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 GPUTokens/秒
gemma3:1b815MBP1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX206028.90-43.12
gemma2:2b1.6GBP1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX206019.46-38.42
gemma3:4b3.3GBGTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX506028.36-80.96
gemma2:9b5.4GBT1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX506012.83-21.35
gemma3n:e2b5.6GBT1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX506030.26-56.36
gemma3n:e4b7.5GBA4000 < A5000 < V100 < RTX409038.46-70.90
gemma3:12b8.1GBA4000 < A5000 < V100 < RTX409030.01-67.92
gemma2:27b16GBA5000 < A6000 < RTX4090 < A100-40gb < H100 = RTX509028.79-47.33
gemma3:27b17GBA5000 < RTX4090 < A100-40gb < H100 = RTX509028.79-47.33

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
8.1GBA4000 < A5000 < V100 < RTX4090502014.88-7214.10
google/gemma-2-9b-it18GBA5000 < A6000 < RTX409050951.23-1663.13
google/gemma-3-12b-it
google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf
23GBA100-40gb < 2*A100-40gb< H10050477.49-4193.44
google/gemma-2-27b-it
google/gemma-3-27b-it
google/gemma-3-27b-it-qat-q4_0-gguf
51GB2*A100-40gb < A100-80gb < H100501231.99-1990.61
✅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:

GPU物理服务器 - P1000

¥ 459.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 8核E5-2690
  • 内存: 32GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显:Nvidia P1000
  • 显存: 4GB GDDR5
  • CUDA核心: 640
  • 单精度浮点: 1.894 TFLOPS
年中特惠

GPU物理服务器 - T1000

¥ 419.50/月
立省50% (原价¥839.00)
两年
立即订购
  • CPU: 8核E5-2690
  • 内存: 64GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 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
  • 单精度浮点: 2.5 TFLOPS

GPU物理服务器 - GTX 1650

¥ 739.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 8核E5-2667v3
  • 内存: 64GB DDR4
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 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
年中特惠

GPU物理服务器 - GTX 1660

¥ 671.40/月
立省40% (原价¥1119.00)
两年
立即订购
  • CPU: 16核E5-2660*2
  • 内存: 64GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia GTX 1660
  • 显存: 6GB GDDR6
  • CUDA核心: 1408
  • 单精度浮点: 5.0 TFLOPS

GPU物理服务器 - V100

¥ 1849.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2690v3*2
  • 内存: 128GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia V100
  • 显存: 16GB HBM2
  • CUDA核心: 5120
  • 单精度浮点: 14 TFLOPS

GPU物理服务器 - RTX 2060

¥ 1239.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 16核E5-2660*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia RTX 2060
  • 显存: 6GB GDDR6
  • CUDA核心: 1920
  • 单精度浮点: 6.5 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - RTX 2060升级款

¥ 1499.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 40核Gold 6148*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia RTX 2060
  • 显存: 6GB GDDR6
  • CUDA核心: 1920
  • 单精度浮点: 6.5 TFLOPS

GPU物理服务器 - RTX 3060 Ti

¥ 1499.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显:RTX 3060 Ti
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 4864
  • 单精度浮点: 16.2 TFLOPS

GPU云服务器 - A4000

¥ 1109.00/月
两年
立即订购
  • 配置: 24核32GB, 独立IP
  • 存储: 320GB SSD系统盘
  • 带宽: 300Mbps 不限流
  • 赠送: 每2周一次自动备份
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 1个独立IP
  • 独显: Nvidia RTX A4000
  • 显存: 16GB GDDR6
  • CUDA核心: 6144
  • 单精度浮点: 19.2 TFLOPS

GPU物理服务器-A4000

¥ 1729.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显:RTX A4000
  • 显存: 16GB GDDR6
  • CUDA核心: 6144
  • 单精度浮点: 19.2 TFLOPS

GPU物理服务器 - A5000

¥ 2449.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia RTX A5000
  • 显存: 24GB GDDR6
  • CUDA核心: 8192
  • 单精度浮点: 27.8 TFLOPS
年中特惠

GPU物理服务器 - A40

¥ 2274.35/月
立省35% (原价¥3499.00)
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia A40
  • 显存: 48GB GDDR6
  • CUDA核心: 10752
  • 单精度浮点: 37.48 TFLOPS

GPU物理服务器 - RTX 5060

¥ 1179.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核Platinum 8160
  • 内存: 64GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显:RTX5060
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 4608
  • 单精度浮点: 23.22 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 2xRTX 3060 Ti

¥ 2598.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 2个独显: RTX 3060 Ti
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 4864
  • 单精度浮点: 16.2 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 2xRTX 4060

¥ 2208.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 8核E5-2690
  • 内存: 64GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 2个独显: RTX4060
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 3072
  • 单精度浮点: 15.11 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 2xA5000

¥ 3758/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 2个独显: Nvidia RTX A5000
  • 显存: 24GB GDDR6
  • CUDA核心: 8192
  • 单精度浮点: 27.8 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 2xA4000

¥ 2928.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 2个独显:RTX A4000
  • 显存: 16GB GDDR6
  • CUDA核心: 6144
  • 单精度浮点: 19.2 TFLOPS

GPU物理服务器 - 3xRTX 3060 Ti

¥ 3079.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 3个独显: RTX 3060 Ti
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 4,864
  • 单精度浮点: 16.2 TFLOPS

GPU物理服务器 - 3xV100

¥ 3699.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 3个独显: Nvidia V100
  • 显存: 16GB HBM2
  • CUDA核心: 5,120
  • 单精度浮点: 14 TFLOPS

GPU物理服务器 - 3xA5000

¥ 4299.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 3个独显: Nvidia RTX A5000
  • 显存: 24GB GDDR6
  • CUDA核心: 8,192
  • 单精度浮点: 27.8 TFLOPS

GPU物理服务器 - 3xA6000

¥ 7399.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 3个独显: Nvidia RTX A6000
  • 显存: 48GB GDDR6
  • CUDA核心: 10,752
  • 单精度浮点: 38.71 TFLOPS

GPU物理服务器 - 4xA6000

¥ 9899.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 44核E5-2699v4*2
  • 内存: 512GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 4TB NVMe + 16TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 4个独显: Nvidia RTX A6000
  • 显存: 48GB GDDR6
  • CUDA核心: 10,752
  • 单精度浮点: 38.71 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 8xA6000

¥ 17299.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 44核E5-2699v4*2
  • 内存: 512GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 4TB NVMe + 16TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 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。
Ollama 托管

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。
vLLM 托管

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

Ollama 托管

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。
vLLM 托管

使用 vLLM v1 在本地安装并运行 Gemma >

vLLM 是一个专为大型语言模型 (LLM) 的高性能推理而设计的优化框架。它专注于快速、经济高效且可扩展地提供 LLM 服务。

Gemma Hosting Stack 包含什么?

gpu 服务器

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

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

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

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

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

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

Gemma 3/2 Models 托管常见问题解答

Gemma 模型是什么?谁开发了它们?

Gemma 是由 Google DeepMind 开发的一系列开放权重语言模型,经过优化,可快速高效地部署。它们的架构与 Google 的 Gemini 类似,并包含 Gemma-3 1B、4B、12B 和 27B 等变体。

托管 Gemma 模型的典型用例是什么?

Gemma 模型非常适合:
  • 聊天机器人和对话代理
  • 文本摘要、问答和内容生成
  • 对特定领域数据进行微调
  • 学术或商业 NLP 研究
  • 符合隐私要求的本地 LLM 应用程序
  • 哪些推理引擎与 Gemma 模型兼容?

    您可以使用以下方式部署 Gemma 模型:
  • vLLM(针对高吞吐量推理进行了优化)
  • Ollama(通过模型量化实现简单的本地服务)
  • TensorRT-LLM(针对 NVIDIA GPU 的性能)
  • 拥抱脸变形金刚+加速
  • 文本生成推理(TGI)
  • Gemma 模型可以进行微调或定制吗?

    是的。Gemma 支持 LoRA 微调和完全微调,是特定领域 LLM 的理想选择。您可以使用 PEFT、Hugging Face Transformers 或 Axolotl 等工具进行训练。

    与通过 API 使用相比,自托管 Gemma 有哪些好处?

    自托管提供:
  • 更好的数据隐私
  • 定制灵活性
  • 规模化降低成本
  • 更低的延迟(适用于边缘或私有部署)
  • 然而,API 更容易上手并且不需要基础设施。

    Gemma 可以在 Hugging Face 上攻读 vLLM 学位吗?

    是的。大多数 Gemma 3 模型(1B、4B、12B、27B)均可在 Hugging Face 上使用,并且可以使用 16 位量化加载到 vLLM 中。