系列 Gemma · 27B 参数

Gemma 2 27B

高端Gemma模型。法语表现优秀。

🇺🇸 Google·许可证 Gemma·上下文 8k tokens·发布日期 2024年6月← 目录

01功能特性

优点
  • 质量接近 70B 级别
  • Q4 下需 16 GB 显存(门槛较低)
  • 指令遵循能力非常出色
需了解的局限性
  • —上下文长度仅为 8192——主要短板
  • —Gemma 的许可证(非 Apache 2.0)
架构
密集型Transformer · Gemma 2 27B · logit软截断
训练
13T token。Gemma 2 系列中最大的模型。
最适合的场景
写作分析

05安装

安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始,然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。

$ollama run gemma2:27b
⚠
首次下载:根据所选量化方式,大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间,建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。

02所需内存

运行此模型所需的大致 GPU 显存容量,已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文,每增加 8k tokens,请额外预留约 1 GB。

Q4_K_M
最轻量,损失约 5%
16 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
19 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
29 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
54 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU,请预留 28 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。

运行Gemma 2 27B需要什么硬件?

在本地以Q4量化运行Gemma 2 27B,大约需要16 GB 显存。可供比较的硬件选项:RTX 5070 Ti 16 GB — 请为系统和上下文保留余量,并确认推理引擎与GPU兼容。

当前在售产品: RTX 5070 Ti 16 GB
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移动场景: Gemma 2 27B 也可在以下设备上运行 RTX 笔记本电脑 (16 GB 显存)→

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  • 在线空间,终身可用
  • PDF + 文件
  • 30 天内退款

03预期速度

Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数,上下文为 4k。超过 20 t/s,阅读体验舒适。低于 10 t/s,仅用于测试。

入门级
~3t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
中端
~13t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
高端
~32t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

04公开基准测试

分数引自模型卡片或 MMLU-Pro / 社区数据。单位:正确回答百分比。

MMLU
75.2
HellaSwag
89.5
HumanEval
51.8