与知识库对话 - gamma使用和注册方法

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以下是关于一些产品的使用和注册方法：

悠船：
- 第一步：进入官网 https://www.youchuanai.com/ 。
- 第二步：点击下载对应版本。
- 第三步：点击注册，在注册方式选择「激活码」（目前邀请码已达上限），填写其他信息完成后即可使用。
Pika：
- 第一步：登陆 PIKA 官网 https://pika.art 。
- 第二步：点击进入，即可看到主页，然后点击“加入测试版”，即可申请内测，一般很快就能获得内测资格。
- 第三步：加入 PIKA 的 Discord 社区并在这里使用产品。
谷歌开源可商用的大语言模型 Gemma：
- 提供了用于推理和监督式微调（SFT）的工具链：通过原生 Keras 3.0 支持 JAX、PyTorch 和 TensorFlow。
- 随时可用的 Colab（https://link.zhihu.com/?target=http%3A//ai.google.dev/gemma/docs/get_started）和 Kaggle notebook（https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/models/google/gemma/code），以及与流行工具如 Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo 和 TensorRT-LLM 的集成，使得开始使用 Gemma 变得简单。
- 预训练和指令调优的 Gemma 模型可以在笔记本电脑、工作站或 Google Cloud 上运行，通过 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine（GKE）轻松部署。
- 在多个 AI 硬件平台上的优化确保了行业领先的性能，包括 NVIDIA GPU 和 Google Cloud TPU。
- 使用条款允许所有组织，无论大小，负责任地进行商业使用和分发。
- Gemma 模型的参数如下所示。其中 Gemma 2B 采用 512 TPUv5e 训练，预训练数据量为 2T tokens，而 Gemma 7B 采用 4096 TPUv5e 训练，预训练数据量为 6T tokens。
- Gemma 在技术和架构上和谷歌的商业大模型 Gemini 同源，这使得 Gemma 在效果上也超过其它同类开源模型，如 Llama 2。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

悠船操作指南

第一步：进入官网：https://www.youchuanai.com/点击下载对应版本第二步：点击注册，在注册方式选择「激活码」激活码：（目前邀请码已达上限）填写其他信息完成后即可使用

Pika介绍及使用指南

1.登陆PIKA官网https://pika.art2.点击进入，即可看到主页，然后点击“加入测试版”，即可申请内测，一般很快就能获得内测资格。3.加入PIKA的Discord社区并在这里使用产品

谷歌开源可商用的大语言模型Gemma

提供了用于[推理和监督式微调（SFT）的工具链](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//ai.google.dev/responsible%3Futm_source%3Dagd%26utm_medium%3Dreferral%26utm_campaign%3Dexplore-responsible%26utm_content)：通过原生Keras 3.0支持JAX、PyTorch和TensorFlow。随时可用的[Colab](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//ai.google.dev/gemma/docs/get_started)和[Kaggle notebook](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/models/google/gemma/code)，以及与流行工具如Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM的集成，使得开始使用Gemma变得简单。预训练和指令调优的Gemma模型可以在笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行，通过Vertex AI和Google Kubernetes Engine（GKE）轻松部署。在多个AI硬件平台上的优化确保了行业领先的性能，包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPU。使用条款允许所有组织，无论大小，负责任地进行商业使用和分发。Gemma模型的参数如下所示。其中Gemma 2B采用512 TPUv5e训练，预训练数据量为2T tokens，而Gemma 7B采用4096 TPUv5e训练，预训练数据量为6T tokens。Gemma在技术和架构上和谷歌的商业大模型Gemini同源，这使得Gemma在效果上也超过其它同类开源模型，如Llama 2：