Gemma 2 27B: hardware y encaje de negocio
- Multilingual
Sólida calidad de respuesta para su tamaño; un salto cuando los modelos de 7-14B no bastan y un contexto de 8K es aceptable.
- Parámetros
- ~27B
- Contexto
- ~8K tokens
- Despliegue
- local
- VRAM a 4 bits
- ~17GB
Para qué sirve Gemma 2 27B
- ▸Asistente de equipo de calidad
- ▸RAG
- ▸Redacción
Mejores opciones de cuantización
Memoria aproximada por cuantización (pesos + caché KV con contexto moderado). Trátala como ±.
| Cuant. | ~Memoria | Cuándo usarla |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~17GB | Mejor equilibrio tamaño/calidad: la opción por defecto habitual para servir en local. |
| Q8_0 | ~29GB | Mayor fidelidad; ~1,7× la memoria de 4 bits. |
| FP16 | ~54GB | Precisión completa; mayor huella, mejor calidad. |
Ejecuta Gemma 2 27B en local
Descárgalo y ejecútalo con Ollama, o consigue los pesos en Hugging Face.
$ ollama run gemma2:27bgoogle/gemma-2-27b-itHardware compatible
Dispositivos de nuestro catálogo valorados para Gemma 2 27B, primero los que mejor encajan.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Cabe en FP16 (~54GB) con ~509.2GB de margen — alrededor de 10 instancias simultáneas.
FP16 · ~54GBFunciona bien - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Cabe en FP16 (~54GB) con ~509.2GB de margen — alrededor de 10 instancias simultáneas.
FP16 · ~54GBFunciona bien - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Cabe en FP16 (~54GB) con ~115GB de margen — alrededor de 3 instancias simultáneas.
FP16 · ~54GBFunciona bien - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe en FP16 (~54GB) con ~70.1GB de margen — alrededor de 2 instancias simultáneas.
FP16 · ~54GBFunciona bien - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe en FP16 (~54GB) con ~70.1GB de margen — alrededor de 2 instancias simultáneas.
FP16 · ~54GBFunciona bien - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe en FP16 (~54GB) con ~16.4GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.
FP16 · ~54GBFunciona bien - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe en FP16 (~54GB) con ~16.4GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.
FP16 · ~54GBFunciona bien - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Cabe en FP16 (~54GB) con ~30.5GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.
FP16 · ~54GBFunciona bien - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Cabe en FP16 (~54GB) con ~30.5GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.
FP16 · ~54GBFunciona bien - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Cabe en FP16 (~54GB) con ~30.5GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.
FP16 · ~54GBFunciona bien
Úsalo dentro del AI Business OS
Gemma 2 27B encaja con estos arquetipos de agente del AI Business OS:
Un modelo es solo el motor. Dentro del AI Business OS se envuelve con permisos, herramientas, conectores, RAG y auditoría para que pueda hacer trabajo de negocio de forma segura: descubre cómo funciona el AI Business OS →
Preguntas frecuentes
¿Qué hardware necesito para ejecutar Gemma 2 27B?+
A 4 bits necesitas aproximadamente ~17GB de memoria utilizable. La opción autoalojable mínima de nuestro catálogo es la NVIDIA GeForce RTX 3090. Para una ejecución cómoda recomendamos la Supermicro 8x H100 SuperServer.
¿Qué cuantización debería usar para Gemma 2 27B?+
Q4_K_M es la opción por defecto habitual: el mejor equilibrio tamaño/calidad. Sube a Q8_0 o FP16 si tienes memoria de sobra y quieres mayor fidelidad.
¿Debería ejecutar Gemma 2 27B en local o en la nube?+
Para Gemma 2 27B se recomienda local primero. Cabe con holgura en hardware propio, manteniendo los datos privados y los costes predecibles.
Otros tamaños de la familia Gemma
Todos los modelos Gemma →Misma familia, distinto tamaño. Elige la variante que encaje con tu hardware.
Modelos relacionados
Opciones similares: hermanos de familia y modelos del mismo tipo con tamaño más próximo.
Usa Gemma 2 27B dentro de tu AI Business OS
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