01できること
長所
- 70Bに近い品質
- Q4でVRAM 16 GB(比較的手軽に実行可能)
- 指示に従う能力が非常に高い
知っておくべき限界
- —コンテキスト長は8192のみ — 大きな弱点
- —Gemma のライセンス(Apache 2.0ではありません)
アーキテクチャ
密なTransformer · Gemma 2 27B · logit-softcapping
トレーニング
13Tトークン。Gemma 2ファミリーで最大のモデル。
おすすめの用途
文章作成分析
05インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$ollama run gemma2:27b
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
16 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
19 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
29 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
54 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 28 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。
Gemma 2 27Bに必要なハードウェアは?
Gemma 2 27BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 16 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5070 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー: RTX 5070 Ti 16 GB
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外出先では: Gemma 2 27B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
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- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
04パブリックベンチマーク
スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。
MMLU
75.2
HellaSwag
89.5
HumanEval
51.8
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
すべてのキットを永久に利用 — 49 €