gemma3:27b をクラウド GPU で動かす
gemma3:27b は Ollama による視覚言語モデルモデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
プロジェクトの説明： The current, most capable model that runs on a single GPU.
RTX 2080 Ti をレンタル $0.20/時間から
パラメータ数
≈ 27B
必要な GPU メモリ
≈ 22 GB
ライセンス
—
ソース
Ollama
今日動かせる GPU
約 22 GB の GPU メモリ：モデルのダウンロード（既定で 4 ビット）と作業用メモリです。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | レンタル |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.36 | $3.60 | レンタル |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | レンタル |
| A10 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | レンタル |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
gemma3:27b の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
Ollama をインストールしてモデルを実行
下のコマンドを実行します。Ollama がモデルをダウンロードし、ポート 11434 で OpenAI 互換 API を提供します。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run gemma3:27bなぜ自分で動かすのか
文書や画像の理解を自分の GPU で動かせます。画像ごとの料金はなく、ファイルは自分のマシンに残ります。
よくある質問
- gemma3:27b にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 22 GB（27B パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- gemma3:27b を動かす費用は？
- RTX 2080 Ti で 1 時間 $0.20 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $2.00 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能