ملزومات هوش مصنوعی Gemma ۴؛ سیستم مورد نیاز برای اجرای Gemma ۴

Gemma 4 نسل جدید مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی Google DeepMind است که در اندازه‌های مختلف برای اجرا روی موبایل، لپ‌تاپ، کامپیوترهای شخصی و سرورها ارائه شده است. بنابراین برخلاف تصور رایج، برای اجرای Gemma ۴ الزاماً به یک سیستم بسیار قدرتمند نیاز ندارید؛ انتخاب سخت‌افزار به نسخه‌ای که قصد اجرای آن را دارید و همچنین میزان Quantization بستگی دارد.

در این مقاله، ملزومات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری Gemma ۴، میزان RAM و VRAM مورد نیاز مدل‌های مختلف و مناسب‌ترین سیستم برای اجرای محلی آن را بررسی می‌کنیم.

Gemma ۴ چیست؟

Gemma ۴ خانواده‌ای از مدل‌های Open Weight ساخته‌شده توسط Google DeepMind است که برای کارهایی مانند تولید متن، برنامه‌نویسی، استدلال، پردازش محتوای چندرسانه‌ای و اجرای Agentها طراحی شده است.

مدل‌های اصلی Gemma ۴ در پنج اندازه ارائه می‌شوند:

• Gemma 4 E2B
• Gemma 4 E4B
• Gemma 4 12B
• Gemma 4 26B A4B
• Gemma 4 31B

مدل‌های E2B و E4B بیشتر برای دستگاه‌های موبایل و Edge طراحی شده‌اند، درحالی‌که مدل‌های بزرگ‌تر برای لپ‌تاپ‌های قدرتمند، کامپیوترهای دسکتاپ، ورک‌استیشن‌ها و سرورها مناسب‌تر هستند.

برای اجرای Gemma ۴ چه سیستمی لازم است؟

پاسخ به این سؤال به نسخه Gemma ۴ بستگی دارد.

Google میزان حافظه موردنیاز برای بارگذاری مدل‌ها را بر اساس دقت‌های BF16، ۸-bit و Q4_0 اعلام کرده است. این اعداد تقریبی هستند و فقط حافظه مورد نیاز برای وزن‌های مدل و حدود ۲۰ درصد سربار بارگذاری را در نظر می‌گیرند؛ حافظه موردنیاز برای Context Window و سایر اجزای زمان اجرا می‌تواند به این مقدار اضافه شود.

این اعداد توسط مستندات رسمی Google ارائه شده‌اند و بسته به ابزار Inference و محیط اجرا ممکن است تغییر کنند.

سیستم مورد نیاز Gemma ۴ E2B

Gemma ۴ E2B کوچک‌ترین مدل این خانواده است و برای اجرای روی دستگاه‌های کم‌مصرف طراحی شده است.

حافظه تقریبی مورد نیاز آن:

BF16: 11.4 GB
8-bit: 5.7 GB
Q4_0: 2.9 GB

برای نسخه‌های موبایلی نیز Google حدود 1.1 GB و برای حالت موبایل فقط متنی حدود 0.84 GB حافظه را اعلام کرده است.

بنابراین E2B گزینه مناسبی برای دستگاه‌های ضعیف‌تر و اجرای Edge است.

سیستم مورد نیاز Gemma ۴ E4B

Gemma ۴ E4B یک مدل بزرگ‌تر از E2B است و برای موبایل و لپ‌تاپ نیز هدف‌گذاری شده است.

نیاز حافظه تقریبی:

BF16: 17.9 GB
8-bit: 8.9 GB
Q4_0: 4.5 GB

نسخه موبایلی آن حدود ۲.۵ GB و نسخه موبایل متنی حدود ۲.۲ GB حافظه نیاز دارد.

برای اجرای محلی E4B، استفاده از نسخه Quantized می‌تواند نیاز سخت‌افزاری را به شکل قابل‌توجهی کاهش دهد.

سیستم مورد نیاز Gemma ۴ 12B

Gemma ۴ 12B نسبت به مدل‌های E2B و E4B به منابع بیشتری نیاز دارد.

حافظه موردنیاز تقریبی:

BF16: 26.7 GB
8-bit: 13.4 GB
Q4_0: 6.7 GB

بنابراین اگر هدف شما اجرای محلی 12B با Quantization چهار بیتی باشد، یک GPU با حافظه مناسب می‌تواند گزینه قابل‌قبولی باشد؛ اما برای اجرای BF16 باید سخت‌افزار بسیار قدرتمندتری در اختیار داشته باشید.

سیستم مورد نیاز Gemma ۴ 26B A4B

مدل Gemma 4 26B A4B از معماری Mixture of Experts یا MoE استفاده می‌کند.

نکته مهم این است که اگرچه در زمان تولید هر Token تنها حدود ۴ میلیارد پارامتر فعال می‌شوند، برای اجرای سریع مدل باید تمام ۲۶ میلیارد پارامتر در حافظه بارگذاری شوند. به همین دلیل نیاز حافظه آن به یک مدل Dense حدود 26B نزدیک‌تر است، نه یک مدل 4B.

نیاز حافظه تقریبی:

BF16: 57.7 GB
8-bit: 28.8 GB
Q4_0: 14.4 GB

Google این مدل را برای کامپیوترهای دسکتاپ و سرورهای کوچک نیز هدف‌گذاری کرده است.

سیستم مورد نیاز Gemma ۴ 31B

Gemma ۴ 31B یکی از مدل‌های بزرگ خانواده است و طبیعتاً نسبت به مدل‌های کوچک‌تر به سخت‌افزار قدرتمندتری نیاز دارد.

حافظه تقریبی:

BF16: 69.9 GB
8-bit: 34.9 GB
Q4_0: 17.5 GB

بنابراین اجرای Q4_0 آن از نظر حافظه بسیار قابل‌دسترس‌تر از BF16 است، اما همچنان برای اجرای روان بهتر است از GPU با VRAM بالا یا ترکیبی از منابع GPU و RAM استفاده شود.

آیا برای اجرای Gemma ۴ به کارت گرافیک نیاز داریم؟

خیر، الزاماً نه.

مدل‌های Gemma ۴ را می‌توان با محیط‌های مختلف اجرا کرد و برای اجرای سریع‌تر، GPU یا شتاب‌دهنده مناسب مزیت قابل‌توجهی دارد.

اگر مدل را روی CPU اجرا کنید، عملکرد به پردازنده، RAM، فرمت مدل و ابزار Inference وابسته خواهد بود.

اما اگر هدف شما اجرای سریع و تعاملی Gemma ۴ است، استفاده از GPU مناسب‌تر است.

چه مقدار RAM برای Gemma ۴ نیاز داریم؟

میزان RAM به نسخه مدل و روش اجرای آن بستگی دارد.

به‌صورت عملی:

برای E2B و E4B: سیستم‌هایی با RAM متوسط می‌توانند مناسب باشند، به‌خصوص هنگام استفاده از نسخه‌های Quantized.

برای 12B: داشتن RAM بیشتر باعث می‌شود اجرای محلی انعطاف‌پذیرتر باشد.

برای 26B و 31B: به منابع حافظه بسیار بیشتری نیاز دارید و استفاده از Quantization اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

نکته مهم این است که VRAM موردنیاز مدل با RAM سیستم یکی نیست. اگر مدل کاملاً روی GPU بارگذاری شود، VRAM تعیین‌کننده است؛ اما برخی Runtimeها می‌توانند بخشی از مدل را روی RAM سیستم قرار دهند که معمولاً با کاهش سرعت همراه است.

Quantization در Gemma ۴ چیست؟

Quantization یا کوانتیزه‌سازی فرآیندی است که در آن وزن‌های مدل با دقت عددی پایین‌تری ذخیره و اجرا می‌شوند.

برای مثال:

BF16
↓
8-bit
↓
4-bit

هرچه تعداد بیت کاهش پیدا کند، معمولاً حافظه موردنیاز نیز کاهش می‌یابد.

برای نمونه، Gemma ۴ 12B به حدود:

26.7 GB در BF16
13.4 GB در 8-bit
6.7 GB در Q4_0

نیاز دارد.

به همین دلیل Quantization یکی از مهم‌ترین روش‌ها برای اجرای مدل‌های بزرگ روی کامپیوتر شخصی است.

آیا اجرای Gemma ۴ روی کامپیوتر شخصی امکان‌پذیر است؟

بله.

Gemma ۴ از ابتدا در اندازه‌های مختلف طراحی شده تا سناریوهای متفاوتی از موبایل و Edge تا دسکتاپ و سرور را پوشش دهد. مدل‌های E2B و E4B برای دستگاه‌های کوچک‌تر مناسب هستند و مدل‌های 12B، 26B A4B و 31B به سخت‌افزار قوی‌تری نیاز دارند.

اگر کامپیوتر معمولی دارید، بهتر است ابتدا سراغ نسخه‌های کوچک‌تر یا Quantized بروید.

بهترین Gemma ۴ برای کامپیوتر معمولی کدام است؟

اگر سیستم شما GPU قدرتمندی ندارد، E2B یا E4B انتخاب منطقی‌تری هستند.

اگر سیستم شما GPU مناسب‌تری دارد، می‌توانید مدل‌های بزرگ‌تر مانند 12B را نیز بررسی کنید.

برای سیستم‌های قدرتمندتر، 26B A4B گزینه جذابی است؛ Google نیز این مدل را نقطه شروع مناسبی برای بسیاری از وظایف معرفی کرده است، زیرا نسبت مناسبی میان قابلیت و نیاز محاسباتی ارائه می‌دهد.

برای Gemma ۴ چه CPU لازم است؟

Google برای اجرای محلی Gemma ۴ یک CPU واحد و مشخص را به‌عنوان حداقل CPU موردنیاز تعیین نکرده است؛ زیرا نیاز واقعی به Runtime، Quantization، اندازه مدل و نحوه Offload کردن محاسبات بستگی دارد.

با این حال برای اجرای محلی، CPU چند هسته‌ای جدیدتر تجربه بهتری ایجاد می‌کند.

در صورتی که GPU تمام مدل را در VRAM نگه دارد، فشار اصلی Inference روی GPU خواهد بود.

آیا لپ‌تاپ می‌تواند Gemma ۴ را اجرا کند؟

بله.

به‌خصوص مدل‌های E2B و E4B برای سناریوهای On-device و لپ‌تاپ مناسب هستند. Google، E4B را برای موبایل و لپ‌تاپ و مدل‌های بزرگ‌تر را برای دسکتاپ و سرور هدف‌گذاری کرده است.

برای لپ‌تاپ‌های معمولی، نسخه‌های Quantized انتخاب مناسب‌تری هستند.

آیا Gemma ۴ روی موبایل اجرا می‌شود؟

بله.

نسخه‌های E2B و E4B برای اجرای روی دستگاه‌های موبایل بهینه شده‌اند. مستندات Google برای نسخه‌های موبایلی Gemma ۴ به‌ترتیب حدود ۱.۱ GB برای E2B و ۲.۵ GB برای E4B حافظه را اعلام می‌کنند؛ حالت فقط متنی به حدود ۰.۸۴ و ۲.۲ GB نیاز دارد.

برای اجرای موبایلی، Google از LiteRT-LM استفاده می‌کند.

آیا برای اجرای Gemma ۴ به اینترنت نیاز داریم؟

اگر مدل را روی سیستم خود دانلود کرده و از Runtime محلی استفاده کنید، برای Inference محلی الزاماً به اینترنت دائمی نیاز ندارید.

این موضوع یکی از مزیت‌های مدل‌های Open Weight مانند Gemma است؛ می‌توانید مدل را در محیط محلی یا زیرساخت اختصاصی خود اجرا کنید.

البته دانلود اولیه مدل، نصب وابستگی‌ها و دریافت فایل‌های موردنیاز ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشد.

نرم‌افزار مورد نیاز برای اجرای Gemma ۴ چیست؟

بسته به روش اجرا می‌توانید از ابزارها و اکوسیستم‌های مختلف استفاده کنید.

برای نمونه، مستندات رسمی Google اجرای Gemma را با Hugging Face Transformers توضیح می‌دهد و نمونه اجرای آن روی GPU نوع T4 نیز ارائه شده است.

همچنین مدل‌های Quantized رسمی Gemma ۴ در قالب‌هایی مانند GGUF ارائه شده‌اند که برای اکوسیستم اجرای محلی مدل‌ها کاربرد دارند.

فضای ذخیره‌سازی مورد نیاز Gemma ۴ چقدر است؟

فضای Storage با حافظه موردنیاز هنگام Inference یکسان نیست.

اندازه فایل مدل به:

• تعداد پارامترها
• Precision
• Quantization
• فرمت مدل

وابسته است.

بنابراین بهتر است علاوه بر فضای فایل مدل، فضای کافی برای:

• Runtime
• Cache
• فایل‌های مدل
• محیط Python
• کتابخانه‌ها
• فایل‌های موقت

در نظر بگیرید.

آیا Context Window روی نیاز حافظه تأثیر دارد؟

بله، و این موضوع بسیار مهم است.

اعداد اعلام‌شده توسط Google برای حافظه مدل، فقط بارگذاری وزن‌های مدل را پوشش می‌دهند و حافظه موردنیاز KV Cache ناشی از Context Window در آن محاسبات لحاظ نشده است.

هرچه تعداد Tokenهای ورودی و خروجی بیشتر باشد، حافظه موردنیاز می‌تواند افزایش پیدا کند.

Gemma ۴ در برخی مدل‌ها از Context Window بسیار بزرگی پشتیبانی می‌کند؛ بنابراین اجرای یک Prompt بسیار طولانی می‌تواند حافظه بیشتری نسبت به اجرای Prompt کوتاه مصرف کند.

آیا برای Fine-tuning به سیستم قوی‌تری نیاز داریم؟

بله.

نیاز سخت‌افزاری Fine-tuning به‌مراتب بیشتر از Inference معمولی است.

Google نیز تأکید می‌کند که حافظه موردنیاز Fine-tuning به عواملی مانند:

• Framework
• Batch Size
• Full-precision Training
• PEFT
• LoRA

وابسته است و می‌تواند به‌طور قابل‌توجهی بیشتر از اجرای عادی مدل باشد.

بنابراین اگر هدف شما صرفاً استفاده از Gemma ۴ است، Inference محلی بسیار ساده‌تر از Fine-tuning خواهد بود.

جمع‌بندی ملزومات Gemma ۴

انتخاب سیستم مناسب کاملاً به مدل موردنظر شما بستگی دارد.

اگر هدف اجرای سبک و محلی است:

Gemma 4 E2B

انتخاب مناسبی است.

برای لپ‌تاپ و دستگاه‌های قوی‌تر:

Gemma 4 E4B

گزینه مناسبی محسوب می‌شود.

برای سیستم‌های دسکتاپ قدرتمند:

Gemma 4 12B

می‌تواند انتخاب مناسبی باشد.

برای سیستم‌های قوی‌تر و استفاده‌های حرفه‌ای:

Gemma 4 26B A4B

و در نهایت برای اجرای مدل بزرگ‌تر:

Gemma 4 31B

مناسب‌تر است.

مهم‌ترین نکته این است که نیاز حافظه به Precision و Quantization وابسته است. بنابراین نمی‌توان فقط بر اساس تعداد پارامترهای مدل درباره سیستم موردنیاز تصمیم گرفت. برای مثال Gemma ۴ 31B در BF16 حدود ۶۹.۹ GB حافظه و در Q4_0 حدود ۱۷.۵ GB نیاز دارد.

FAQ؛ سوالات متداول درباره ملزومات Gemma ۴

حداقل سیستم برای اجرای Gemma ۴ چیست؟

برای مدل‌های کوچک‌تر مانند E2B و E4B، نیاز سخت‌افزاری بسیار کمتر است و نسخه‌های موبایلی نیز برای اجرای On-device ارائه شده‌اند. برای مدل‌های بزرگ‌تر، نیاز به حافظه و توان پردازشی بیشتری خواهید داشت.

آیا Gemma ۴ روی کامپیوتر معمولی اجرا می‌شود؟

بله، به‌خصوص مدل‌های E2B و E4B و نسخه‌های Quantized مدل‌های بزرگ‌تر را می‌توان برای اجرای محلی بررسی کرد.

Gemma ۴ چقدر VRAM نیاز دارد؟

بسته به مدل و Precision متفاوت است. برای Q4_0، نیاز تقریبی از ۲.۹ GB برای E2B تا ۱۷.۵ GB برای 31B متغیر است.

آیا Gemma ۴ با ۸ گیگ VRAM اجرا می‌شود؟

مدل‌های E2B و E4B در Q4_0 از نظر حافظه پایه در محدوده پایین‌تر از ۸ GB هستند. Gemma ۴ 12B نیز در Q4_0 حدود ۶.۷ GB نیاز دارد، اما باید فضای اضافه برای Runtime و KV Cache را نیز در نظر گرفت.

آیا Gemma ۴ با ۱۶ گیگ VRAM اجرا می‌شود؟

Gemma ۴ 26B A4B در Q4_0 حدود ۱۴.۴ GB حافظه نیاز دارد؛ بنابراین از نظر بارگذاری وزن‌ها در محدوده ۱۶ GB قرار می‌گیرد، اما فضای باقی‌مانده برای Context و سربار Runtime محدود خواهد بود.

آیا Gemma ۴ روی CPU اجرا می‌شود؟

اجرای محلی روی CPU امکان‌پذیر است، اما سرعت آن به مدل، CPU، Quantization و Runtime بستگی دارد و معمولاً GPU تجربه سریع‌تری ارائه می‌دهد.

برای Gemma ۴ چقدر RAM لازم است؟

یک عدد ثابت وجود ندارد. مدل، Quantization، Runtime و میزان Context تعیین‌کننده هستند. برای مدل‌های بزرگ‌تر باید RAM بیشتری در اختیار داشته باشید.

آیا برای اجرای Gemma ۴ اینترنت لازم است؟

برای Inference محلی پس از دانلود مدل و وابستگی‌های لازم، اینترنت دائمی ضروری نیست.

بهترین مدل Gemma ۴ برای سیستم ضعیف چیست؟

در میان مدل‌های اصلی، E2B و سپس E4B گزینه‌های مناسب‌تری برای سخت‌افزار محدود هستند.

آیا Gemma ۴ برای لپ‌تاپ مناسب است؟

بله. E2B و E4B برای دستگاه‌های کوچک‌تر و لپ‌تاپ هدف‌گذاری شده‌اند و مدل‌های بزرگ‌تر برای سیستم‌های قدرتمندتر مناسب هستند.

آیا Gemma ۴ برای Fine-tuning روی کامپیوتر شخصی مناسب است؟

Fine-tuning به منابع بسیار بیشتری نسبت به Inference نیاز دارد. برای مدل‌های بزرگ‌تر معمولاً استفاده از روش‌هایی مانند LoRA/PEFT و سخت‌افزار قدرتمندتر منطقی‌تر است