diff --git a/cookbooks/maestro_paligemma_object_detection.ipynb b/cookbooks/maestro_paligemma_object_detection.ipynb
new file mode 100644
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+++ b/cookbooks/maestro_paligemma_object_detection.ipynb
@@ -0,0 +1,9279 @@
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+            "metadata": {
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+            "source": [
+                "import os\n",
+                "\n",
+                "os.environ[\"TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL\"] = \"3\""
+            ]
+        },
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+            "source": [
+                "## Setup"
+            ]
+        },
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+            "metadata": {
+                "id": "F38iHAuKJfzp"
+            },
+            "source": [
+                "### Configure your API keys\n",
+                "\n",
+                "To fine-tune PaliGemma, you need to provide your HuggingFace Token and Roboflow API key. Follow these steps:\n",
+                "\n",
+                "- Open your [`HuggingFace Settings`](https://huggingface.co/settings) page. Click `Access Tokens` then `New Token` to generate new token.\n",
+                "- Go to your [`Roboflow Settings`](https://app.roboflow.com/settings/api) page. Click `Copy`. This will place your private key in the clipboard.\n",
+                "- In Colab, go to the left pane and click on `Secrets` (\ud83d\udd11).\n",
+                "    - Store HuggingFace Access Token under the name `HF_TOKEN`.\n",
+                "    - Store Roboflow API Key under the name `ROBOFLOW_API_KEY`."
+            ]
+        },
+        {
+            "cell_type": "markdown",
+            "metadata": {
+                "id": "OLEC5yoEJi4J"
+            },
+            "source": [
+                "### Select the runtime\n",
+                "\n",
+                "Let's make sure that we have access to GPU. We can use `nvidia-smi` command to do that. In case of any problems navigate to `Edit` -> `Notebook settings` -> `Hardware accelerator`, set it to `L4 GPU`, and then click `Save`."
+            ]
+        },
+        {
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+                },
+                "id": "EpaminvvJm3H",
+                "outputId": "7ee0fccf-dc72-4071-f8a1-5422aed165e1"
+            },
+            "outputs": [
+                {
+                    "name": "stdout",
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+                    "text": [
+                        "Mon Sep 16 04:29:23 2024       \n",
+                        "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+                        "| NVIDIA-SMI 535.183.01             Driver Version: 535.183.01   CUDA Version: 12.2     |\n",
+                        "|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+                        "| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
+                        "| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |\n",
+                        "|                                         |                      |               MIG M. |\n",
+                        "|=========================================+======================+======================|\n",
+                        "|   0  NVIDIA TITAN RTX               On  | 00000000:5E:00.0 Off |                  N/A |\n",
+                        "|  0%   27C    P8              28W / 280W |      1MiB / 24576MiB |      0%      Default |\n",
+                        "|                                         |                      |                  N/A |\n",
+                        "+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+                        "|   1  NVIDIA TITAN RTX               On  | 00000000:86:00.0 Off |                  N/A |\n",
+                        "|  0%   27C    P8               2W / 280W |  10491MiB / 24576MiB |      0%      Default |\n",
+                        "|                                         |                      |                  N/A |\n",
+                        "+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+                        "|   2  NVIDIA TITAN RTX               On  | 00000000:AF:00.0 Off |                  N/A |\n",
+                        "|  0%   28C    P8               6W / 280W |      1MiB / 24576MiB |      0%      Default |\n",
+                        "|                                         |                      |                  N/A |\n",
+                        "+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+\n",
+                        "                                                                                         \n",
+                        "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n",
+                        "| Processes:                                                                            |\n",
+                        "|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |\n",
+                        "|        ID   ID                                                             Usage      |\n",
+                        "|=======================================================================================|\n",
+                        "+---------------------------------------------------------------------------------------+\n"
+                    ]
+                }
+            ],
+            "source": [
+                "!nvidia-smi"
+            ]
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+                "### Install dependencies"
+            ]
+        },
+        {
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+            "metadata": {
+                "id": "gq-vRquBwwbX"
+            },
+            "outputs": [
+                {
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+                    "text": [
+                        "\u001b[33mWARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv\u001b[0m\u001b[33m\n",
+                        "\u001b[0m"
+                    ]
+                }
+            ],
+            "source": [
+                "# !pip install -q roboflow maestro==0.2.0rc3\n",
+                "!pip install -q roboflow"
+            ]
+        },
+        {
+            "cell_type": "markdown",
+            "metadata": {
+                "id": "0VwpMjR6J-EQ"
+            },
+            "source": [
+                "## Download dataset"
+            ]
+        },
+        {
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+                },
+                "id": "A0sQCgrUfCtj",
+                "outputId": "982c6ca5-8740-4729-82bb-57be40d0e15c"
+            },
+            "outputs": [
+                {
+                    "name": "stdout",
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+                    "text": [
+                        "loading Roboflow workspace...\n",
+                        "loading Roboflow project...\n"
+                    ]
+                }
+            ],
+            "source": [
+                "from roboflow import Roboflow\n",
+                "\n",
+                "# from google.colab import userdata\n",
+                "\n",
+                "# ROBOFLOW_API_KEY = userdata.get('ROBOFLOW_API_KEY')\n",
+                "ROBOFLOW_API_KEY = \"O4znBVbtIB84A6sTVYh6\"\n",
+                "rf = Roboflow(api_key=ROBOFLOW_API_KEY)\n",
+                "\n",
+                "version = rf.workspace(\"roboflow-jvuqo\").project(\"poker-cards-fmjio\").version(4)\n",
+                "dataset = version.download(\"florence2-od\")"
+            ]
+        },
+        {
+            "cell_type": "code",
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+            "metadata": {
+                "colab": {
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+                },
+                "id": "DiBFaHHDKX2Q",
+                "outputId": "d60084c5-8d61-4c3a-93d1-1a7a8703f5e9"
+            },
+            "outputs": [
+                {
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+                    "text": [
+                        "{\"image\":\"IMG_20220316_172418_jpg.rf.e3cb4a86dc0247e71e3697aa3e9db923.jpg\",\"prefix\":\"<OD>\",\"suffix\":\"9 of clubs<loc_138><loc_100><loc_470><loc_448>10 of clubs<loc_388><loc_145><loc_670><loc_453>jack  of clubs<loc_566><loc_166><loc_823><loc_432>queen of clubs<loc_365><loc_465><loc_765><loc_999>king of clubs<loc_601><loc_440><loc_949><loc_873>\"}\n",
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+                        "{\"image\":\"IMG_20220316_165139_jpg.rf.e30257ec169a2bfdfecb693211d37250.jpg\",\"prefix\":\"<OD>\",\"suffix\":\"9 of diamonds<loc_596><loc_535><loc_859><loc_982>jack of diamonds<loc_211><loc_546><loc_411><loc_880>queen of diamonds<loc_430><loc_34><loc_692><loc_518>king of diamonds<loc_223><loc_96><loc_451><loc_523>10 of diamonds<loc_387><loc_542><loc_604><loc_925>\"}\n",
+                        "{\"image\":\"IMG_20220316_143407_jpg.rf.e1eb3be3efc6c3bbede436cfb5489e7c.jpg\",\"prefix\":\"<OD>\",\"suffix\":\"ace of hearts<loc_345><loc_315><loc_582><loc_721>2 of hearts<loc_709><loc_115><loc_888><loc_509>3 of hearts<loc_529><loc_228><loc_735><loc_613>4 of hearts<loc_98><loc_421><loc_415><loc_845>\"}\n",
+                        "{\"image\":\"IMG_20220316_165139_jpg.rf.e4c229a9128494d17992cbe88af575df.jpg\",\"prefix\":\"<OD>\",\"suffix\":\"9 of diamonds<loc_141><loc_18><loc_404><loc_465>jack of diamonds<loc_589><loc_120><loc_789><loc_454>queen of diamonds<loc_308><loc_482><loc_570><loc_966>king of diamonds<loc_549><loc_477><loc_777><loc_904>10 of diamonds<loc_396><loc_75><loc_613><loc_458>\"}\n"
+                    ]
+                }
+            ],
+            "source": [
+                "!head -n 5 {dataset.location}/train/annotations.jsonl"
+            ]
+        },
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+                "id": "bgyVKInOKbxT"
+            },
+            "source": [
+                "## Fine-tune PaliGemma on detection dataset"
+            ]
+        },
+        {
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+                    "base_uri": "https://localhost:8080/"
+                },
+                "id": "GkMwxcXN09jx",
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+            },
+            "outputs": [
+                {
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+                        "\u001b[1m                                                                                \u001b[0m\n",
+                        "\u001b[1m \u001b[0m\u001b[1;33mUsage: \u001b[0m\u001b[1mmaestro paligemma train [OPTIONS]\u001b[0m\u001b[1m                                      \u001b[0m\u001b[1m \u001b[0m\n",
+                        "\u001b[1m                                                                                \u001b[0m\n",
+                        " Train PaliGemma model                                                          \n",
+                        "                                                                                \n",
+                        "\u001b[2m\u256d\u2500\u001b[0m\u001b[2m Options \u001b[0m\u001b[2m\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u001b[0m\u001b[2m\u2500\u256e\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m \u001b[31m*\u001b[0m  \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-dataset\u001b[0m                                 \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Path to the dataset    \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       used for training      \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: None]       \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2;31m[required]            \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-model_id\u001b[0m                                \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Identifier for the     \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       PaliGemma model        \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default:             \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2mgoogle/paligemma-3b-p\u2026\u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-revision\u001b[0m                                \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Revision of the model  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       to use                 \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: float16]    \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-device\u001b[0m                                  \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Device to use for      \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       training               \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: cuda:0]     \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-cache_dir\u001b[0m                               \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Directory to cache the \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       model                  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: None]       \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-epochs\u001b[0m                                  \u001b[1;33mINTEGER\u001b[0m  Number of training     \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       epochs                 \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: 10]         \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-optimizer\u001b[0m                               \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Optimizer to use for   \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       training               \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: adamw]      \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-lr\u001b[0m                                      \u001b[1;33mFLOAT  \u001b[0m  Learning rate for the  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       optimizer              \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: 1e-05]      \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-lr_scheduler\u001b[0m                            \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Learning rate          \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       scheduler              \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: linear]     \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-batch_size\u001b[0m                              \u001b[1;33mINTEGER\u001b[0m  Batch size for         \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       training               \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: 4]          \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-val_batch_size\u001b[0m                          \u001b[1;33mINTEGER\u001b[0m  Batch size for         \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       validation             \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: None]       \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-num_workers\u001b[0m                             \u001b[1;33mINTEGER\u001b[0m  Number of workers for  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       data loading           \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: 0]          \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-val_num_workers\u001b[0m                         \u001b[1;33mINTEGER\u001b[0m  Number of workers for  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       validation data        \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       loading                \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: None]       \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-lora_r\u001b[0m                                  \u001b[1;33mINTEGER\u001b[0m  Rank of the LoRA       \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       update matrices        \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: 8]          \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-lora_alpha\u001b[0m                              \u001b[1;33mINTEGER\u001b[0m  Scaling factor for the \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       LoRA update            \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: 8]          \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-lora_dropout\u001b[0m                            \u001b[1;33mFLOAT  \u001b[0m  Dropout probability    \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       for LoRA layers        \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: 0.05]       \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-bias\u001b[0m                                    \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Which bias to train    \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: none]    \u001b[0m    \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-use_rslora\u001b[0m           \u001b[1;35m-\u001b[0m\u001b[1;35m-no_use_rslora\u001b[0m    \u001b[1;33m       \u001b[0m  Whether to use RSLoRA  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: use_rslora]\u001b[0m  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-init_lora_weights\u001b[0m                       \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  How to initialize LoRA \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       weights                \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default: gaussian]   \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-output_dir\u001b[0m                              \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  Directory to save      \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       output files           \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m[default:             \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       \u001b[2m./training/paligemma] \u001b[0m \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-metrics\u001b[0m                                 \u001b[1;33mTEXT   \u001b[0m  List of metrics to     \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       track during training  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m    \u001b[1;36m-\u001b[0m\u001b[1;36m-help\u001b[0m                                    \u001b[1;33m       \u001b[0m  Show this message and  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2502\u001b[0m                                                       exit.                  \u001b[2m\u2502\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[2m\u2570\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u2500\u256f\u001b[0m\n",
+                        "\n"
+                    ]
+                }
+            ],
+            "source": [
+                "!maestro paligemma train --help"
+            ]
+        },
+        {
+            "cell_type": "code",
+            "execution_count": 7,
+            "metadata": {
+                "id": "-9IlCLXepqTv"
+            },
+            "outputs": [
+                {
+                    "name": "stdout",
+                    "output_type": "stream",
+                    "text": [
+                        "\u001b[92m\u001b[1mTraining configuration\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[1m{\u001b[0m\n",
+                        "    \u001b[32m'dataset'\u001b[0m: \n",
+                        "\u001b[32m'/mnt/nas2/users/sbchoi/multimodal-maestro/cookbooks/poker-cards-4'\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'model_id'\u001b[0m: \u001b[32m'google/paligemma-3b-pt-224'\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'revision'\u001b[0m: \u001b[32m'float16'\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'device'\u001b[0m: \u001b[1;35mdevice\u001b[0m\u001b[1m(\u001b[0m\u001b[33mtype\u001b[0m=\u001b[32m'cuda'\u001b[0m, \u001b[33mindex\u001b[0m=\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1m)\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'cache_dir'\u001b[0m: \u001b[3;35mNone\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'epochs'\u001b[0m: \u001b[1;36m10\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'optimizer'\u001b[0m: \u001b[32m'adamw'\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'lr'\u001b[0m: \u001b[1;36m5e-06\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'lr_scheduler'\u001b[0m: \u001b[32m'linear'\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'batch_size'\u001b[0m: \u001b[1;36m6\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'val_batch_size'\u001b[0m: \u001b[3;35mNone\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'num_workers'\u001b[0m: \u001b[1;36m0\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'val_num_workers'\u001b[0m: \u001b[3;35mNone\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'lora_r'\u001b[0m: \u001b[1;36m8\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'lora_alpha'\u001b[0m: \u001b[1;36m8\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'lora_dropout'\u001b[0m: \u001b[1;36m0.05\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'bias'\u001b[0m: \u001b[32m'none'\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'use_rslora'\u001b[0m: \u001b[3;92mTrue\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'init_lora_weights'\u001b[0m: \u001b[32m'gaussian'\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'output_dir'\u001b[0m: \u001b[32m'./training/paligemma'\u001b[0m,\n",
+                        "    \u001b[32m'metrics'\u001b[0m: \u001b[1m[\u001b[0m\n",
+                        "        \u001b[1m<\u001b[0m\u001b[1;95mmaestro.trainer.common.utils.metrics.MeanAveragePrecisionMetric\u001b[0m\u001b[39m object \u001b[0m\n",
+                        "\u001b[39mat \u001b[0m\u001b[1;36m0x7f1d6ce070a0\u001b[0m\u001b[1m>\u001b[0m\n",
+                        "    \u001b[1m]\u001b[0m\n",
+                        "\u001b[1m}\u001b[0m\n",
+                        "The argument `trust_remote_code` is to be used with Auto classes. It has no effect here and is ignored.\n",
+                        "FutureWarning: The `vocab_size` attribute is deprecated and will be removed in v4.44, Please use `text_config.vocab_size` instead.\n",
+                        "`config.hidden_act` is ignored, you should use `config.hidden_activation` instead.\n",
+                        "Gemma's activation function will be set to `gelu_pytorch_tanh`. Please, use\n",
+                        "`config.hidden_activation` if you want to override this behaviour.\n",
+                        "See https://github.com/huggingface/transformers/pull/29402 for more details.\n",
+                        "Loading checkpoint shards: 100%|\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588| 2/2 [00:02<00:00,  1.27s/it]\n",
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+                    ]
+                },
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+                        "IOPub data rate exceeded.\n",
+                        "The Jupyter server will temporarily stop sending output\n",
+                        "to the client in order to avoid crashing it.\n",
+                        "To change this limit, set the config variable\n",
+                        "`--ServerApp.iopub_data_rate_limit`.\n",
+                        "\n",
+                        "Current values:\n",
+                        "ServerApp.iopub_data_rate_limit=1000000.0 (bytes/sec)\n",
+                        "ServerApp.rate_limit_window=3.0 (secs)\n",
+                        "\n"
+                    ]
+                }
+            ],
+            "source": [
+                "!maestro paligemma train --dataset={dataset.location} --epochs=10 --batch_size=6 --lr=5e-6 --metrics mean_average_precision"
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+                "## Evaluate Florence-2 on object detection task"
+            ]
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+            ]
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+                "--metrics mean_average_precision"
+            ]
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+            },
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+                "## Run inference"
+            ]
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+                "\n",
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+            ]
+        },
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+                "import supervision as sv\n",
+                "\n",
+                "from maestro.trainer.common.data_loaders.datasets import JSONLDataset\n",
+                "\n",
+                "ds = JSONLDataset(\n",
+                "    jsonl_file_path=f\"{dataset.location}/valid/annotations.jsonl\", image_directory_path=f\"{dataset.location}/valid/\"\n",
+                ")\n",
+                "\n",
+                "image, _ = ds[0]\n",
+                "text = \"<OD>\"\n",
+                "task = \"<OD>\"\n",
+                "\n",
+                "inputs = processor(text=text, images=image, return_tensors=\"pt\").to(\"cuda\")\n",
+                "generated_ids = model.generate(\n",
+                "    input_ids=inputs[\"input_ids\"], pixel_values=inputs[\"pixel_values\"], max_new_tokens=1024, num_beams=3\n",
+                ")\n",
+                "generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]\n",
+                "response = processor.post_process_generation(generated_text, task=task, image_size=image.size)\n",
+                "detections = sv.Detections.from_lmm(sv.LMM.FLORENCE_2, response, resolution_wh=image.size)\n",
+                "\n",
+                "box_annotator = sv.BoxAnnotator(color_lookup=sv.ColorLookup.INDEX)\n",
+                "label_annotator = sv.LabelAnnotator(color_lookup=sv.ColorLookup.INDEX)\n",
+                "\n",
+                "image = box_annotator.annotate(image, detections)\n",
+                "image = label_annotator.annotate(image, detections)\n",
+                "image.thumbnail((600, 600))\n",
+                "image"
+            ]
+        }
+    ],
+    "metadata": {
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+            },
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+        }
+    },
+    "nbformat": 4,
+    "nbformat_minor": 4
+}
diff --git a/maestro/trainer/common/peft.py b/maestro/trainer/common/peft.py
new file mode 100644
index 0000000..969be6f
--- /dev/null
+++ b/maestro/trainer/common/peft.py
@@ -0,0 +1,36 @@
+from typing import Literal, Union
+
+from peft import LoraConfig, PeftModel, get_peft_model
+from transformers import AutoModelForCausalLM, PaliGemmaForConditionalGeneration
+
+LoraInitLiteral = Literal["gaussian", "olora", "pissa", "pissa_niter_[number of iters]", "loftq"]
+# TO DO
+# Make revision as RevisionLiteral?
+
+
+def prepare_peft_model(
+    model: Union[AutoModelForCausalLM, PaliGemmaForConditionalGeneration],
+    r: int = 8,
+    lora_alpha: int = 8,
+    lora_dropout: float = 0.05,
+    bias: Literal["none", "all", "lora_only"] = "none",
+    inference_mode: bool = False,
+    use_rslora: bool = True,
+    init_lora_weights: Union[bool, LoraInitLiteral] = "gaussian",
+    revision: str = "",
+) -> PeftModel:
+    config = LoraConfig(
+        r=r,
+        lora_alpha=lora_alpha,
+        target_modules=["q_proj", "o_proj", "k_proj", "v_proj", "linear", "Conv2d", "lm_head", "fc2"],
+        task_type="CAUSAL_LM",
+        lora_dropout=lora_dropout,
+        bias=bias,
+        inference_mode=inference_mode,
+        use_rslora=use_rslora,
+        init_lora_weights=init_lora_weights,
+        revision=revision,
+    )
+    peft_model = get_peft_model(model, config)
+    peft_model.print_trainable_parameters()
+    return peft_model.to(model.device)
diff --git a/maestro/trainer/models/florence_2/core.py b/maestro/trainer/models/florence_2/core.py
index d25c18a..cbf5942 100644
--- a/maestro/trainer/models/florence_2/core.py
+++ b/maestro/trainer/models/florence_2/core.py
@@ -3,13 +3,14 @@
 from typing import Literal, Optional, Union
 
 import torch
-from peft import LoraConfig, PeftModel, get_peft_model
+from peft import PeftModel
 from torch.optim import SGD, Adam, AdamW, Optimizer
 from torch.optim.lr_scheduler import LRScheduler
 from torch.utils.data import DataLoader
 from tqdm import tqdm
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor, get_scheduler
 
+from maestro.trainer.common.peft import LoraInitLiteral, prepare_peft_model
 from maestro.trainer.common.utils.file_system import create_new_run_directory
 from maestro.trainer.common.utils.metrics import (
     BaseMetric,
@@ -33,7 +34,6 @@
     process_output_for_detection_metric,
     process_output_for_text_metric,
 )
-from maestro.trainer.models.paligemma.training import LoraInitLiteral
 
 
 @dataclass(frozen=True)
@@ -174,34 +174,6 @@ def train(config: Configuration) -> None:
     print(f"Best checkpoint saved at: {checkpoint_manager.best_checkpoint_dir}")
 
 
-def prepare_peft_model(
-    model: AutoModelForCausalLM,
-    r: int = 8,
-    lora_alpha: int = 8,
-    lora_dropout: float = 0.05,
-    bias: Literal["none", "all", "lora_only"] = "none",
-    inference_mode: bool = False,
-    use_rslora: bool = True,
-    init_lora_weights: Union[bool, LoraInitLiteral] = "gaussian",
-    revision: str = DEFAULT_FLORENCE2_MODEL_REVISION,
-) -> PeftModel:
-    config = LoraConfig(
-        r=r,
-        lora_alpha=lora_alpha,
-        target_modules=["q_proj", "o_proj", "k_proj", "v_proj", "linear", "Conv2d", "lm_head", "fc2"],
-        task_type="CAUSAL_LM",
-        lora_dropout=lora_dropout,
-        bias=bias,
-        inference_mode=inference_mode,
-        use_rslora=use_rslora,
-        init_lora_weights=init_lora_weights,
-        revision=revision,
-    )
-    peft_model = get_peft_model(model, config)
-    peft_model.print_trainable_parameters()
-    return peft_model.to(model.device)
-
-
 def run_training_loop(
     processor: AutoProcessor,
     model: PeftModel,
diff --git a/maestro/trainer/models/paligemma/__init__.py b/maestro/trainer/models/paligemma/__init__.py
index e69de29..0cca448 100644
--- a/maestro/trainer/models/paligemma/__init__.py
+++ b/maestro/trainer/models/paligemma/__init__.py
@@ -0,0 +1 @@
+from maestro.trainer.models.paligemma.core import Configuration, train
diff --git a/maestro/trainer/models/paligemma/checkpoints.py b/maestro/trainer/models/paligemma/checkpoints.py
new file mode 100644
index 0000000..f4fb3d1
--- /dev/null
+++ b/maestro/trainer/models/paligemma/checkpoints.py
@@ -0,0 +1,116 @@
+import os
+from typing import Optional
+
+import torch
+from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
+
+from maestro.trainer.common.configuration.env import CUDA_DEVICE_ENV, DEFAULT_CUDA_DEVICE
+
+DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_ID = "google/paligemma-3b-pt-224"
+DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_REVISION = "float16"
+DEVICE = torch.device("cpu") if not torch.cuda.is_available() else os.getenv(CUDA_DEVICE_ENV, DEFAULT_CUDA_DEVICE)
+
+
+class CheckpointManager:
+    """Manages checkpoints for model training.
+
+    This class handles saving and retrieving model checkpoints during training.
+
+    Attributes:
+        training_dir (str): Directory where checkpoints will be saved.
+        best_val_loss (float): Best validation loss achieved so far.
+        latest_checkpoint_dir (str): Directory for the latest checkpoint.
+        best_checkpoint_dir (str): Directory for the best checkpoint.
+    """
+
+    def __init__(self, training_dir: str):
+        """Initializes the CheckpointManager.
+
+        Args:
+            training_dir (str): Directory where checkpoints will be saved.
+        """
+        self.training_dir = training_dir
+        self.best_val_loss = float("inf")
+        self.latest_checkpoint_dir = os.path.join(training_dir, "checkpoints", "latest")
+        self.best_checkpoint_dir = os.path.join(training_dir, "checkpoints", "best")
+
+    def save_latest(self, processor: AutoProcessor, model: PaliGemmaForConditionalGeneration):
+        """Saves the latest model checkpoint.
+
+        Args:
+            processor (AutoProcessor): The processor to save.
+            model (PaliGemmaForConditionalGeneration): The model to save.
+        """
+        save_model(self.latest_checkpoint_dir, processor, model)
+
+    def save_best(self, processor: AutoProcessor, model: PaliGemmaForConditionalGeneration, val_loss: float):
+        """Saves the best model checkpoint if the validation loss improves.
+
+        Args:
+            processor (AutoProcessor): The processor to save.
+            model (PaliGemmaForConditionalGeneration): The model to save.
+            val_loss (float): The current validation loss.
+        """
+        if val_loss < self.best_val_loss:
+            self.best_val_loss = val_loss
+            save_model(self.best_checkpoint_dir, processor, model)
+            print(f"New best model saved with validation loss: {self.best_val_loss}")
+
+    def get_best_model_path(self):
+        """Returns the path to the best model checkpoint.
+
+        Returns:
+            str: Path to the best model checkpoint.
+        """
+        return self.best_checkpoint_dir
+
+
+def save_model(
+    target_dir: str,
+    processor: AutoProcessor,
+    model: PaliGemmaForConditionalGeneration,
+) -> None:
+    """Saves the model and processor to the specified directory.
+
+    Args:
+        target_dir (str): Directory where the model and processor will be saved.
+        processor (AutoProcessor): The processor to save.
+        model (PaliGemmaForConditionalGeneration): The model to save.
+    """
+    os.makedirs(target_dir, exist_ok=True)
+    processor.save_pretrained(target_dir)
+    model.save_pretrained(target_dir)
+
+
+def load_model(
+    model_id_or_path: str = DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_ID,
+    revision: str = DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_REVISION,
+    device: torch.device = DEVICE,
+    cache_dir: Optional[str] = None,
+) -> tuple[AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration]:
+    """Loads a PaliGemma model and its associated processor.
+
+    Args:
+        model_id_or_path: The identifier or path of the model to load.
+        revision: The specific model revision to use.
+        device: The device to load the model onto.
+        cache_dir: Directory to cache the downloaded model files.
+
+    Returns:
+        A tuple containing the loaded processor and model.
+
+    Raises:
+        ValueError: If the model or processor cannot be loaded.
+    """
+    processor = AutoProcessor.from_pretrained(
+        model_id_or_path,
+        trust_remote_code=True,
+        revision=revision,
+    )
+    model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(
+        model_id_or_path,
+        trust_remote_code=True,
+        revision=revision,
+        cache_dir=cache_dir,
+    ).to(device)
+    return processor, model
diff --git a/maestro/trainer/models/paligemma/core.py b/maestro/trainer/models/paligemma/core.py
new file mode 100644
index 0000000..f20c218
--- /dev/null
+++ b/maestro/trainer/models/paligemma/core.py
@@ -0,0 +1,380 @@
+import os
+from dataclasses import dataclass, field, replace
+from typing import Literal, Optional, Union
+
+import torch
+from peft import PeftModel
+from torch.optim import SGD, Adam, AdamW, Optimizer
+from torch.optim.lr_scheduler import LRScheduler
+from torch.utils.data import DataLoader
+from tqdm import tqdm
+from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration, get_scheduler
+
+from maestro.trainer.common.peft import LoraInitLiteral, prepare_peft_model
+from maestro.trainer.common.utils.file_system import create_new_run_directory
+from maestro.trainer.common.utils.metrics import (
+    BaseMetric,
+    MeanAveragePrecisionMetric,
+    MetricsTracker,
+    display_results,
+    save_metric_plots,
+)
+from maestro.trainer.common.utils.reproducibility import make_it_reproducible
+from maestro.trainer.models.paligemma.checkpoints import (
+    DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_ID,
+    DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_REVISION,
+    DEVICE,
+    CheckpointManager,
+    load_model,
+)
+from maestro.trainer.models.paligemma.data_loading import prepare_data_loaders
+from maestro.trainer.models.paligemma.metrics import (
+    extract_unique_detection_dataset_classes,
+    postprocess_paligemma_output_for_mean_average_precision,
+    run_predictions,
+)
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class Configuration:
+    """Configuration for training a PaliGemma model.
+
+    This class encapsulates all the parameters needed for training a PaliGemma model,
+    including dataset paths, model specifications, training hyperparameters, and output
+    settings.
+
+    Attributes:
+        dataset (str): Path to the dataset used for training.
+        model_id (str): Identifier for the PaliGemma model.
+        revision (str): Revision of the model to use.
+        device (torch.device): Device to use for training.
+        cache_dir (Optional[str]): Directory to cache the model.
+        epochs (int): Number of training epochs.
+        optimizer (Literal["sgd", "adamw", "adam"]): Optimizer to use for training.
+        lr (float): Learning rate for the optimizer.
+        lr_scheduler (Literal["linear", "cosine", "polynomial"]): Learning rate
+            scheduler.
+        batch_size (int): Batch size for training.
+        val_batch_size (Optional[int]): Batch size for validation.
+        num_workers (int): Number of workers for data loading.
+        val_num_workers (Optional[int]): Number of workers for validation data loading.
+        lora_r (int): Rank of the LoRA update matrices.
+        lora_alpha (int): Scaling factor for the LoRA update.
+        lora_dropout (float): Dropout probability for LoRA layers.
+        bias (Literal["none", "all", "lora_only"]): Which bias to train.
+        use_rslora (bool): Whether to use RSLoRA.
+        init_lora_weights (Union[bool, LoraInitLiteral]): How to initialize LoRA
+            weights.
+        output_dir (str): Directory to save output files.
+        metrics (list[BaseMetric]): list of metrics to track during training.
+    """
+
+    dataset: str
+    model_id: str = DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_ID
+    revision: str = DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_REVISION
+    device: torch.device = DEVICE
+    cache_dir: Optional[str] = None
+    epochs: int = 10
+    optimizer: Literal["sgd", "adamw", "adam"] = "adamw"
+    lr: float = 1e-5
+    lr_scheduler: Literal["linear", "cosine", "polynomial"] = "linear"
+    batch_size: int = 4
+    val_batch_size: Optional[int] = None
+    num_workers: int = 0
+    val_num_workers: Optional[int] = None
+    lora_r: int = 8
+    lora_alpha: int = 8
+    lora_dropout: float = 0.05
+    bias: Literal["none", "all", "lora_only"] = "none"
+    use_rslora: bool = True
+    init_lora_weights: Union[bool, LoraInitLiteral] = "gaussian"
+    output_dir: str = "./training/florence-2"
+    metrics: list[BaseMetric] = field(default_factory=list)
+
+
+def train(config: Configuration) -> None:
+    make_it_reproducible(avoid_non_deterministic_algorithms=False)
+    run_dir = create_new_run_directory(
+        base_output_dir=config.output_dir,
+    )
+    config = replace(
+        config,
+        output_dir=run_dir,
+    )
+    checkpoint_manager = CheckpointManager(run_dir)
+
+    processor, model = load_model(
+        model_id_or_path=config.model_id,
+        revision=config.revision,
+        device=config.device,
+        cache_dir=config.cache_dir,
+    )
+    train_loader, val_loader, test_loader = prepare_data_loaders(
+        dataset_location=config.dataset,
+        train_batch_size=config.batch_size,
+        processor=processor,
+        device=config.device,
+        num_workers=config.num_workers,
+        test_loaders_workers=config.val_num_workers,
+    )
+    peft_model = prepare_peft_model(
+        model=model,
+        r=config.lora_r,
+        lora_alpha=config.lora_alpha,
+        lora_dropout=config.lora_dropout,
+        bias=config.bias,
+        use_rslora=config.use_rslora,
+        init_lora_weights=config.init_lora_weights,
+        revision=config.revision,
+    )
+    training_metrics_tracker = MetricsTracker.init(metrics=["loss"])
+    metrics = ["loss"]
+    for metric in config.metrics:
+        metrics += metric.describe()
+    validation_metrics_tracker = MetricsTracker.init(metrics=metrics)
+
+    run_training_loop(
+        processor=processor,
+        model=peft_model,
+        data_loaders=(train_loader, val_loader),
+        config=config,
+        training_metrics_tracker=training_metrics_tracker,
+        validation_metrics_tracker=validation_metrics_tracker,
+        checkpoint_manager=checkpoint_manager,
+    )
+
+    save_metric_plots(
+        training_tracker=training_metrics_tracker,
+        validation_tracker=validation_metrics_tracker,
+        output_dir=os.path.join(config.output_dir, "metrics"),
+    )
+    training_metrics_tracker.as_json(output_dir=os.path.join(config.output_dir, "metrics"), filename="training.json")
+    validation_metrics_tracker.as_json(
+        output_dir=os.path.join(config.output_dir, "metrics"), filename="validation.json"
+    )
+
+    # Log out paths for latest and best checkpoints
+    print(f"Latest checkpoint saved at: {checkpoint_manager.latest_checkpoint_dir}")
+    print(f"Best checkpoint saved at: {checkpoint_manager.best_checkpoint_dir}")
+
+
+def run_training_loop(
+    processor: AutoProcessor,
+    model: PeftModel,
+    data_loaders: tuple[DataLoader, Optional[DataLoader]],
+    config: Configuration,
+    training_metrics_tracker: MetricsTracker,
+    validation_metrics_tracker: MetricsTracker,
+    checkpoint_manager: CheckpointManager,
+) -> None:
+    train_loader, val_loader = data_loaders
+    optimizer = get_optimizer(model=model, config=config)
+    total_steps = config.epochs * len(train_loader)
+    lr_scheduler = get_scheduler(
+        name=config.lr_scheduler,
+        optimizer=optimizer,
+        num_warmup_steps=0,
+        num_training_steps=total_steps,
+    )
+    for epoch in range(config.epochs):
+        run_training_epoch(
+            processor=processor,
+            model=model,
+            train_loader=train_loader,
+            val_loader=val_loader,
+            epoch=epoch + 1,
+            config=config,
+            optimizer=optimizer,
+            lr_scheduler=lr_scheduler,
+            training_metrics_tracker=training_metrics_tracker,
+            validation_metrics_tracker=validation_metrics_tracker,
+            checkpoint_manager=checkpoint_manager,
+        )
+
+
+def run_training_epoch(
+    processor: AutoProcessor,
+    model: PeftModel,
+    train_loader: DataLoader,
+    val_loader: Optional[DataLoader],
+    epoch: int,
+    config: Configuration,
+    optimizer: Optimizer,
+    lr_scheduler: LRScheduler,
+    training_metrics_tracker: MetricsTracker,
+    validation_metrics_tracker: MetricsTracker,
+    checkpoint_manager: CheckpointManager,
+) -> None:
+    model.train()
+    training_losses: list[float] = []
+
+    with tqdm(total=len(train_loader), desc=f"Epoch {epoch}/{config.epochs}", unit="batch") as pbar:
+        for step_id, batch in enumerate(train_loader):
+            # TO DO : Need to check the batch
+            outputs = model(**batch)
+            loss = outputs.loss
+            loss.backward()
+            optimizer.step()
+            lr_scheduler.step()
+            optimizer.zero_grad()
+            loss = loss.item()
+            training_metrics_tracker.register(
+                metric="loss",
+                epoch=epoch,
+                step=step_id + 1,
+                value=loss,
+            )
+            training_losses.append(loss)
+
+            # Update progress bar
+            last_100_losses = training_losses[-100:]
+            loss_moving_average = sum(last_100_losses) / len(last_100_losses) if last_100_losses else 0.0
+            pbar.set_postfix({"Loss": f"{loss_moving_average:.4f}"})
+            pbar.update(1)
+
+    # Save checkpoints based on training loss if no validation loader
+    if val_loader is None or len(val_loader) == 0:
+        train_loss = sum(training_losses) / len(training_losses)
+        checkpoint_manager.save_latest(processor, model)
+        checkpoint_manager.save_best(processor, model, train_loss)
+        return
+
+    run_validation_epoch(
+        processor=processor,
+        model=model,
+        loader=val_loader,
+        epoch_number=epoch,
+        config=config,
+        metrics_tracker=validation_metrics_tracker,
+    )
+
+    val_loss = validation_metrics_tracker.get_metric_values("loss")[-1][2]
+    checkpoint_manager.save_latest(processor, model)
+    checkpoint_manager.save_best(processor, model, val_loss)
+
+
+def run_validation_epoch(
+    processor: AutoProcessor,
+    model: Union[PeftModel, PaliGemmaForConditionalGeneration],
+    loader: DataLoader,
+    config: Configuration,
+    metrics_tracker: MetricsTracker,
+    epoch_number: int,
+) -> None:
+    val_loss = 0.0
+    with torch.no_grad():
+        for inputs, targets in loader:
+            input_ids = inputs["input_ids"]
+            pixel_values = inputs["pixel_values"]
+            labels = processor.tokenizer(
+                text=targets, return_tensors="pt", padding=True, return_token_type_ids=False
+            ).input_ids.to(config.device)
+            outputs = model(input_ids=input_ids, pixel_values=pixel_values, labels=labels)
+            loss = outputs.loss
+            val_loss += loss.item()
+        avg_val_loss = val_loss / len(loader)
+        metrics_tracker.register(
+            metric="loss",
+            epoch=epoch_number,
+            step=1,
+            value=avg_val_loss,
+        )
+        # Run inference once for all metrics
+        prompts, expected_responses, generated_texts, images = run_predictions(
+            dataset=loader.dataset,
+            processor=processor,
+            model=model,
+            device=config.device,
+        )
+
+        metrics_results = {"loss": avg_val_loss}
+
+        for metric in config.metrics:
+            if isinstance(metric, MeanAveragePrecisionMetric):
+                classes = extract_unique_detection_dataset_classes(loader.dataset)
+                targets, predictions = postprocess_paligemma_output_for_mean_average_precision(
+                    expected_responses=expected_responses,
+                    generated_texts=generated_texts,
+                    images=images,
+                    classes=classes,
+                    processor=processor,
+                )
+                result = metric.compute(targets=targets, predictions=predictions)
+                for key, value in result.items():
+                    metrics_tracker.register(
+                        metric=key,
+                        epoch=epoch_number,
+                        step=1,
+                        value=value,
+                    )
+                    metrics_results[key] = value
+
+        print("Validation Metrics:", ", ".join([f"{k}: {v:.4f}" for k, v in metrics_results.items()]))
+
+        # Display inference results in IPython environments
+        display_results(prompts, expected_responses, generated_texts, images)
+
+
+def get_optimizer(model: PeftModel, config: Configuration) -> Optimizer:
+    optimizer_type = config.optimizer.lower()
+    if optimizer_type == "adamw":
+        return AdamW(model.parameters(), lr=config.lr)
+    if optimizer_type == "adam":
+        return Adam(model.parameters(), lr=config.lr)
+    if optimizer_type == "sgd":
+        return SGD(model.parameters(), lr=config.lr)
+    raise ValueError(f"Unsupported optimizer: {config.optimizer}")
+
+
+def evaluate(config: Configuration) -> None:
+    processor, model = load_model(
+        model_id_or_path=config.model_id,
+        revision=config.revision,
+        device=config.device,
+        cache_dir=config.cache_dir,
+    )
+    train_loader, val_loader, test_loader = prepare_data_loaders(
+        dataset_location=config.dataset,
+        train_batch_size=config.batch_size,
+        processor=processor,
+        device=config.device,
+        num_workers=config.num_workers,
+        test_loaders_workers=config.val_num_workers,
+    )
+    evaluation_loader = test_loader if test_loader is not None else val_loader
+
+    metrics = []
+    for metric in config.metrics:
+        metrics += metric.describe()
+    evaluation_metrics_tracker = MetricsTracker.init(metrics=metrics)
+
+    # Run inference once for all metrics
+    _, expected_responses, generated_texts, images = run_predictions(
+        dataset=evaluation_loader.dataset,
+        processor=processor,
+        model=model,
+        device=config.device,
+    )
+
+    for metric in config.metrics:
+        if isinstance(metric, MeanAveragePrecisionMetric):
+            classes = extract_unique_detection_dataset_classes(train_loader.dataset)
+            targets, predictions = postprocess_paligemma_output_for_mean_average_precision(
+                expected_responses=expected_responses,
+                generated_texts=generated_texts,
+                images=images,
+                classes=classes,
+                processor=processor,
+            )
+            result = metric.compute(targets=targets, predictions=predictions)
+            for key, value in result.items():
+                evaluation_metrics_tracker.register(
+                    metric=key,
+                    epoch=1,
+                    step=1,
+                    value=value,
+                )
+
+    evaluation_metrics_tracker.as_json(
+        output_dir=os.path.join(config.output_dir, "metrics"), filename="evaluation.json"
+    )
diff --git a/maestro/trainer/models/paligemma/data_loading.py b/maestro/trainer/models/paligemma/data_loading.py
new file mode 100644
index 0000000..c1a3a92
--- /dev/null
+++ b/maestro/trainer/models/paligemma/data_loading.py
@@ -0,0 +1,113 @@
+import logging
+import os
+from functools import partial
+from typing import Optional
+
+import torch
+from PIL import Image
+from torch.utils.data import DataLoader
+from transformers import AutoProcessor
+
+from maestro.trainer.common.data_loaders.datasets import DetectionDataset
+
+
+def prepare_data_loaders(
+    dataset_location: str,
+    train_batch_size: int,
+    processor: AutoProcessor,
+    device: torch.device,
+    num_workers: int = 0,
+    test_batch_size: Optional[int] = None,
+    test_loaders_workers: Optional[int] = None,
+) -> tuple[
+    DataLoader,
+    Optional[DataLoader],
+    Optional[DataLoader],
+]:
+    test_batch_size = test_batch_size or train_batch_size
+    test_loaders_workers = test_loaders_workers or num_workers
+    train_data_loader = prepare_detection_data_loader(
+        dataset_location=dataset_location,
+        split_name="train",
+        batch_size=train_batch_size,
+        processor=processor,
+        device=device,
+        num_workers=num_workers,
+        shuffle=True,
+    )
+    if train_data_loader is None:
+        raise RuntimeError("Could not initialise train data loader")
+    valid_data_loader = prepare_detection_data_loader(
+        dataset_location=dataset_location,
+        split_name="valid",
+        batch_size=test_batch_size,
+        processor=processor,
+        device=device,
+        num_workers=test_loaders_workers,
+        shuffle=False,
+    )
+    test_data_loader = prepare_detection_data_loader(
+        dataset_location=dataset_location,
+        split_name="test",
+        batch_size=test_batch_size,
+        processor=processor,
+        device=device,
+        num_workers=test_loaders_workers,
+        shuffle=False,
+    )
+    return train_data_loader, valid_data_loader, test_data_loader
+
+
+def prepare_detection_data_loader(
+    dataset_location: str,
+    split_name: str,
+    batch_size: int,
+    processor: AutoProcessor,
+    device: torch.device,
+    num_workers: int = 0,
+    shuffle: bool = True,
+) -> Optional[DataLoader]:
+    dataset = prepare_detection_dataset(
+        dataset_location=dataset_location,
+        split_name=split_name,
+    )
+    if dataset is None:
+        return None
+    return DataLoader(
+        dataset,
+        batch_size=batch_size,
+        collate_fn=partial(collate_fn, processor=processor, device=device),
+        num_workers=num_workers,
+        shuffle=shuffle,
+    )
+
+
+def prepare_detection_dataset(
+    dataset_location: str,
+    split_name: str,
+) -> Optional[DetectionDataset]:
+    image_directory_path = os.path.join(dataset_location, split_name)
+    jsonl_file_path = os.path.join(dataset_location, split_name, "annotations.jsonl")
+    if not os.path.exists(image_directory_path):
+        logging.warning(f"Could not data directory: {image_directory_path}")
+        return None
+    if not os.path.exists(jsonl_file_path):
+        logging.warning(f"Could not find JSONL file: {jsonl_file_path}")
+        return None
+    return DetectionDataset(
+        jsonl_file_path=jsonl_file_path,
+        image_directory_path=image_directory_path,
+    )
+
+
+def collate_fn(
+    batch: tuple[list[str], list[str], list[Image.Image]],
+    processor: AutoProcessor,
+    device: torch.device,
+) -> tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
+    questions, answers, images = zip(*batch)
+    # TO DO : Need to check i
+    inputs = processor(
+        text=list(questions), images=list(images), suffix=list(answers), return_tensors="pt", padding="longest"
+    ).to(device)
+    return inputs
diff --git a/maestro/trainer/models/paligemma/entrypoint.py b/maestro/trainer/models/paligemma/entrypoint.py
index 6ef6dc6..61b7fdb 100644
--- a/maestro/trainer/models/paligemma/entrypoint.py
+++ b/maestro/trainer/models/paligemma/entrypoint.py
@@ -1,13 +1,216 @@
+import dataclasses
+from typing import Annotated, Optional
+
+import rich
+import torch
 import typer
 
+from maestro.trainer.common.utils.metrics import (
+    BaseMetric,
+    MeanAveragePrecisionMetric,
+)
+from maestro.trainer.models.paligemma.checkpoints import (
+    DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_ID,
+    DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_REVISION,
+    DEVICE,
+)
+from maestro.trainer.models.paligemma.core import Configuration
+from maestro.trainer.models.paligemma.core import evaluate as paligemma_evaluate
+from maestro.trainer.models.paligemma.core import train as paligemma_train
+
 paligemma_app = typer.Typer(help="Fine-tune and evaluate PaliGemma model")
 
 
-@paligemma_app.command(help="Train PaliGemma model")
-def train() -> None:
-    typer.echo("🚧 Just a placeholder - to be implemented 🚧")
+METRIC_CLASSES: dict[str, type[BaseMetric]] = {
+    "mean_average_precision": MeanAveragePrecisionMetric,
+}
+
+
+def parse_metrics(metrics: list[str]) -> list[BaseMetric]:
+    metric_objects = []
+    for metric_name in metrics:
+        metric_class = METRIC_CLASSES.get(metric_name.lower())
+        if metric_class:
+            metric_objects.append(metric_class())
+        else:
+            raise ValueError(f"Unsupported metric: {metric_name}")
+    return metric_objects
+
+
+@paligemma_app.command(
+    help="Train PaliGemma model", context_settings={"allow_extra_args": True, "ignore_unknown_options": True}
+)
+def train(
+    dataset: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--dataset", help="Path to the dataset used for training"),
+    ],
+    model_id: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--model_id", help="Identifier for the Florence-2 model"),
+    ] = DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_ID,
+    revision: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--revision", help="Revision of the model to use"),
+    ] = DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_REVISION,
+    device: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--device", help="Device to use for training"),
+    ] = DEVICE,
+    cache_dir: Annotated[
+        Optional[str],
+        typer.Option("--cache_dir", help="Directory to cache the model"),
+    ] = None,
+    epochs: Annotated[
+        int,
+        typer.Option("--epochs", help="Number of training epochs"),
+    ] = 10,
+    optimizer: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--optimizer", help="Optimizer to use for training"),
+    ] = "adamw",
+    lr: Annotated[
+        float,
+        typer.Option("--lr", help="Learning rate for the optimizer"),
+    ] = 1e-5,
+    lr_scheduler: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--lr_scheduler", help="Learning rate scheduler"),
+    ] = "linear",
+    batch_size: Annotated[
+        int,
+        typer.Option("--batch_size", help="Batch size for training"),
+    ] = 4,
+    val_batch_size: Annotated[
+        Optional[int],
+        typer.Option("--val_batch_size", help="Batch size for validation"),
+    ] = None,
+    num_workers: Annotated[
+        int,
+        typer.Option("--num_workers", help="Number of workers for data loading"),
+    ] = 0,
+    val_num_workers: Annotated[
+        Optional[int],
+        typer.Option("--val_num_workers", help="Number of workers for validation data loading"),
+    ] = None,
+    lora_r: Annotated[
+        int,
+        typer.Option("--lora_r", help="Rank of the LoRA update matrices"),
+    ] = 8,
+    lora_alpha: Annotated[
+        int,
+        typer.Option("--lora_alpha", help="Scaling factor for the LoRA update"),
+    ] = 8,
+    lora_dropout: Annotated[
+        float,
+        typer.Option("--lora_dropout", help="Dropout probability for LoRA layers"),
+    ] = 0.05,
+    bias: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--bias", help="Which bias to train"),
+    ] = "none",
+    use_rslora: Annotated[
+        bool,
+        typer.Option("--use_rslora/--no_use_rslora", help="Whether to use RSLoRA"),
+    ] = True,
+    init_lora_weights: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--init_lora_weights", help="How to initialize LoRA weights"),
+    ] = "gaussian",
+    output_dir: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--output_dir", help="Directory to save output files"),
+    ] = "./training/florence-2",
+    metrics: Annotated[
+        list[str],
+        typer.Option("--metrics", help="list of metrics to track during training"),
+    ] = [],
+) -> None:
+    metric_objects = parse_metrics(metrics)
+    config = Configuration(
+        dataset=dataset,
+        model_id=model_id,
+        revision=revision,
+        device=torch.device(device),
+        cache_dir=cache_dir,
+        epochs=epochs,
+        optimizer=optimizer,  # type: ignore
+        lr=lr,
+        lr_scheduler=lr_scheduler,  # type: ignore
+        batch_size=batch_size,
+        val_batch_size=val_batch_size,
+        num_workers=num_workers,
+        val_num_workers=val_num_workers,
+        lora_r=lora_r,
+        lora_alpha=lora_alpha,
+        lora_dropout=lora_dropout,
+        bias=bias,  # type: ignore
+        use_rslora=use_rslora,
+        init_lora_weights=init_lora_weights,  # type: ignore
+        output_dir=output_dir,
+        metrics=metric_objects,
+    )
+    typer.echo(typer.style(text="Training configuration", fg=typer.colors.BRIGHT_GREEN, bold=True))
+    rich.print(dataclasses.asdict(config))
+    paligemma_train(config=config)
 
 
 @paligemma_app.command(help="Evaluate PaliGemma model")
-def evaluate() -> None:
-    typer.echo("🚧 Just a placeholder - to be implemented 🚧")
+def evaluate(
+    dataset: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--dataset", help="Path to the dataset used for evaluation"),
+    ],
+    model_id: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--model_id", help="Identifier for the PaliGemma model"),
+    ] = DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_ID,
+    revision: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--revision", help="Revision of the model to use"),
+    ] = DEFAULT_PALIGEMMA_MODEL_REVISION,
+    device: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--device", help="Device to use for evaluation"),
+    ] = DEVICE,
+    cache_dir: Annotated[
+        Optional[str],
+        typer.Option("--cache_dir", help="Directory to cache the model"),
+    ] = None,
+    batch_size: Annotated[
+        int,
+        typer.Option("--batch_size", help="Batch size for evaluation"),
+    ] = 4,
+    num_workers: Annotated[
+        int,
+        typer.Option("--num_workers", help="Number of workers for data loading"),
+    ] = 0,
+    val_num_workers: Annotated[
+        Optional[int],
+        typer.Option("--val_num_workers", help="Number of workers for validation data loading"),
+    ] = None,
+    output_dir: Annotated[
+        str,
+        typer.Option("--output_dir", help="Directory to save output files"),
+    ] = "./evaluation/paligemma",
+    metrics: Annotated[
+        list[str],
+        typer.Option("--metrics", help="list of metrics to track during evaluation"),
+    ] = [],
+) -> None:
+    metric_objects = parse_metrics(metrics)
+    config = Configuration(
+        dataset=dataset,
+        model_id=model_id,
+        revision=revision,
+        device=torch.device(device),
+        cache_dir=cache_dir,
+        batch_size=batch_size,
+        num_workers=num_workers,
+        val_num_workers=val_num_workers,
+        output_dir=output_dir,
+        metrics=metric_objects,
+    )
+    typer.echo(typer.style(text="Evaluation configuration", fg=typer.colors.BRIGHT_GREEN, bold=True))
+    rich.print(dataclasses.asdict(config))
+    paligemma_evaluate(config=config)
diff --git a/maestro/trainer/models/paligemma/metrics.py b/maestro/trainer/models/paligemma/metrics.py
new file mode 100644
index 0000000..3517ba7
--- /dev/null
+++ b/maestro/trainer/models/paligemma/metrics.py
@@ -0,0 +1,85 @@
+import re
+
+import numpy as np
+import supervision as sv
+import torch
+from PIL import Image
+from tqdm import tqdm
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor
+
+from maestro.trainer.common.data_loaders.datasets import DetectionDataset
+
+DETECTION_CLASS_PATTERN = r"([a-zA-Z0-9 -]+)<loc_\d+>"
+
+
+def postprocess_paligemma_output_for_mean_average_precision(
+    expected_responses: list[str],
+    generated_texts: list[str],
+    images: list[Image.Image],
+    classes: list[str],
+    processor: AutoProcessor,
+) -> tuple[list[sv.Detections], list[sv.Detections]]:
+    targets = []
+    predictions = []
+
+    for image, suffix, generated_text in zip(images, expected_responses, generated_texts):
+        # Postprocess prediction for mean average precision calculation
+        prediction = processor.post_process_generation(generated_text, task="<OD>", image_size=image.size)
+        prediction = sv.Detections.from_lmm(sv.LMM.FLORENCE_2, prediction, resolution_wh=image.size)
+        if len(prediction) == 0:
+            prediction["class_name"] = []
+        prediction = prediction[np.isin(prediction["class_name"], classes)]
+        prediction.class_id = np.array([classes.index(class_name) for class_name in prediction["class_name"]])
+        # Set confidence for mean average precision calculation
+        prediction.confidence = np.ones(len(prediction))
+
+        # Postprocess target for mean average precision calculation
+        target = processor.post_process_generation(suffix, task="<OD>", image_size=image.size)
+        if len(target) == 0:
+            target["class_name"] = []
+        target = sv.Detections.from_lmm(sv.LMM.FLORENCE_2, target, resolution_wh=image.size)
+        target.class_id = np.array([classes.index(class_name) for class_name in target["class_name"]])
+
+        targets.append(target)
+        predictions.append(prediction)
+
+    return targets, predictions
+
+
+def run_predictions(
+    dataset: DetectionDataset,
+    processor: AutoProcessor,
+    model: AutoModelForCausalLM,
+    device: torch.device,
+) -> tuple[list[str], list[str], list[str], list[Image.Image]]:
+    prompts = []
+    expected_responses = []
+    generated_texts = []
+    images = []
+
+    for idx in tqdm(list(range(len(dataset))), desc="Generating predictions..."):
+        image, data = dataset.dataset[idx]
+        prefix = data["prefix"]
+        suffix = data["suffix"]
+
+        inputs = processor(text=prefix, images=image, return_tensors="pt").to(device)
+        generated_ids = model.generate(
+            input_ids=inputs["input_ids"], pixel_values=inputs["pixel_values"], max_new_tokens=1024, num_beams=3
+        )
+        generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]
+
+        prompts.append(prefix)
+        expected_responses.append(suffix)
+        generated_texts.append(generated_text)
+        images.append(image)
+
+    return prompts, expected_responses, generated_texts, images
+
+
+def extract_unique_detection_dataset_classes(dataset: DetectionDataset) -> list[str]:
+    class_set = set()
+    for i in range(len(dataset)):
+        _, suffix, _ = dataset[i]
+        classes = re.findall(DETECTION_CLASS_PATTERN, suffix)
+        class_set.update(classes)
+    return sorted(class_set)