Як крок за кроком встановити Gemma 3 LLM на Windows 11

Моделі мови з відкритим вихідним кодом розвивалися семимильними кроками, і Сьогодні ними можна користуватися прямо з персонального комп’ютера, незалежно від хмарних сервісів.. Однією з найперспективніших на даний момент є Gemma 3, нова LLM від Google на основі технології Gemini, яка виділяється своєю здатністю обробляти текст і зображення, а також своїм величезним контекстним вікном до 128 тисяч токенів у розширених версіях. Щоб дізнатися більше про цей випуск, ви можете переглянути нашу статтю презентація Gemma 3.

Якщо ви використовуєте Windows 11 і хочете встановити Gemma 3 для експериментів або навіть для локального виробництва, ви прийшли в потрібне місце. Давайте детально розглянемо всі можливі способи запустити його на вашому комп’ютері, включно з найбільш рекомендованими варіантами, як-от Ollama, LM Studio, а також хмарною альтернативою Google AI Studio. Крім того, ми розглянемо технічні вимоги, переваги кожного методу та Як максимально використати потенціал цього потужного штучного інтелекту.

Що таке Gemma 3 і навіщо її встановлювати?

Gemma 3 — це третє покоління моделей LLM, випущених Google за ліцензією з відкритим кодом.. На відміну від попередніх рішень, таких як Llama або Mistral, він пропонує пряму підтримку введення зображень, набагато ширший контекст і підтримку понад 140 мов. Залежно від ваших потреб, ви можете вибрати одну з декількох версій моделі з параметрами від 1B до 27B:

• Гемма 3:1Б: Легка модель ідеально підходить для основних завдань і середовищ з обмеженими ресурсами.
• Гемма 3:4Б: баланс між продуктивністю та ефективністю для проміжних програм.
• Гемма 3:12Б: Рекомендовано для комплексного аналізу, програмування та багатомовної обробки.
• Гемма 3:27Б: найпотужніший варіант, розроблений для інтенсивного мультимодального використання з великою контекстною ємністю.

Можливість запуску такої просунутої моделі з ПК Це змінює правила гри щодо конфіденційності, швидкості відповіді та залежності від третіх сторін. Вам більше не потрібно платити щомісячну підписку або відмовлятися від даних. Потрібна лише трохи підготовки та бажання вчитися. Якщо ви хочете дізнатися більше про переваги цих моделей, перегляньте нашу статтю відкриті моделі AI.

Варіант 1: встановлення за допомогою Ollama

Ollama — це, мабуть, найпростіший спосіб запустити LLM, наприклад Gemma 3, із Windows 11. Його термінальний інтерфейс дозволяє встановлювати та запускати моделі за допомогою простого командного рядка. Крім того, він сумісний із macOS, Linux і Windows, що полегшує використання в різноманітних середовищах.

Кроки для встановлення Ollama та запуску Gemma 3:

1. Доступ до офіційного сайту: ollama.com.
2. Завантажте інсталятор для Windows і запускати її як будь-яку іншу програму.
3. Відкрийте командний рядок (CMD) або PowerShell і перевірте встановлення за допомогою:

ollama --version

Якщо все піде добре, тепер ви можете завантажити будь-який із доступних шаблонів Gemma 3. Просто запустіть одну з цих команд залежно від потрібного шаблону:

ollama run gemma3:1b
ollama run gemma3:4b
ollama run gemma3:12b
ollama run gemma3:27b

Після завантаження ви можете легко запустити модель.. Для цього запустіть:

ollama init gemma3

З цього моменту ви можете почати взаємодію з LLM:

ollama query gemma3 "¿Cuál es la capital de Japón?"

Якщо ви хочете скористатися мультимодальними функціями, ви також можете використовувати зображення у своїх запитах:

ollama query gemma3 --image "ruta-de-la-imagen.jpg"

Що вам потрібно, щоб це добре працювало? Хоча Ollama не висуває суворих мінімальних вимог, більші моделі (наприклад, 27B) вимагають принаймні 32 ГБ оперативної пам’яті. З 16 ГБ ви можете без проблем працювати з моделлю 7B, і хоча використання GPU не є обов'язковим, це дуже допомагає в швидкості.

Варіант 2: використовувати LM Studio

LM Studio — ще один безкоштовний інструмент, який дозволяє встановлювати та запускати моделі LLM локально з графічного інтерфейсу.. Він сумісний з Windows, macOS і Linux, і його великою перевагою є те, що для його роботи не потрібні технічні знання.

Інструкції:

1. Завантажте LM Studio з офіційного сайту: lmstudio.ai.
2. Встановіть його та запустіть.
3. Натисніть піктограму лупи з написом «Відкрити».
4. Введіть «Gemma 3» у пошукову систему, щоб побачити доступні моделі.

Перед встановленням перевірте, чи модель сумісна з вашим обладнанням. Якщо ви бачите попередження «Ймовірно, занадто великий для цієї машини», ви все одно можете встановити його, але оптимальна продуктивність не гарантується.

Після завантаження сумісної моделі:

• Натисніть «Завантажити модель», щоб завантажити її.
• Або відкрийте новий чат і виберіть модель зі спадного меню.

Найкраще в LM Studio – це те, що він діє як свого роду локальний ChatGPT, офлайн і вашою мовою. Ви можете створити кілька чатів і зберегти свої розмови, якщо хочете. Крім того, якщо ви ввімкнете параметр «Локальний сервер», ви зможете інтегрувати його зі своїми програмами Python за допомогою API, сумісного з OpenAI.

Варіант 3: використовуйте Google AI Studio (онлайн)

Якщо ви не можете або не хочете нічого встановлювати, ви можете використовувати Gemma 3 безпосередньо з хмари за допомогою Google AI Studio. Інсталяція не потрібна, але потрібне підключення до Інтернету та обліковий запис Google.

Вам просто потрібно піти aistudio.google.com і виберіть «Gemma 3» зі списку моделей. З цього моменту ви можете почати спілкуватися з моделлю так, ніби це розширена версія Bard або ChatGPT, включаючи введення зображень.

Хмарна інсталяція за допомогою NodeShift (опціонально)

Для тих, хто шукає більше потужності або професійно розгортає модель, є можливість використовувати хмарні служби, такі як NodeShift. З ними ви можете орендувати машини з потужними графічними процесорами та налаштувати ідеальне середовище для запуску Gemma 3 без обмежень.

Основні кроки в NodeShift:

1. Створіть рахунок на app.nodeshift.com.
2. Запустіть спеціальний GPU Node (наприклад, з 2x RTX 4090).
3. Виберіть попередньо налаштований образ із Ubuntu + Nvidia CUDA або Jupyter Notebook, залежно від того, чи будете ви використовувати Ollama чи Transformers.
4. Підключіться через SSH і встановіть модель з командного рядка.

Цей тип встановлення дає вам доступ до професійних конфігурацій, ідеально підходить для навчання моделей, оцінювання продуктивності тощо. Хоча це не є необхідним для домашніх користувачів, воно корисне для тих, хто хоче глибоко експериментувати або створювати програми на просунутих LLM.

Системні вимоги та технічні рекомендації

Не всі моделі Gemma 3 працюватимуть на будь-якому ПК. Нижче ми залишаємо вам загальну довідку відповідно до типу моделі:

• в моделі від 1B до 7B: мінімум 8 Гб оперативної пам'яті. Вони працюють практично на будь-якому сучасному ПК, навіть без GPU.
• в 13В моделі: рекомендовані Від 16 ГБ до 24 ГБ оперативної пам’яті.
• в 27В моделі: потрібні не менше 32 ГБ оперативної пам'яті і бажано виділений графічний процесор.

Наявність більшої кількості оперативної пам’яті прискорює роботу та запобігає помилкам через брак пам’яті. Хоча Ollama та LM Studio намагаються ефективно використовувати ресурси, це багато в чому залежатиме від вашого апаратного забезпечення. Крім того, швидкість відгуку значно покращується, якщо використовувати GPU замість CPU.

Встановити Gemma 3 на Windows 11 простіше, ніж здається.. Немає значення, чи ви вирішите використовувати Ollama через його простоту, LM Studio через його графічний інтерфейс чи Google AI Studio для безпечної роботи в хмарі. Важливо те, що кожен метод адаптується до різних рівнів досвіду та технічних можливостей. Тепер, коли ви знаєте всі варіанти та те, що вам потрібно для початку, ви можете почати експериментувати з цим вражаючим місцевим штучним інтелектом вже сьогодні.