Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings

  • Google for Developers
  • 2025-09-04
  • 109435
Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings
Googledevelopersct: AIG;
  • ok logo

Скачать Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings

Discover EmbeddingGemma, a state-of-the-art 308 million parameter text embedding model designed to power generative AI experiences directly on your hardware. Ideal for mobile-first Al, EmbeddingGemma brings powerful capabilities to your applications, enabling features like semantic search, information retrieval, and custom classification – all while running efficiently on-device.

In this video, Alice Lisak and Lucas Gonzalez from the Gemma team introduce EmbeddingGemma and explain how it works. Learn how you can run this model on less than 200MB of RAM with quantization, customize its output dimensions with Matryoshka Representation Learning (MRL), and
build powerful offline Al features.

Resources:
Learn about EmbeddingGemma → https://developers.googleblog.com/en/...
EmbeddingGemma documentation → https://ai.google.dev/gemma/docs/embe...
Gemma Cookbook → https://github.com/google-gemini/gemm...
Quickstart RAG notebook → https://github.com/google-gemini/gemm...
Discover Gemma models → https://deepmind.google/models/gemma


Chapters
0:00 - Intro
0:26 - Model overview
1:18 - Model features
2:29 - RAG
2:54 - Website embedding demo
3:23 - Tools and platforms
3:41 - Conclusion


Subscribe to Google for Developers → https://goo.gle/developers

Speaker:Alice Lisak Lucas Gonzalez
Products Mentioned: Google AI, Gemma,Generative AI

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]