Ejecuta Gemma 4 localmente en tu propio hardware. Múltiples opciones de despliegue, desde instaladores de un clic hasta frameworks de servicio para producción.
La forma más sencilla de ejecutar Gemma 4 localmente. Un comando para descargar y servir cualquier variante con optimización automática del hardware.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh# Gemma 4 31B (Dense) - 最强性能
ollama run gemma4:31b
# Gemma 4 26B (MoE) - 效率优先
ollama run gemma4:26b
# Gemma 4 E4B - 移动/轻量
ollama run gemma4:e4b
# Gemma 4 E2B - 边缘设备
ollama run gemma4:e2bAplicación de escritorio con una interfaz visual para descargar, configurar y chatear con los modelos Gemma 4. Excelente para principiantes.
Motor de servicio de producción de alto rendimiento con PagedAttention, procesamiento por lotes continuo y endpoints API compatibles con OpenAI.
pip install vllm
vllm serve google/gemma-4-31b --max-model-len 32768Motor de inferencia en C++ optimizado que soporta modelos cuantizados GGUF. Ejecuta Gemma 4 en CPU o configuraciones mixtas CPU/GPU.
# Build llama.cpp
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp && cmake -B build && cmake --build build
# Run with GGUF model
./build/bin/llama-cli -m gemma-4-31b-Q4_K_M.gguf -p "Hello"Framework nativo de Apple Silicon creado por Apple. Optimizado para chips serie M con memoria unificada, ofreciendo un excelente rendimiento en hardware Mac.
pip install mlx-lm
mlx_lm.generate --model google/gemma-4-31b --prompt "Hello"Uso estimado de VRAM para cada variante del modelo en diferentes niveles de cuantización.
| Model | BF16 | INT8 | INT4 |
|---|---|---|---|
| E2B | 4 GB | 2.5 GB | 1.5 GB |
| E4B | 8 GB | 5 GB | 3 GB |
| 26B MoE | 52 GB | 28 GB | 16 GB |
| 31B Dense | 62 GB | 33 GB | 18 GB |
Obtén los pesos de los modelos Gemma 4 desde fuentes oficiales.