与同类大语言模型对比，它不仅对硬件的依赖更小，性能却更高。关键是完全开源，使得对模型在具有行业特性的场景中，有了高度定制的能力。
Gemma模型当下有四个版本，Gemma 7b, 2b, 2b-it, 7b-it 。通俗来说，2b及精简小巧，覆盖了现代流行的语言，对硬件依赖小。7b是常规型的，要有的基本都有了，硬件上最低需要8gb内存（显存）。后缀带it的版本，可适用于nvidia较新显卡，支持int8(fp8), tensorrt核心。但我的40hx硬件被阉割太厉害，连fp16都跑不起来，就没测试了。
安装环境：
我的硬件环境是虚拟机环境，40hx显卡直通，linux系统，远程访问。软件环境需要目标是ollama及open-webui。ollama是大语言模型的一个运行环境，open-webui是基于openAI及ollama的一个前端界面。目前ollama只支持nvidia的GPU加速，别的显卡就不讨论了。
安装过程：
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虚拟机安装，这边需要注意的是，显卡必须直通，CPU必须在主机直通模式。不然GPU加速就不能成功。
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安装常用的软件，wget curl git nvidia-toolkit
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确认环境：nvidia-smi看一下显卡是不是正常驱动，cat /proc/cpuinfo 看一下AVX是否加载。这二点决定了GPU加速
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在linux上运行：（要科学）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh然后等待安装完成，安装完成后，执行 ollama run gemma:2b 或者 ollama run gemma:7b 等模型下载完毕后，就进入字符界面，你就可以跟机器交流了。按ctrl-d可退出。
- 远程访问：
因为我是在服务器上安装的，操作需要在PC上，所以需要做一下远程
sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service (我是ubuntu系统debian类似，其它系统查看services配置方法）
在nano中，[Service]下面加一行 Environment=“OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434”
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