// local-llm · google-deepmind/gemma

gemma

gemma — проект с открытым исходным кодом из категории «Локальные LLM» от google-deepmind (google-deepmind/gemma на GitHub). У него 5 774 звезды на GitHub и 1 032 форка, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 6 октября 2026.

Google DeepMind's Gemma open-weight LLM library — install, load and chat with Gemma models in Python.

★ 5,8 тыс. звёзд⑂ 1,0 тыс. форковApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
google-deepmind/gemma
Звёзды GitHub
5 774
Форки
1 032
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
6 октября 2026
Категория
Локальные LLM
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your use case

    Decide which Gemma model size fits your hardware and whether you need text-only or multimodal input.

  2. Install the library

    Install the gemma package from PyPI into your Python environment.

  3. Download the weights

    Get the model weights from the official Gemma download channels and note their license terms.

  4. Run a conversation

    Load the model with the example code and start a multi-turn chat.

// возможности

Почему его любят

Official Gemma implementation

The reference Python library for Gemma models, maintained by Google DeepMind.

Multimodal, multi-turn examples

The bundled example runs a multi-turn, multimodal conversation with Gemma 4-class models.

Simple PyPI install

pip install gemma gets the library; weights are fetched separately so code and models update independently.

Documentation and technical reports

Links to the full documentation site and the technical reports describing model capabilities and metrics.

Ecosystem links

Points to other Gemma implementations and tooling across frameworks if you do not run JAX.

Open weights

Gemma models are open-weight releases from Google, usable locally under the Gemma terms.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone the Gemma library repository.

    git clone https://github.com/google-deepmind/gemma.git
    cd gemma
  2. Install the library

    Install the gemma package from PyPI.

    pip install gemma
  3. Run the example

    Download the weights as the README directs, then run the minimal multi-turn conversation example.

    python -m gemma.examples # see README for the exact command
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains this library?

Google DeepMind maintains the gemma repository and the Gemma model family.

Is Gemma free?

The library is Apache-2.0 licensed; the model weights are open weights distributed under Google's Gemma terms, which you accept when downloading them.

Does it need a paid API key?

No — you run the weights locally. You do need to download the weights through the official channels, which may require accepting the Gemma terms.

How does it compare to using Gemma through Hugging Face Transformers?

This is DeepMind's own JAX-based reference implementation; the Transformers route is often easier if your stack is PyTorch, but this repo is the canonical source for the library and examples.

How do I get started?

pip install gemma, download the weights per the README, and run the conversation example.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Локальные LLM

litellm

The fastest, litest AI Gateway. Rust core with Python SDK. Call 100+ LLM APIs in OpenAI (or native) format with cost tracking, guardrails, load balancing, an…

★ 60,1 тыс. звёздCustom
Смотреть руководство →
Локальные LLM

GPT4All

GPT4All — run local LLMs on any device: a free desktop chat client and Python SDK that run open models entirely on your CPU, no GPU or cloud required

★ 77,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

LlamaPen

A no-install GUI for Ollama and other local LLM providers.

★ 450 звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

ChatGLM2-6B

Open bilingual (Chinese-English) 6B chat LLM with 32K-context variant and low-memory INT4 inference.

★ 15,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

llm

Access large language models from the command-line

★ 12,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

assistant-ui

Typescript/React Library for AI Chat 💬🚀

★ 12,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Локальные LLM

Другие проекты из категории «Локальные LLM» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если gemma вам не подходит.

// ещё в категории local-llm

Больше проектов: Локальные LLM

Соседние проекты из категории «Локальные LLM» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к gemma — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить gemma

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.