01Lo que sabe hacer
- Apache 2.0 (uso comercial libre)
- Multimodal: texto, imagen y audio en un mismo espacio vectorial
- Ultraligero: ~0,4 GB de VRAM en Q4, ~0,9 GB de RAM en CPU
- Etiqueta oficial Ollama: instalación con un solo comando
- —Modelo de embeddings — no genera texto (no es un chat LLM)
- —Contexto limitado a 8k tokens: dividir los documentos largos
- —Para integrar en una canalización RAG completa (base de datos vectorial + LLM generador)
04Instalar
Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.
02Memoria requerida
VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.
¿Qué hardware necesitas para EmbeddingGemma 2?
Para ejecutar EmbeddingGemma 2 en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 0.4 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.
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Cuando te desplazas: EmbeddingGemma 2 también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →
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03Velocidad estimada
Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.