Gemma 的 Ollama 基准
此基准测试评估了在 Ollama 平台上运行的 Google Gemma 模型（2B、7B 等）的性能。它涵盖了每秒令牌数、GPU 内存使用率以及跨不同硬件（例如 RTX 4060、4090、A100）的启动延迟等关键指标。Ollama 精简的本地部署使其即使在消费级 GPU 上也能轻松高效地测试和运行Gemma模型。非常适合寻求低延迟、隐私推理的聊天机器人、编程助手和研究工具的开发者。
Gemma Hosting — 使用 Ollama、vLLM、TGI、TensorRT-LLM 和 GGML 部署 Gemma 3/2 模型
通过我们优化的 Gemma Hosting 解决方案，释放 Google DeepMind Gemma 2B、7B、9B 和 27B 模型的全部潜力。无论您喜欢通过 vLLM 进行低延迟推理，还是使用 Ollama 进行用户友好的设置，通过 TensorRT-LLM 获得企业级性能，亦或使用 GGML 进行离线部署，我们的基础架构都能满足您的需求。Gemma Hosting 是 AI 研究、聊天机器人 API、微调或私有内部应用程序的理想之选，它通过 GPU 驱动的服务器确保可扩展的性能。安全高效地部署 Gemma 模型——专为开发者、企业和创新者量身定制。
Gemma Hosting with Ollama — GPU 推荐
使用 Ollama（一个功能强大、用户友好的大型语言模型管理平台）部署和运行 Google 的 Gemma 模型，例如 Gemma3-27B 和 12B。Ollama提供一线模型部署、GPU 加速以及自定义提示和工作流支持，让开发者和团队能够无缝托管 Gemma。Ollama 非常适合在具有 8GB 至 24GB 以上 VRAM 的服务器上进行本地推理、私有部署和轻量级 LLM 应用程序。
| 型号名称 | 尺寸（4 位量化） | 推荐的 GPU | Tokens/秒 |
|---|---|---|---|
| gemma3:1b | 815MB | P1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 | 28.90-43.12 |
| gemma2:2b | 1.6GB | P1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 | 19.46-38.42 |
| gemma3:4b | 3.3GB | GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 28.36-80.96 |
| gemma2:9b | 5.4GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 12.83-21.35 |
| gemma3n:e2b | 5.6GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 30.26-56.36 |
| gemma3n:e4b | 7.5GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 38.46-70.90 |
| gemma3:12b | 8.1GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 30.01-67.92 |
| gemma2:27b | 16GB | A5000 < A6000 < RTX4090 < A100-40gb < H100 = RTX5090 | 28.79-47.33 |
| gemma3:27b | 17GB | A5000 < RTX4090 < A100-40gb < H100 = RTX5090 | 28.79-47.33 |
Gemma Hosting with vLLM + Hugging Face — GPU 推荐
使用与Hugging Face Transformers集成的vLLM推理引擎，高效地托管和部署 Google 的 Gemma 模型。得益于 vLLM 先进的内核融合、持续批处理和张量并行性，此设置可实现 Gemma3-12B 和 27B 等模型的闪电般快速且内存优化的推理。通过利用 Hugging Face 的生态系统和 vLLM 的可扩展性，开发者可以构建强大的 API、聊天机器人和研究工具，同时最大限度地降低延迟和资源占用。非常适合配备 24GB 以上 VRAM 的 GPU 服务器。
| 型号名称 | 尺寸（16位量化） | 推荐的 GPU | 并发请求 | Tokens/秒 |
|---|---|---|---|---|
| google/gemma-3n-E4B-it google/gemma-3-4b-it | 8.1GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 50 | 2014.88-7214.10 |
| google/gemma-2-9b-it | 18GB | A5000 < A6000 < RTX4090 | 50 | 951.23-1663.13 |
| google/gemma-3-12b-it google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf | 23GB | A100-40gb < 2*A100-40gb< H100 | 50 | 477.49-4193.44 |
| google/gemma-2-27b-it google/gemma-3-27b-it google/gemma-3-27b-it-qat-q4_0-gguf | 51GB | 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 | 50 | 1231.99-1990.61 |
✅解释:
- 推荐的 GPU：从左到右，性能从低到高
- 代币/秒：来自基准数据.
为 Gemma 3/2 主机选择最佳 GPU 方案
- GPU卡分类:
- GPU服务器价格:
- GPU使用场景:
- GPU内存:
- GPU卡型号:
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- 系统盘： 120GB SSD
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- 系统： Win10/Linux
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- 独显：Nvidia P1000
- 显存： 4GB GDDR5
- CUDA核心： 640
- 单精度浮点： 1.894 TFLOPS
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- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia Quadro T1000
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 896
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- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia GTX 1650
- 显存： 4GB GDDR5
- CUDA核心： 896
- 单精度浮点： 3.0 TFLOPS
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- 独显： Nvidia GTX 1660
- 显存： 6GB GDDR6
- CUDA核心： 1408
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- 独显： Nvidia V100
- 显存： 16GB HBM2
- CUDA核心： 5120
- 单精度浮点： 14 TFLOPS
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- CUDA核心： 1920
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- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8192
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- 8个独显： Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
Gemma Hosting 是什么？
Gemma Hosting 是在专用硬件或云基础架构上部署和提供 Google 的 Gemma 语言模型（如 Gemma 2B 和 Gemma 7B），用于聊天机器人、API 或研究环境等各种应用程序。
Gemma 是 Google 发布的一系列开源轻量级大型语言模型 (LLM)，旨在在消费级 GPU 和企业级工作负载上进行高效推理。与 GPT 或 LLaMA 等模型相比，它们体积更小、效率更高，因此非常适合经济高效的托管。
Gemma 1B/2B/4B/9B/12B/27B 托管的 LLM 基准测试结果
探索托管 Google Gemma 语言模型的基准测试结果，涵盖各种参数规模（从 1B 到 27B）。本报告重点介绍了关键性能指标，例如推理速度（每秒令牌数）、显存 (VRAM) 使用率以及跨 Ollama、vLLM 和 Hugging Face Transformers 等平台的 GPU 兼容性。了解不同的 GPU 配置（例如 RTX 4090、A100、H100）如何在实际托管场景中处理 Gemma 模型，并做出明智的决策，以实现高效的大规模 LLM 部署。
Gemma 的 vLLM 基准
这份基准测试报告展示了谷歌 Gemma 模型（例如 2B、7B）在 vLLM 推理引擎上运行的性能——该引擎针对吞吐量和可扩展性进行了优化。报告包含各种详细指标，例如每秒令牌数 (TPS)、GPU 内存消耗以及跨各种硬件（例如 A100、H100、RTX 4090）的延迟。vLLM 的连续批处理和分页注意力机制使 Gemma 能够高效地处理多个并发请求，使其成为生产级 LLM API、助手和企业工作负载的强大选择。
如何使用 Ollama/vLLM 部署 Gemma LLM
使用 Ollama 在本地安装并运行 Gemma >
Ollama 是一种自托管 AI 解决方案，用于在本地或您自己的基础架构上运行开源大型语言模型，例如 DeepSeek、Gemma、Llama、Mistral 和其他 LLM。
Gemma Hosting Stack 包含什么？
硬件堆栈
✅ GPU: NVIDIA RTX 3060 / T4 / 4060 (8–12 GB VRAM), NVIDIA RTX 4090 / A100 / H100 (24–80 GB VRAM)
✅ CPU: 4+ 核(Intel/AMD)
✅ 内存: 16–32 GB
✅ 存储: SSD，50-100 GB 可用空间（用于模型文件和日志）
✅ 网络: 1 Gbps 用于 API 访问（如果是远程）
✅ 电源和冷却: 高效的 PSU 和冷却系统，确保稳定的 GPU 性能
软件堆栈
✅ 操作系统：Ubuntu 20.04 / 22.04 LTS（首选），或其他 Linux 发行版
✅ 驱动程序和 CUDA：NVIDIA GPU 驱动程序 + CUDA 11.8+（取决于推理引擎）
✅ 模型运行时：Ollama/vLLM/Hugging Face Transformers/文本生成推理（TGI）
✅ 模型格式：Gemma FP16 / INT4 / GGUF（取决于用例和平台）
✅ 容器化：Docker + NVIDIA Container Toolkit（可选，但建议部署）
✅ API 框架：用于服务 LLM 端点的 FastAPI、Flask 或基于 Node.js 的后端
✅ 监控：Prometheus + Grafana，或基本日志记录工具
✅ 可选工具：Nginx（反向代理）、Redis（缓存）、用于生产部署的 JWT/Auth 层
为什么 Gemma Hosting 需要 GPU 硬件 + 软件堆栈
Gemma 模型采用 GPU 加速设计
Google 的 Gemma 模型（例如 4B、12B、27B）旨在在 GPU 上高效运行。这些模型涉及数十亿个参数，并执行矩阵密集型计算——而这些任务在 CPU 上处理起来既缓慢又低效。GPU（例如 NVIDIA A100、H100 甚至 RTX 4090）提供数千个针对并行处理进行优化的内核，从而实现快速推理和训练。
推理速度和延迟优化
无论您提供的是 API、聊天机器人还是批处理工具，低延迟响应都至关重要。使用 vLLM、Ollama 或 Hugging Face Transformers 等框架，经过适当调优的 GPU 配置，可以让您以亚秒级延迟为多个并发用户提供服务，而这在仅使用 CPU 的配置中几乎是不可能实现的。
需要高内存和高效的软件堆栈
Gemma 模型通常需要 8 到 80 GB 的 GPU VRAM，具体取决于其大小和量化格式（FP16、INT4 等）。如果 VRAM 和内存带宽不足，模型将无法加载或运行缓慢。
可扩展性和生产就绪部署
要大规模部署 Gemma 模型（用于 LLM API、聊天机器人或内部工具等用例），您需要一个优化的环境。这包括负载均衡器、监控、自动扩展基础设施以及推理优化的后端。此类生产级部署高度依赖支持 GPU 的硬件和精心配置的软件堆栈来维持正常运行时间、性能和可靠性。
自托管 Gemma 托管 与 Gemma 即服务
| 特征 | 自托管 Gemma Hosting | Gemma 即服务 (aaS) |
|---|---|---|
| 部署控制 | 完全控制模型、基础设施、缩放和更新 | 有限 — 由提供商管理 |
| 定制 | 高——优化模型、量化、后端 | 低 — 预定义设置和 API |
| 表现 | 针对特定工作负载进行调整（例如 vLLM、TensorRT-LLM） | 通用，可能包括使用限制 |
| 初始成本 | 高 — 需要 GPU 服务器或集群 | 低——按需付费定价 |
| 经常性成本 | 长期使用时降低 | 规模化或高使用率时成本会变得昂贵 |
| 延迟 | 较低（模型在本地或私有云中运行） | 由于共享/公共基础设施而更高 |
| 安全与合规 | 私人数据保留在您的环境中 | 取决于提供商的数据政策 |
| 可扩展性 | 使用 Kubernetes 等进行手动或自动扩展 | 自动扩展（但受计划限制） |
| DevOps 工作 | 高 — 设置、监控、更新 | 无 — 完全托管 |
| 最适合 | 需要全面控制和优化的公司 | 初创公司、小团队、快速原型设计 |