग

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "google/gemma-2-9b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, padding_side="left")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

prompts = [
    "Explain gravity in one sentence.",
    "What is photosynthesis?",
    "Define machine learning.",
    "What is the speed of light?"
]

messages_batch = [[{"role": "user", "content": p}] for p in prompts]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages_batch,
    return_tensors="pt",
    padding=True,
    add_generation_prompt=True
).to("cuda")

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=128, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id)

for i, output in enumerate(outputs):
    response = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)
    print(f"Q: {prompts[i]}")
    print(f"A: {response.split('<start_of_turn>model')[-1].strip()}\n")
```

## प्रदर्शन

| मॉडल                | GPU      | टोकन/सेकंड |
| ------------------- | -------- | ---------- |
| Gemma-2-2B          | RTX 3060 | \~100      |
| Gemma-2-9B          | RTX 3090 | \~60       |
| Gemma-2-9B          | RTX 4090 | \~85       |
| Gemma-2-27B         | A100     | \~45       |
| Gemma-2-27B (4-bit) | RTX 4090 | \~30       |

## तुलना

| मॉडल         | MMLU  | गुणवत्ता   | स्पीड |
| ------------ | ----- | ---------- | ----- |
| Gemma-2-9B   | 71.3% | बहुत अच्छा | तेज़  |
| Llama-3.1-8B | 69.4% | अच्छा      | तेज़  |
| Mistral-7B   | 62.5% | अच्छा      | तेज़  |

## समस्याओं का निवारण

{% hint style="danger" %}
**CUDA में आउट ऑफ मेमोरी**
{% endhint %}

27B के लिए - BitsAndBytesConfig के साथ 4-bit क्वांटाइज़ेशन उपयोग करें - \`max\_new\_tokens\` घटाएँ - GPU कैश साफ़ करें: \`torch.cuda.empty\_cache()\`

### धीमी जनरेशन

* उत्पादन तैनाती के लिए vLLM का उपयोग करें
* Flash Attention सक्षम करें
* तेज़ इनफ़रेंस के लिए 9B मॉडल आज़माएँ

### आउटपुट गुणवत्ता समस्याएँ

* निर्देश-ट्यून किए गए संस्करण का उपयोग करें (`-it` सफ़िक्स)
* तापमान समायोजित करें (0.7-0.9 सुझाया गया)
* संदर्भ के लिए सिस्टम प्रॉम्प्ट जोड़ें

### Tokenizer चेतावनियाँ

* transformers को नवीनतम संस्करण में अपडेट करें
* उपयोग करें `padding_side="left"` बैच इनफ़रेंस के लिए

## लागत अनुमान

सामान्य CLORE.AI मार्केटप्लेस दरें (2024 के अनुसार):

| GPU       | घंटात्मक दर | दैनिक दर | 4-घंटे सत्र |
| --------- | ----------- | -------- | ----------- |
| RTX 3060  | \~$0.03     | \~$0.70  | \~$0.12     |
| RTX 3090  | \~$0.06     | \~$1.50  | \~$0.25     |
| RTX 4090  | \~$0.10     | \~$2.30  | \~$0.40     |
| A100 40GB | \~$0.17     | \~$4.00  | \~$0.70     |
| A100 80GB | \~$0.25     | \~$6.00  | \~$1.00     |

*कीमतें प्रदाता और मांग के अनुसार बदलती हैं। जाँच करें* [*CLORE.AI मार्केटप्लेस*](https://clore.ai/marketplace) *वर्तमान दरों के लिए।*

**पैसे बचाएँ:**

* उपयोग करें **स्पॉट** लचीले वर्कलोड के लिए मार्केट (अक्सर 30-50% सस्ता)
* भुगतान करें **CLORE** टोकन के साथ
* विभिन्न प्रदाताओं के बीच कीमतों की तुलना करें

## अगले कदम

* Llama 3.2 - Meta का मॉडल
* Qwen2.5 - Alibaba का मॉडल
* vLLM Inference - प्रोडक्शन सर्विंग


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# Agent Instructions
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