使用 Ollama - 最簡單，推薦初學者

在mac上如何安裝 Ollama 來執行 Gemma3 4b 的模型和效果如何
環境:
電腦:MAC AIR M1 16G 
模型:Gemma3 4b 

Mac安裝Ollama

• 先到 https://ollama.com/ 官網
  

• 選 macOS
  

• 下載 Ollama.dmg 並執行
  

在終端機執行下列指令來執行 Gemma3 4b

    ollama run gemma3

等下載好模型就可以進行對話

退出Ollama 對話, 輸入

    /bye

執行成果

問題: >>> gemma 家族 用繁體中文

回覆:

好的，這裡提供關於 Gemma 家族的繁體中文資訊：

**Gemma 家族 (Google Gemma)**

Gemma 是 Google DeepMind 開發的一系列小型語言模型 (Large Language Models, 
LLMs)，專為研究和開發人員設計，使其能更容易地進行實驗和探索。

**Gemma 的成員：**

*   **Gemma 2:**  這是最新的版本，提供了多種模型大小（6B, 1.7B）以及多個語言
版本，包括英語、西班牙語、法語、德語、葡萄牙語、中文 (Simplified) 和 日本語
。 它更強調了安全性和可靠性，並添加了對多種模組化工具的支援。
    *   **Gemma 2-6B:** 60 億參數，性能最強的模型。
    *   **Gemma 2-1.7B:** 1.7 億參數，適合對資源有限的環境。
*   **Gemma 1:** 這是原版本，同樣也提供多個模型大小。

**Gemma 的主要特點：**

*   **小型且高效:**  Gemma 模型體積小，因此可以在各種硬體上執行，例如個人電
腦和筆記型電腦。
*   **開源:** Gemma 模型和相關程式碼都是開源的，任何人都可以免費使用、修改和
分發。
*   **可微訓練:**  Gemma 能夠進行微調 (fine-tuning) 以適應特定的任務和應用程
式。
*   **多語言支援:**  Gemma 模型支援多種語言，包括中文 (Simplified)。
*   **多功能性:**  Gemma 能夠執行各種 NLP (自然語言處理) 任務，例如文本生成
、翻譯、問答和摘要。

**如何獲取 Gemma 模型:**

*   **Google Colab:**  Google 提供 Colab Notebook，方便使用者直接在網路上運
行 Gemma 模型。
*   **Hugging Face:**  Gemma 模型也已上傳到 Hugging Face Hub，方便使用者透過
 Transformers 函式庫進行下載和使用。

**更多資訊:**

*   **Google DeepMind Gemma 官方網站:** 
[https://deepmind.google/gemma/](https://deepmind.google/gemma/)
*   **Hugging Face - Gemma:** 
[https://huggingface.co/models/google/gemma](https://huggingface.co/models/[https://huggingface.co/models/google/gemma](ttps://huggingface.co/models/google/gemma)

**簡而言之，Gemma 是一系列易於使用、開源且多語言支援的語言模型，非常適合用於
研究、開發和教育目的。**

希望這些資訊對您有所幫助!  如果您還有其他問題，請隨時提出。

耗費效能

total duration:       35.417909917s
load duration:        96.785417ms
prompt eval count:    17 token(s)
prompt eval duration: 2.175016083s
prompt eval rate:     7.82 tokens/s
eval count:           592 token(s)
eval duration:        33.145591s
eval rate:            17.86 tokens/s

總結

執行成果截圖中在 Mac 上使用 Ollama 成功運行了 Gemma 模型，並且在運行過程中有效地利用了 GPU。平均回覆速度達到了每秒 17.86 個詞元，相當不錯且非常實用的表現

表示在 Mac 上利用 Apple Silicon 的 GPU 加速了 Gemma 模型的推理，從而實現了相對高效的語言模型體驗。