Gemma 3 270M представляет собой инновационную компактную языковую модель от Google, созданную специально для эффективного выполнения задач после специального дообучения под них. Эта модель является частью семейства Gemma 3 и наследует ее основные архитектурные детали, но с некоторыми дополнениями. Около 170 миллионов параметров выделено для работы объемного словаря в 262144 токенов, остальные 100 миллионов — на блоки трансформера с использованием скользящего окна внимания (sliding window attention) в 15 из 18 слоев, что оптимизирует вычисления для длинных последовательностей, при этом поддерживая полное внимание в ключевых точках. Модель работает с контекстным окном до 32 768 токенов и отличается превосходной языковой поддержкой (более 140 языков).
Технически Gemma 3 270M отлично оптимизирована для задач с ограниченными ресурсами. Ее небольшой размер в 270 миллионов параметров делает ее идеальной для развертывания на периферийных устройствах, веб-браузерах или в облачных средах, где важны скорость и низкая стоимость эксплуатации. Разработчики отмечают, что модель обучалась использованием Quantization-Aware Training (QAT) поддерживает квантование INT4 практически без потери точности, что еще больше упрощает задачу локального инференса.
В отличие от более крупных моделей семейства, Gemma 3 270M не предназначена для сложных диалогов, а сфокусирована на специфических задачах, где она демонстрирует исключительную эффективность. Ее философия - "правильный инструмент для конкретной задачи". Не имеет смысла использовать большую модель если необходимо решать одну однотипную, повторяемую операцию, да в большинстве случаев будет необходимо дополнительно обучить модель как выполнять эту специфическую задачу, но после настройки она будет работать с поразительной точностью. Gemma 3 270M идеально подходит для создания набора небольших, узкоспециализированных моделей, каждая из которых является экспертом в своей области. Ее основные сценарии использования включают классификацию текста, извлечение сущностей (например, из юридических документов или медицинских записей), преобразование неструктурированного текста в структурированный формат, анализ тональности, фильтрацию токсичного контента и маршрутизацию запросов. А благодаря своей скорости она может стать отличным вариантом для приложений, требующих быстрых ответов в реальном времени.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
32 768 |
1 | 29,33 ₽ | 48,27 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 34,23 ₽ | 31,41 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 33,74 ₽ | 48,44 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 46,94 ₽ | 81,74 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 51,34 ₽ | 27,40 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 73,73 ₽ | 86,21 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 91,14 ₽ | 86,04 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 82,56 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 141,77 ₽ | 119,04 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 211,77 ₽ | 320,96 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 341,77 ₽ | 320,67 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 367,41 ₽ | 379,30 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 321,79 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 423,04 ₽ | 576,20 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 577,03 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
32 768 |
1 | 29,33 ₽ | 48,78 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 34,23 ₽ | 31,92 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 33,74 ₽ | 48,95 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 46,94 ₽ | 82,25 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 51,34 ₽ | 27,91 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 73,73 ₽ | 86,72 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 91,14 ₽ | 86,55 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 82,82 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 141,77 ₽ | 119,55 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 211,77 ₽ | 321,47 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 341,77 ₽ | 321,18 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 367,41 ₽ | 379,81 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 322,04 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 423,04 ₽ | 576,71 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 577,29 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
32 768 |
1 | 29,33 ₽ | 47,63 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 34,23 ₽ | 30,77 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 33,74 ₽ | 47,80 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 46,94 ₽ | 81,10 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 51,34 ₽ | 26,77 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 73,73 ₽ | 85,57 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 91,14 ₽ | 85,40 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 82,25 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 141,77 ₽ | 118,41 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 211,77 ₽ | 320,33 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 341,77 ₽ | 320,03 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 367,41 ₽ | 378,67 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 321,47 | Запустить | ||
32 768 |
1 | 423,04 ₽ | 575,57 | Запустить | ||
32 768 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 576,71 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.