ファミリー Gemma · 27B パラメータ

Gemma 2 27B

Gemmaのハイエンドモデル。フランス語で優れた性能。

🇺🇸 Google·ライセンス Gemma·コンテキスト 8k tokens·公開日 2024年6月← カタログ

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
⚠
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
Amazon価格を見る →Materiel.net価格を見る →Darty価格を見る →

アフィリエイトリンク — 当サイトが報酬を受け取る場合がありますが、お客様に追加費用はかかりません。おすすめは独立した判断に基づいています。Amazonアソシエイトとして、QuelLLMは条件を満たす購入によって収益を得ます。

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) →

クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用

お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。

  • 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。

エントリーレベル
~3t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~13t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~32t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

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