Đây là gpt-oss-20b trên máy cục bộ: Hướng dẫn sử dụng và hiệu suất RTX

gpt-oss-20b xuất hiện dưới dạng mô hình trọng số mở với khả năng thực thi cục bộ và ngữ cảnh dài (tối đa 131.072 mã thông báo).
Được tối ưu hóa cho NVIDIA RTX: Tốc độ được báo cáo lên tới 256 t/giây; VRAM đảm nhiệm việc duy trì hiệu suất.
Dễ sử dụng với Ollama và các giải pháp thay thế như llama.cpp, GGML và Microsoft AI Foundry Local.
Cũng có sẵn trong Intel AI Playground 2.6.0, với các khuôn khổ được cập nhật và khả năng quản lý môi trường được cải thiện.

Sự xuất hiện của gpt-oss-20b cho sử dụng tại địa phương mang đến một mô hình lý luận mạnh mẽ chạy trực tiếp trên PC cho nhiều người dùng hơn. Sự thúc đẩy này, phù hợp với Tối ưu hóa cho GPU NVIDIA RTX, mở ra cánh cửa cho các quy trình làm việc đòi hỏi khắt khe mà không cần dựa vào đám mây.

Trọng tâm rất rõ ràng: cung cấp mở trọng lượng với ngữ cảnh rất dài đối với các tác vụ phức tạp như tìm kiếm nâng cao, nghiên cứu, hỗ trợ mã hoặc trò chuyện dài, ưu tiên Riêng tư và kiểm soát chi phí khi làm việc tại địa phương.

Gpt-oss-20b cung cấp những gì khi chạy cục bộ?

Thực hiện cục bộ các mô hình GPT có trọng số mở

Gia đình gpt-oss ra mắt với các mô hình tạ mở được thiết kế để dễ dàng tích hợp vào các giải pháp của riêng bạn. Cụ thể, gpt-oss-20b Nó nổi bật nhờ khả năng cân bằng giữa khả năng suy luận và yêu cầu phần cứng hợp lý đối với một máy tính để bàn.

Một đặc điểm nổi bật là cửa sổ ngữ cảnh mở rộng, với khả năng hỗ trợ lên đến 131.072 mã thông báo trong phạm vi gpt-oss. Độ dài này tạo điều kiện thuận lợi những cuộc trò chuyện dài, phân tích các tài liệu đồ sộ hoặc chuỗi suy nghĩ sâu sắc hơn mà không bị cắt xén hoặc phân mảnh.

Nội dung độc quyền - Bấm vào đây Cách chuyển dữ liệu sang thẻ SD

So với các mô hình đóng, đề xuất trọng số mở ưu tiên tính linh hoạt tích hợp trong các ứng dụng: từ trợ lý có công cụ (đại lý) thậm chí các plugin cho nghiên cứu, tìm kiếm trên web và lập trình, tất cả đều tận dụng suy luận cục bộ.

Về mặt thực tế, gói gpt-oss:20b khoảng 13 GB được cài đặt trong các môi trường thời gian chạy phổ biến. Điều này thiết lập giai điệu cho các tài nguyên cần thiết và giúp mở rộng quy mô VRAM để duy trì hiệu suất mà không bị tắc nghẽn.

Ngoài ra còn có một biến thể lớn hơn (gpt-oss-120b), được thiết kế cho các tình huống với nhiều tài nguyên đồ họa phong phú hơn. Tuy nhiên, đối với hầu hết các máy tính cá nhân, 20B Đây là điểm khởi đầu thực tế nhất do mối quan hệ giữa tốc độ, trí nhớ và chất lượng.

Tối ưu hóa cho RTX: Tốc độ, Bối cảnh và VRAM

Công cụ để chạy gpt-oss 20b cục bộ

Điều chỉnh mô hình GPT-OSS cho phù hợp với hệ sinh thái NVIDIA RTX cho phép tốc độ tạo ra năng lượng cao. Trong các thiết bị cao cấp, đỉnh điểm lên tới 256 mã thông báo/giây với những điều chỉnh phù hợp, tận dụng các tối ưu hóa và độ chính xác cụ thể như MXFP4.

Kết quả phụ thuộc vào thẻ, ngữ cảnh và cấu hình. Trong các thử nghiệm với RTX 5080, gpt-oss 20b đạt khoảng 128 tấn/giây với các ngữ cảnh chứa đựng (≈8k). Bằng cách tăng cửa sổ 16k và buộc một số tải vào RAM hệ thống, tốc độ giảm xuống ~50,5 tấn/giây, trong đó GPU thực hiện hầu hết công việc.

Nội dung độc quyền - Bấm vào đây Cách khôi phục tài liệu Word mà không cần lưu

Bài học rất rõ ràng: Quy tắc VRAM. Trong AI cục bộ, một RTX 3090 với nhiều bộ nhớ hơn Nó có thể hoạt động tốt hơn GPU mới hơn nhưng với ít VRAM hơn, vì nó ngăn chặn tràn bộ nhớ bộ nhớ hệ thống và sự can thiệp bổ sung của CPU.

Đối với gpt-oss-20b, sẽ thuận tiện hơn nếu lấy kích thước của mô hình làm tham chiếu: về 13 GB nhiều chỗ hơn cho Bộ đệm KV và các nhiệm vụ chuyên sâu. Để có hướng dẫn nhanh, bạn nên có 16 GB VRAM ít nhất và hướng tới 24 GB nếu dự đoán bối cảnh dài hoặc tải trọng liên tục.

Những người muốn bóp phần cứng có thể khám phá độ chính xác hiệu quả (chẳng hạn như MXFP4), điều chỉnh độ dài ngữ cảnh hoặc sử dụng cấu hình đa GPU khi khả thi, luôn giữ mục tiêu tránh hoán đổi hướng tới RAM.

Cài đặt và sử dụng: Ollama và các tuyến đường khác

Hiệu suất GPT-OSS trên GPU RTX

Để kiểm tra mô hình theo cách đơn giản, Ollama mang đến trải nghiệm trực tiếp trên PC RTX: Cho phép bạn tải xuống, chạy và trò chuyện với GPT-OSS-20B mà không cần cấu hình phức tạp., ngoài việc hỗ trợ PDF, tệp văn bản, lời nhắc hình ảnh và điều chỉnh ngữ cảnh.

Ngoài ra còn có các tuyến đường thay thế cho người dùng nâng cao, ví dụ Cài đặt LLM trên Windows 11. Các khung như cuộc gọi.cpp và các thư viện kiểu GGML được tối ưu hóa cho RTX, với những nỗ lực gần đây trong giảm tải CPU và tận dụng Đồ thị CUDA. Song song đó, Microsoft AI Foundry Địa phương (trong bản xem trước) Tích hợp các mô hình thông qua CLI, SDK hoặc API với khả năng tăng tốc CUDA và TensorRT.

Nội dung độc quyền - Bấm vào đây Cách ẩn người đăng ký trên YouTube

Trong hệ sinh thái của các công cụ, Sân chơi AI Intel 2.6.0 đã tích hợp gpt-oss-20b vào các tùy chọn của nóBản cập nhật bổ sung khả năng kiểm soát phiên bản chi tiết cho các phần phụ trợ và bản sửa đổi cho các khuôn khổ như OpenVINO, ComfyUI y cuộc gọi.cpp (với sự hỗ trợ của Vulkan và điều chỉnh ngữ cảnh), tạo điều kiện thuận lợi môi trường địa phương ổn định.

Là một hướng dẫn khởi nghiệp, hãy kiểm tra VRAM khả dụng, tải xuống biến thể mô hình phù hợp với GPU của bạn, xác thực vận tốc mã thông báo với lời nhắc đại diện và điều chỉnh cửa sổ ngữ cảnh để giữ toàn bộ tải trên card đồ họa.

Với những mảnh ghép này, có thể xây dựng trợ lý cho tìm kiếm và phân tích, công cụ của nghiên cứu hoặc hỗ trợ của lập trình chạy hoàn toàn trên máy tính, duy trì quyền sở hữu dữ liệu.

Sự kết hợp giữa gpt-oss-20b với khả năng tăng tốc RTX, quản lý VRAM cẩn thận và các công cụ như Ollama, llama.cpp hoặc AI Playground củng cố một lựa chọn hoàn thiện để chạy AI suy luận cục bộ; một con đường cân bằng giữa hiệu suất, chi phí và quyền riêng tư mà không cần dựa vào các dịch vụ bên ngoài.