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表 1. パラメータ数と量子化レベル（ビット深度）に基づいて、Gemma 3 モデルの読み込みに必要な GPU または TPU メモリの推定値。

注意: この見積もりには、プロンプト トークンやサポート ソフトウェアに必要な追加メモリは含まれていません。

メモリ使用量は、実行するプロンプトに必要なトークンの合計数に応じて増加します。プロンプトの処理に必要なトークン数が多いほど、必要なメモリ量は増加します。これは、モデルの読み込みに必要なメモリとは別です。

注: Gemma モデルのファインチューニングのメモリ要件は、推論の実行よりも大幅に高くなります。実際の要件は、使用する開発フレームワークとチューニング手法（低ランク アダプター（LoRA）とフル精度チューニングなど）によって異なります。

Gemma 3 モデルの概要  |  Google AI for Developers

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