ファミリー Gemma · 9B パラメータ

Gemma 2 9B

リソース使用量は少し多いものの、Llama 3並みの品質。

🇺🇸 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
  • 複数のベンチマークで Llama 3 8B を上回る
  • Gemma ライセンス
  • 品質とサイズのバランスが良い
知っておくべき限界
  • —コンテキストは 8192 のみ
  • —ビジョン非対応
アーキテクチャ
Transformer dense · Gemma 2 9B · sliding window attention
トレーニング
8兆トークン。Gemma 2 27Bから蒸留されたアーキテクチャ。
おすすめの用途
Chat翻訳

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 gemma2:9b
⚠
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%
6 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
7.5 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
11 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
20 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 12 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Gemma 2 9Bに必要なハードウェアは?

Gemma 2 9BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 6 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5060 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 5060 Ti 16 GB
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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
~9t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~28t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~75t/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
71.3
HellaSwag
87.2
HumanEval
40.2