【快速上手】

第一步：访问Gemma官方页面或GitHub仓库，了解模型介绍和文档。
第二步：根据需求选择合适的模型权重（2B或7B），从Hugging Face或Kaggle下载。
第三步：使用JAX、PyTorch或TensorFlow框架加载模型，编写推理代码。
第四步：利用微调工具（如LoRA）针对特定任务进行定制训练。
第五步：在不同设备（从笔记本到云服务器）上部署并测试模型性能。

【常见问题】

Q1：Gemma与Gemini有什么关系？
A1：Gemma基于与Gemini相同的技术，但设计更轻量级，适合开发者本地运行和研究。

Q2：Gemma支持哪些框架？
A2：官方支持JAX、PyTorch和TensorFlow，社区也提供其他框架的适配。

Q3：Gemma可以商用吗？
A3：Gemma采用开放许可协议，允许商业使用，但需遵守模型许可证条款。