Instructions to use Prophet25200/gemma-3-4b-petspeak-lora with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use Prophet25200/gemma-3-4b-petspeak-lora with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "Prophet25200/gemma-3-4b-petspeak-lora") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
gemma-3-4b-petspeak-lora
PetSpeak — finetune LoRA de Gemma 3 4B IT pour traduire les signaux multimodaux (audio/IMU/pose/contexte) d'un animal de compagnie (chien, chat, lapin) en phrase française naturelle, à la première personne.
Base : google/gemma-3-4b-it
Méthode : LoRA r=32, α=64, dropout=0.05. Cibles : q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj (attention complète + MLP SwiGLU).
Dataset : 5000 paires features→phrase synthétiques (templates curated éthologue, 3 espèces × 8+ états comportementaux).
Hyperparams training : 3 epochs, batch effective 16, lr 2e-4, cosine schedule, warmup 3%, bf16, gradient checkpointing.
Utilisation iOS : le repo Prophet25200/gemma-3-4b-petspeak-mlx-q4 (MLX Q4) est téléchargé runtime
par l'app PetMind via Apple MLX Swift sur iPhone 15 Pro+. Inference 100 %
on-device, aucune donnée envoyée à Google.
Licence : Gemma Terms of Use — https://ai.google.dev/gemma/terms Built with Google Gemma 3.
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