Gemma 2 9B IT — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Punchy and creative. Excellent for creative writing and brainstorming.
Gemma 2 9B IT potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 6.6 GB | ~125 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 7.5 GB | ~109 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 9.1 GB | ~89 tok/s | Mieści się | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 10 GB | ~80 tok/s | Mieści się | |
| Q6_K 6.56 bpw | 11 GB | ~72 tok/s | Mieści się | |
| Q8_0 8.50 bpw | 13.2 GB | ~60 tok/s | Mieści się | |
| F16 16.00 bpw | 21.6 GB | ~36 tok/s | Na styk |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla Gemma 2 9B IT →
Uruchom Gemma 2 9B IT
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Gemma 2 9B IT, to Intel Arc B570 (10 GB).
lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić Gemma 2 9B IT
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run gemma2Download Gemma 2 9B IT — GGUF Quantizations
Pick a quantization and open it in LM Studio, Ollama, or Jan, or download the raw .gguf file directly. Quant list and sizes resolved from Hugging Face.
Gemma 2 9B IT — GGUF quants · bartowski/gemma-2-9b-it-GGUF
| Quant | Size | Download (.gguf) |
|---|---|---|
| Q3_K_M | 3.84 GB (est.) | gemma-2-9b-it-Q3_K_M.gguf |
| Q4_K_M | 5.43 GB (est.) | gemma-2-9b-it-Q4_K_M.gguf |
| Q5_K_M | 6.38 GB (est.) | gemma-2-9b-it-Q5_K_M.gguf |
| Q6_K | 7.38 GB (est.) | gemma-2-9b-it-Q6_K.gguf |
| Q8_0 | 9.56 GB (est.) | gemma-2-9b-it-Q8_0.gguf |
Download in LM Studio: lms get bartowski/gemma-2-9b-it-GGUF
Want this model on your phone? You can run it on your desktop with LM Studio and chat from your iPhone or iPad over an encrypted link — see Run LM Studio Models on Your Phone (LM Link).
Specyfikacja
Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.
- Parametry
- 9 Billion
- Okno kontekstu
- 8,192
- Architektura
- Dense Transformer
- Dostawca
- Licencja
- Gemma Terms
- Practical deployment
- Laptop
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 16 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2024-06-27
Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
Czy uruchomię Gemma 2 9B IT na moim GPU?
- Gemma 2 Family na AMD Radeon RX 9060 XT 8GB
- Gemma 2 Family na Intel Arc B570
- Gemma 2 Family na Intel Arc B580
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 3070
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 4060
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 4070
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 4070 Super
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 5060
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 8GB
- Gemma 2 Family na NVIDIA GeForce RTX 5070
Gemma 2 9B IT — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Gemma 2 9B IT need?
About 6 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does Gemma 2 9B IT run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. Gemma 2 9B IT needs about 6 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 89 tokens/sec.
How do I run Gemma 2 9B IT locally?
Install Ollama and run `ollama run gemma2`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.