स्थानिक पातळीवर gpt-oss-20b सह कसे काम करायचे ते येथे आहे: नवीन काय आहे, कामगिरी आणि ते कसे तपासायचे.

च्या आगमन साठी gpt-oss-20b स्थानिक वापर अधिक वापरकर्त्यांसाठी पीसीवर थेट चालणारे एक शक्तिशाली तर्कसंगत मॉडेल आणते. हे पुश, सह संरेखित NVIDIA RTX GPU साठी ऑप्टिमायझेशन, क्लाउडवर अवलंबून न राहता कठीण कार्यप्रवाहांचे दार उघडते.

लक्ष स्पष्ट आहे: ऑफर करणे खूप लांब संदर्भासह ओपन-वेट प्रगत शोध, संशोधन, कोड सहाय्य किंवा लांब चॅट्स यासारख्या जटिल कामांसाठी, प्राधान्य देऊन गोपनीयता आणि स्थानिक पातळीवर काम करताना खर्च नियंत्रण.

स्थानिक पातळीवर चालताना gpt-oss-20b काय प्रदान करते?

जीपीटी-ओएसएस कुटुंब मॉडेल्ससह पदार्पण करते ओपन वेट तुमच्या स्वतःच्या उपायांमध्ये सहजपणे एकत्रित करण्यासाठी डिझाइन केलेले. विशेषतः, जीपीटी-ओएसएस-१२०बी डेस्कटॉप पीसीसाठी तर्क क्षमता आणि वाजवी हार्डवेअर आवश्यकता संतुलित करण्यासाठी हे वेगळे आहे.

एक वेगळे वैशिष्ट्य म्हणजे विस्तारित संदर्भ विंडो, जीपीटी-ओएसएस श्रेणीमध्ये १३१,०७२ टोकन पर्यंत समर्थनासह. ही लांबी सुलभ करते लांब संभाषणे, विपुल कागदपत्रांचे विश्लेषण किंवा कट किंवा विखंडन न करता विचारांच्या सखोल साखळ्या.

बंद मॉडेल्सच्या तुलनेत, ओपन-वेट प्रस्ताव प्राधान्य देतो एकत्रीकरण लवचिकता अर्जांमध्ये: पासून साधनांसह सहाय्यक (एजंट) साठी सम प्लगइन्स संशोधन, वेब शोध आणि प्रोग्रामिंग, सर्व स्थानिक अनुमानाचा फायदा घेत.

व्यावहारिक दृष्टीने, पॅकेज gpt-oss:20b सुमारे १३ GB आहे. लोकप्रिय रनटाइम वातावरणात स्थापित. हे आवश्यक संसाधनांसाठी टोन सेट करते आणि स्केल करण्यास मदत करते व्हीआरएएम अडथळ्यांशिवाय कामगिरी राखण्यासाठी.

एक मोठा प्रकार (gpt-oss-120b) देखील आहे, जो अशा परिस्थितींसाठी डिझाइन केलेला आहे अधिक मुबलक ग्राफिक संसाधने. तथापि, बहुतेक पीसींसाठी, 20B वेग, स्मृती आणि गुणवत्ता यांच्यातील संबंधांमुळे हे सर्वात वास्तववादी प्रारंभिक बिंदू आहे.

RTX साठी ऑप्टिमायझेशन: वेग, संदर्भ आणि VRAM

GPT-OSS मॉडेल्सना परिसंस्थेशी जुळवून घेणे एनव्हीआयडीआयए आरटीएक्स उच्च उत्पादन दरांना अनुमती देते. उच्च दर्जाच्या उपकरणांमध्ये, २५६ टोकन/सेकंद पर्यंतची कमाल पातळी योग्य समायोजनांसह, विशिष्ट ऑप्टिमायझेशन आणि अचूकतेचा फायदा घेऊन जसे की MXFP4.

निकाल कार्ड, संदर्भ आणि कॉन्फिगरेशनवर अवलंबून असतात. a सह चाचण्यांमध्ये आरटीएक्स 5080, gpt-oss 20b सुमारे पोहोचले १२८ टन/सेकंद समाविष्ट संदर्भांसह (≈8k). वाढवून १६k विंडो आणि काही भार सिस्टम रॅममध्ये टाकल्याने, दर ~ पर्यंत घसरला१२८ टन/सेकंद, बहुतेक काम GPU करत असताना.

धडा स्पष्ट आहे: VRAM नियमस्थानिक एआय मध्ये, अ अधिक मेमरीसह RTX 3090 ते नवीन GPU पेक्षा चांगले कार्य करू शकते परंतु कमी VRAM सह, कारण ते ओव्हरफ्लोला प्रतिबंधित करते सिस्टम मेमरी आणि CPU चा अतिरिक्त हस्तक्षेप.

gpt-oss-20b साठी, मॉडेलचा आकार संदर्भ म्हणून घेणे सोयीचे आहे: सुमारे 13 जीबी साठी अधिक जागा केव्ही कॅशे आणि गहन कामे. एक जलद मार्गदर्शक म्हणून, अशी शिफारस केली जाते की 16 जीबी व्हीआरएएम किमान आणि ध्येय ठेवा 24 जीबी जर दीर्घ संदर्भ किंवा सततचे भार अपेक्षित असतील.

ज्यांना हार्डवेअर दाबायचे आहे ते एक्सप्लोर करू शकतात कार्यक्षम अचूकता (जसे की MXFP4), संदर्भ लांबी समायोजित करा किंवा शक्य असेल तेव्हा मल्टी-GPU कॉन्फिगरेशनचा अवलंब करा, नेहमी ध्येय ठेवून स्वॅप टाळा रॅमच्या दिशेने.

स्थापना आणि वापर: ओलामा आणि इतर मार्ग

सोप्या पद्धतीने मॉडेलची चाचणी घेण्यासाठी, ओलामा RTX PC वर थेट अनुभव देते: तुम्हाला जटिल कॉन्फिगरेशनशिवाय GPT-OSS-20B डाउनलोड करण्याची, चालवण्याची आणि चॅट करण्याची परवानगी देते., पीडीएफ, टेक्स्ट फाइल्स, इमेज प्रॉम्प्ट आणि कॉन्टेक्स्ट अॅडजस्टमेंटला सपोर्ट करण्याव्यतिरिक्त.

प्रगत वापरकर्त्यांसाठी पर्यायी मार्ग देखील आहेत, उदाहरणार्थ विंडोज ११ वर एलएलएम इंस्टॉल करा. फ्रेमवर्क जसे की call.cpp आणि लायब्ररी टाइप करा. GGML अलिकडच्या प्रयत्नांसह, RTX साठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहेत सीपीयू लोड कमी करा आणि फायदा घ्या CUDA आलेख. समांतर, मायक्रोसॉफ्ट एआय फाउंड्री लोकल (पूर्वावलोकनात) CUDA आणि TensorRT प्रवेग वापरून CLI, SDK किंवा API द्वारे मॉडेल्स एकत्रित करा.

साधनांच्या परिसंस्थेत, इंटेल एआय प्लेग्राउंड २.६.० ने त्यांच्या पर्यायांमध्ये gpt-oss-20b समाविष्ट केले आहे.या अपडेटमध्ये फ्रेमवर्कमध्ये बॅकएंड आणि रिव्हिजनसाठी सूक्ष्म आवृत्ती नियंत्रण जोडले आहे जसे की ओपनव्हिनो, कम्फीयूआय y call.cpp (च्या पाठिंब्याने ज्वालामुखी आणि संदर्भ समायोजन), सुलभ करणे स्थिर स्थानिक वातावरण.

स्टार्ट-अप मार्गदर्शक तत्त्व म्हणून, तपासा उपलब्ध VRAM, तुमच्या GPU ला बसणारा मॉडेल प्रकार डाउनलोड करा, सत्यापित करा टोकन वेग प्रतिनिधी सूचनांसह आणि समायोजित करते संदर्भ विंडो ग्राफिक्स कार्डवरील सर्व भार ठेवण्यासाठी.

या तुकड्यांसह, सहाय्यक तयार करणे शक्य आहे शोध आणि विश्लेषणच्या साधने अन्वेषण किंवा चे समर्थन प्रोग्रामिंग जे पूर्णपणे संगणकावर चालतात, डेटा सार्वभौमत्व राखतात.

gpt-oss-20b चे RTX प्रवेग, काळजीपूर्वक VRAM व्यवस्थापन आणि Ollama, llama.cpp, किंवा AI Playground सारख्या साधनांसह संयोजन स्थानिक पातळीवर रिजनिंग AI चालविण्यासाठी एक परिपक्व पर्याय मजबूत करते; बाह्य सेवांवर अवलंबून न राहता कामगिरी, खर्च आणि गोपनीयतेचे संतुलन साधणारा मार्ग.

संबंधित लेख:

ओपनएआयने जीपीटी-ओएसएस-१२०बी रिलीज केले: हे त्याचे आतापर्यंतचे सर्वात प्रगत ओपन वेट मॉडेल आहे.

अल्बर्टो नावारो

मी एक तंत्रज्ञान उत्साही आहे ज्याने त्याच्या "गीक" आवडींना व्यवसायात बदलले आहे. मी माझ्या आयुष्यातील 10 वर्षांहून अधिक काळ अत्याधुनिक तंत्रज्ञानाचा वापर करून आणि सर्व प्रकारच्या कार्यक्रमांना निव्वळ उत्सुकतेपोटी घालवले आहे. आता मी कॉम्प्युटर टेक्नॉलॉजी आणि व्हिडिओ गेम्समध्ये स्पेशलायझेशन केले आहे. याचे कारण असे की, मी 5 वर्षांहून अधिक काळ तंत्रज्ञान आणि व्हिडिओ गेमवरील विविध वेबसाइट्ससाठी लिहित आहे, प्रत्येकाला समजेल अशा भाषेत तुम्हाला आवश्यक असलेली माहिती देण्यासाठी लेख तयार करत आहे.

तुम्हाला काही प्रश्न असल्यास, माझे ज्ञान विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टीम तसेच मोबाइल फोनसाठी अँड्रॉइडशी संबंधित सर्व गोष्टींपासून आहे. आणि माझी वचनबद्धता तुमच्याशी आहे, मी नेहमी काही मिनिटे घालवण्यास तयार आहे आणि या इंटरनेटच्या जगात तुम्हाला पडणाऱ्या कोणत्याही प्रश्नांचे निराकरण करण्यात मदत करण्यास तयार आहे.