大模型本地部署系列（4） Ollama部署Gemma 3大模型

大家好，我是AI研究者， 今天教大家部署  Gemma 3 大模型。

 成功截图

Gemma 3简介

Gemma 3 是 Google DeepMind 推出的新一代轻量级开源大语言模型（LLM），基于 Gemini 2.0 技术构建，主打高性能、低部署门槛和多模态能力。该模型系列提供多种参数规模（1B、4B、12B、27B），适用于从移动设备到数据中心的各类硬件环境。

1. Gemma 3 的核心特点

（1）轻量化设计 & 高效推理

• 单 GPU 运行：Gemma 3-27B 可在单块 H100 GPU 上流畅运行，显著降低算力需求，同时性能超越部分需多卡部署的大模型67。

• 多参数版本：提供 1B、4B、12B、27B 四种规模，适配不同硬件（手机、PC、服务器）35。

• 量化支持：官方提供 4bit/8bit 量化版本，进一步降低显存占用，适合边缘计算7。

（2）多模态能力（视觉+文本）

• 支持图像、短视频和文本输入（12B/27B 版本具备视觉能力），可构建智能分析应用（如文档解析、视觉问答）16。

• 128K 长上下文窗口，可处理约 300 页书籍或 1 小时视频内容，媲美 GPT-4o56。

（3）多语言与全球化支持

• 开箱即用支持 35+ 语言，预训练覆盖 140+ 语言，适用于全球化应用开发111。

• 在非英语任务（如亚洲语言理解）中表现优异4。

（4）开发者友好功能

• 函数调用 & 结构化输出：支持自动化任务流和智能代理（Agent）构建6。

• 安全机制：附带 ShieldGemma 2（4B 参数图像安全分类器），可检测暴力、色情等内容57。

• 开源商用许可：采用 Apache 2.0 协议，允许商业用途，无 LLaMA 系列的使用限制4。

2. 性能对比

3. 应用场景

• 本地化 AI 助手：企业知识库、多语言客服。

• 边缘计算：手机、嵌入式设备运行轻量级 AI。

• 多模态分析：图像+文本理解。

部署步骤

我们进入到ollama的官网：

https://ollama.com/

找到上方的Models ，然后点击

此时会跳转到模型列表页面：

点击 gemma3 链接进去，此时我们会看到下拉框中有各个版本的大模型，如下图所示：

模型参数（1.5B、7B、8B等）是什么意思？

这些数字代表模型的 参数量（比如1.5B=15亿，7B=70亿），你可以简单理解为模型的“脑细胞数量”：

• 参数越多 → 模型越聪明（能处理复杂任务，比如写代码、逻辑推理），但需要的计算资源也越多。
• 参数越少 → 模型更轻量（反应快、适合简单任务），但对复杂问题可能表现一般。

举个例子：

• 1.5B 模型 ≈ 一个“高中生”水平（能聊天、写短文）。
• 7B 模型 ≈ “大学生”水平（能写代码、分析问题）。
• 70B 模型 ≈ “教授”水平（专业级回答，但需要顶级显卡）。

各参数对应的机器配置参考：

 根据实际情况，我这里选1B ， 找到右边的复制 安装命令：

打开cmd， 粘贴上面复制的命令， 等待下载。

等了很久，如果出现了 “unable to allocate CUDA0 buffer” ， 表示你的GPU内存不足。

然后运行 “nvidia-smi”， 查看 占用GPU的进程，然后全部关掉。

然后重新运行命令， 还是不行的话，就是机器跟不上了！

如果成功了，默认是运行了模型，直接可以在cmd输入命令对话， 如果关掉了，下次运行就要输入 运行模型命令：

ollama run 模型名称