Famille Gemma · 9B paramètres

Gemma 2 9B

Qualité Llama 3 sur une empreinte un peu plus large.

🇺🇸 Google·Licence Gemma·Contexte 8k tokens·Sortie Juin 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Surpasse Llama 3 8B sur plusieurs benchmarks
  • Licence Gemma
  • Bon rapport qualité/taille
Limites à connaître
  • Contexte 8192 seulement
  • Pas de vision
Architecture
Transformer dense · Gemma 2 9B · sliding window attention
Entraînement
8T tokens. Architecture distillée depuis Gemma 2 27B.
Idéal pour
ChatTraduction

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
6 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
7.5 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
11 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
20 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 12 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner Gemma 2 9B ?

Pour exécuter Gemma 2 9B en local en quantification Q4, il faut environ 6 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 5060
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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~28t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

MMLU
71.3
HellaSwag
87.2
HumanEval
40.2

05Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run gemma2:9b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.