Gemma 2 27B: hardware e adequação ao negócio
- Multilingual
Forte qualidade de resposta para o seu tamanho; um salto quando os modelos de 7-14B não chegam e o contexto de 8K é aceitável.
- Parâmetros
- ~27B
- Contexto
- ~8K tokens
- Implantação
- local
- VRAM a 4 bits
- ~17GB
Para que serve o Gemma 2 27B
- ▸Assistente de equipa com qualidade
- ▸RAG
- ▸Redação
Melhores opções de quantização
Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.
| Quant. | ~Memória | Quando usar |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~17GB | Melhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente. |
| Q8_0 | ~29GB | Maior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits. |
| FP16 | ~54GB | Precisão completa; maior pegada, melhor qualidade. |
Executar o Gemma 2 27B localmente
Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.
$ ollama run gemma2:27bgoogle/gemma-2-27b-itHardware compatível
Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o Gemma 2 27B, primeiro os que melhor se adequam.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Cabe em FP16 (~54GB) com ~509.2GB de margem — cerca de 10 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Cabe em FP16 (~54GB) com ~509.2GB de margem — cerca de 10 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~54GB) com ~115GB de margem — cerca de 3 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~54GB) com ~70.1GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~54GB) com ~70.1GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~54GB) com ~16.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~54GB) com ~16.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Cabe em FP16 (~54GB) com ~30.5GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Cabe em FP16 (~54GB) com ~30.5GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Cabe em FP16 (~54GB) com ~30.5GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~54GBCorre bem
Use dentro do AI Business OS
Gemma 2 27B adequa-se a estes arquétipos de agente do AI Business OS:
Um modelo é apenas o motor. Dentro do AI Business OS é envolvido com permissões, ferramentas, conectores, RAG e auditoria para que possa fazer trabalho de negócio em segurança — veja como funciona o AI Business OS →
Perguntas frequentes
Que hardware preciso para executar o Gemma 2 27B?+
A 4 bits precisa de cerca de ~17GB de memória utilizável. A opção auto-alojável mínima no nosso catálogo é a NVIDIA GeForce RTX 3090. Para uma execução confortável recomendamos a Supermicro 8x H100 SuperServer.
Que quantização devo usar para o Gemma 2 27B?+
Q4_K_M é a opção padrão habitual — o melhor equilíbrio tamanho/qualidade. Passe para Q8_0 ou FP16 se tiver memória de sobra e quiser maior fidelidade.
Devo executar o Gemma 2 27B localmente ou na nuvem?+
Para o Gemma 2 27B recomenda-se local primeiro. Cabe confortavelmente em hardware próprio, mantendo os dados privados e os custos previsíveis.
Outros tamanhos na família Gemma
Todos os modelos Gemma →Mesma família, tamanho diferente. Escolha a variante que se adapta ao seu hardware.
Modelos relacionados
Opções semelhantes — modelos da mesma família e de tamanho mais próximo do mesmo tipo.
Use o Gemma 2 27B dentro do seu AI Business OS
A BrainOutput ajuda-o a executar o Gemma 2 27B como um agente de negócio privado — envolvido com as ferramentas, conectores, RAG e salvaguardas de que precisa para fazer trabalho real em hardware que você controla.