Gemma 4 (2026 年に Google がリリースした新世代のオープンソース モデル) をローカルで呼び出したい場合は、ニーズに応じてこれら 4 種類のソリューションから選択できます。
1) 最も早く始める: Ollama (推奨)
これは最も障壁の低いアプローチであり、簡単なテスト、日常会話、ローカル API 呼び出しに適しています。
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特徴：
- Win/Mac/Linux で利用可能
- ハードウェアアクセラレーションを自動的に処理します
- OpenAIスタイルに対応したネイティブAPIを提供
2) グラフィカルインターフェイス: LM Studio / Unsloth Studio
デスクトップ GUI (ChatGPT に似たもの) に慣れている場合は、これら 2 種類のツールの方が便利です。
- LM Studio:Hugging Face で Gemma 4 量子化モデル (4 ビット、8 ビットなど) を直接検索してダウンロードし、リソースの使用状況を表示できます。
- Unsloth Studio: 推論に加えて、低メモリ微調整もサポートしています。 6GB～8GBのビデオメモリを搭載したマシンにさらに優しい。
3) 低構成と究極の制御: llama.cpp
古いマシン、純粋な CPU シナリオ、または推論パラメーターを詳細に制御したいユーザーに適しています。
量子化バージョンで .gguf モデル ファイルを使用すると、より低いハードウェアしきい値で Gemma 4 を実行できます。
4) 開発統合: Transformers/vLLM
Gemma 4 を独自のアプリケーションに統合したい場合:
- Transformers: Python プロジェクトにモデルを直接ロードするのに適しています
- vLLM: 高性能 GPU シナリオおよび高スループット推論サービスに適しています
クイック選択
| 需求 | 推荐工具 | 硬件门槛 |
|---|---|---|
| 我只想马上跑起来 | Ollama | 低（自动适配） |
| 我更喜欢图形界面 | LM Studio | 中 |
| 显存很紧张（6GB-8GB） | Unsloth / llama.cpp | 低 |
| 我要做本地 AI 应用开发 | Ollama / Transformers / vLLM | 中到高 |
| 我要做微调训练 | Unsloth Studio | 中到高 |
モデルの推奨サイズ
Gemma 4 はさまざまなサイズで利用できます (E2B、E4B、31B など)。
- 通常のオフィスのラップトップの場合は、定量化された E2B/E4B が推奨されます。
- ビデオ メモリに余裕がある場合は、より大きなバージョンを試してください。