Demo: Gemma on-device with MediaPipe and TensorFlow Lite

Summary

Mark Sherwood présente Gemma, un modèle d'IA génératif pouvant être exécuté localement sur des appareils mobiles et des applications web. Grâce à TensorFlow Lite et MediaPipe, il permet de générer du texte, de faire de la réécriture et de la classification tout en préservant la confidentialité des utilisateurs, sans besoin d'un serveur cloud. L'objectif est de simplifier l'usage des modèles LLM, tout en offrant des solutions personnalisées directement sur les appareils. Une démonstration montre comment Gemma peut rédiger automatiquement des emails ou d'autres contenus dans une application web, soulignant sa flexibilité et son efficacité.

Takeaways

• 💻 Gemma est un modèle LLM qui peut être exécuté localement sur des appareils tels que les ordinateurs, smartphones et applications web.
• 📱 L'objectif futur est de permettre aux utilisateurs de générer du contenu unique en temps réel sur les sites web et applications mobiles grâce à un LLM intégré à l'appareil.
• 🧠 Gemma fonctionne avec TensorFlow Lite pour l'exécution des modèles de machine learning sur les appareils locaux sans connexion au cloud.
• 🔧 TensorFlow Lite permet la quantification et l'optimisation des modèles ML pour un usage efficace sur différents appareils.
• 🖼️ MediaPipe offre des API natives pour faciliter l'intégration de modèles ML, incluant maintenant l'inférence LLM pour des tâches comme la génération de texte.
• 🔒 Gemma élimine les préoccupations liées à la confidentialité et aux coûts de cloud en exécutant les modèles localement.
• 📝 Gemma peut être utilisé pour des cas d'usage comme la génération de contenu, les réponses intelligentes et la classification de texte.
• 📊 Les capacités de Gemma incluent la détection de contenu inapproprié ou la classification de sentiment en temps réel, sans nécessiter de connexion au serveur.
• 📂 Les applications de Q&A sur documents utilisant Gemma sont en plein développement, et permettent d'interroger divers types de textes de manière privée et locale.
• 👨‍💻 La mise en place de Gemma dans une application web est simple, nécessitant peu de code HTML et JavaScript pour l'inférence LLM dans le navigateur.

Q & A

Qu'est-ce que Gemma, et où peut-on l'utiliser?

Gemma est un modèle de langage (LLM) conçu pour fonctionner directement sur les appareils, comme les ordinateurs, les smartphones et les applications web, sans nécessiter de serveur distant. Il est possible de l'utiliser sur Android, iOS et sur le web.

Quels avantages présente l'utilisation de Gemma sur appareil par rapport au cloud?

L'utilisation de Gemma sur appareil permet d'éviter les préoccupations liées à la confidentialité, puisque les données ne sont pas envoyées à un serveur. De plus, cela permet de réduire les coûts liés au cloud et d'accélérer l'exécution des tâches.

Quels types de tâches Gemma peut-il accomplir?

Gemma peut être utilisé pour la génération de texte, la réécriture de texte, la classification de contenu (comme l'analyse de la toxicité ou des sentiments), ainsi que pour des questions-réponses basées sur des documents.

Quelle est la principale technologie utilisée pour faire fonctionner Gemma?

Gemma utilise TensorFlow Lite, un framework de machine learning de Google, qui permet d'exécuter des modèles d'intelligence artificielle directement sur l'appareil après les avoir optimisés grâce à un processus de quantification.

Qu'est-ce que MediaPipe et quel rôle joue-t-il dans l'exécution de Gemma?

MediaPipe est une plateforme qui permet de créer des solutions basées sur plusieurs modèles de machine learning. Il gère des API natives pour faciliter l'entrée et la sortie de données (comme le texte ou les images), et il permet d'exécuter des modèles de LLM comme Gemma.

Quels sont les modèles actuellement supportés par Gemma?

Le modèle principalement supporté par Gemma est le modèle 2B. Bien qu'ils n'en soient pas encore au modèle 7B, l'équipe vise à l'intégrer à l'avenir pour des capacités encore plus performantes.

Comment Gemma peut-il être intégré dans des applications web?

Gemma peut être intégré dans des applications web à l'aide d'un SDK JavaScript, qui permet de charger le modèle, de définir les configurations comme la température ou le nombre maximal de tokens, et d'exécuter l'inférence en temps réel.

Quel exemple concret a été donné pour illustrer l'usage de Gemma?

Un exemple concret présenté est l'utilisation de Gemma pour rédiger un email en réponse à un propriétaire. Gemma a généré automatiquement un email avec un ton approprié et a ajouté des détails pratiques que l'utilisateur aurait pu oublier.

Quels autres cas d'usage Gemma permet-il d'envisager?

En plus de la génération de texte et de la réécriture, Gemma peut être utilisé pour les réponses automatiques (smart replies), les emails, l'analyse du contenu généré par les utilisateurs, ainsi que pour des applications de questions-réponses sur des documents.

Quelle est la prochaine étape dans le développement de Gemma?

L'équipe de développement vise à permettre l'exécution de modèles plus grands, comme le modèle 7B, directement sur les appareils dans les prochaines années, tout en continuant à améliorer les capacités actuelles de Gemma pour les applications mobiles et web.