OpenAI GPT-OSS: كيفية تشغيله محليًا أو استضافته ذاتيًا على السحابة، ومتطلبات الأجهزة

تم تصميم GPT-OSS بشكل جيد بشكل غير عادي من أجل إمكانية الوصول: gpt-oss-20B تم تصميم هذا المتغير ليعمل على وحدة معالجة رسومية واحدة للمستهلك (~16 جيجابايت VRAM) أو أجهزة الكمبيوتر المحمولة الحديثة المتطورة التي تستخدم إصدارات GGUF الكمية، بينما gpt-oss-120Bعلى الرغم من إجمالي معلماته البالغ 117 مليار معلمة، إلا أنه مزود بتقنيات MoE/المعلمات النشطة وتكميم MXFP4 الذي يسمح بتشغيله على وحدات معالجة رسومية واحدة من فئة H100 (بسعة 80 جيجابايت تقريبًا) أو على إعدادات وحدات معالجة رسومية متعددة. يثير نشر نموذج مفتوح المصدر بنمط GPT (يُطلق عليه غالبًا "GPT OSS") - سواءً كان نموذجًا مضغوطًا يتراوح حجمه بين 6 و7 مليارات للتطبيقات المحلية أو نموذجًا يزيد حجمه عن 70 مليار لخدمات الإنتاج - نفس السؤال الجوهري: كيفية تشغيل GPT-OSS محليًا أو ذاتيًا على السحابة، ومتطلبات الأجهزة.

ما هي نماذج GPT-OSS وما هي متطلبات الأجهزة الخاصة بها؟

ما هو GPT-OSS؟

GPT-OSS هي عائلة نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة الوزن التي أصدرتها OpenAI مؤخرًا (إصداران رئيسيان وقت الإصدار: إصداران بمعلمات بحجم حوالي 20 و120 مليار). تأتي هذه النماذج مع خيارات مُحسّنة (مزيج من الخبراء، وتكميم MXFP4 الأصلي في توزيع OpenAI، وابتكارات متفرقة/كثيفة) تُمكّن هذه الأعداد الكبيرة نسبيًا من المعلمات من العمل بذاكرة أقل بكثير مما تتطلبه نسخ FP32/FP16 البسيطة. كان الهدف من هذا الإصدار صراحةً جعل النماذج القوية أكثر قابلية للتشغيل على نطاق واسع وقابلة للتخصيص خارج نطاق أجهزة التوسيع الفائقة فقط.

حقائق المنتج الرئيسية (تحمل الأحمال):

gpt-oss-20B تم تصميمه ليعمل على وحدة معالجة رسومية واحدة للمستهلك مع ذاكرة VRAM بحجم ~16 جيجابايت (ويمكن استخدامه على أجهزة الكمبيوتر المكتبية/المحمولة مع كميات GGUF).
gpt-oss-120B (≈117B معلمات، ~5.1B نشط تم تصميم نموذج MoE (المعلمات في تصميم MoE الخاص بـ OpenAI) بحيث يمكن أن يتناسب النموذج مع H100 / A100 واحد بسعة 80 جيجابايت عند استخدام MXFP4 ودعم وقت تشغيل محدد، أو في إعدادات وحدة معالجة الرسومات المتعددة.

عوامل الأجهزة التي تحدد المتطلبات

حجم النموذج والهندسة المعمارية يمكن لطبقات MoE والطبقات المتفرقة/الكثيفة تغيير التنشيط والذاكرة العاملة. (يستخدم GPT-OSS مكونات بأسلوب مزيج الخبراء.)
الدقة والكمية FP32، FP16، BF16، 8 بت، 4 بت (GPTQ/AWQ/MXFP4). الدقة المنخفضة تقلل من سعة الذاكرة، ولكنها قد تؤثر على زمن الوصول ودقة الأرقام. يوفر OpenAI أوزان MXFP4 الكمية لـ GPT-OSS.
طول السياق (طول التسلسل) – تؤدي السياقات الأطول إلى زيادة استخدام ذاكرة التخزين المؤقت للتنشيط بشكل متناسب؛ يدعم GPT-OSS السياقات الطويلة للغاية (حتى نوافذ رمزية كبيرة جدًا في تصميمها)، مما يضاعف احتياجات الذاكرة.
حجم الدفعة والتزامن خدمة عدة مستخدمين متزامنين تُضاعف ذاكرة التنشيط والتخزين المؤقت. تُحاول أطر عمل مثل vLLM وDeepSpeed وTriton تجميع عمليات التنشيط ومشاركتها بكفاءة عبر الطلبات.
تكلفة إطار العمل الخدمي – تضيف خوادم الاستدلال المختلفة (vLLM، وtext-generation-inference، وllama.cpp، وONNX Runtime) تكاليف إضافية وتحسينات مختلفة.

ما "يناسب" أين: قواعد الذاكرة التقريبية

هناك مفهومان مهمان لتخطيط الأجهزة:

إجمالي عدد المعلمات - الحد الأعلى لحجم النموذج (117B مقابل 21B).
مجموعة نشطة/عاملة — في MoE أو إعدادات الدقة المحددة، يمكن أن تكون الذاكرة النشطة المطلوبة عند الاستدلال أصغر بكثير من بايتات المعلمات الخام.

قواعد عملية:

وحدات معالجة الرسومات (GPU) من فئة 16 جيجابايت/أجهزة الكمبيوتر المحمولة ذات الحافة → ممكن ل gpt-oss-20b إذا كنت تستخدم تكوين الذاكرة الموفر للنموذج (أو تقوم بالتكميم بشكل عدواني إلى 4 بت/NF4/AWQ).
80 جيجابايت H100 / A100 80 جيجابايت → استضافة وحدة معالجة رسومية واحدة لـ gpt-oss-120b في إعداداتهم الموصى بها. لتحقيق إنتاجية إنتاجية، قد تحتاج إلى وحدات معالجة رسومية متعددة للدفعات، أو التكرار، أو تقليل زمن الوصول في ظل التزامن.
إعدادات وحدات معالجة الرسومات المتعددة الكبيرة (مجموعات A100/H100) → مطلوب إذا كنت ترغب في تشغيل العديد من المستخدمين المتزامنين بزمن انتقال منخفض أو إجراء ضبط دقيق/تدريب مكثف. تتيح لك تقنيات DeepSpeed/ZeRO والتوازي التلقائي للموتر تقسيم النماذج الكبيرة عبر وحدات معالجة الرسومات.

خلاصة القول: للتجربة والاستخدام المحلي الخفيف، خطط لوحدة معالجة رسومية بسعة 16-24 جيجابايت (أو وحدة معالجة مركزية + تكميم مكثف). لاستنتاج إنتاجي باستخدام وحدة معالجة رسومية واحدة لنموذج gpt-oss الكبير، ستستهدف وحدة H100 بسعة 80 جيجابايت، وإلا فاستخدم تقسيمًا متعدد وحدات معالجة الرسوميات.

ما مقدار قوة الحوسبة المطلوبة لنشر GPT-OSS عمليًا؟

الاستدلال مقابل التدريب: ميزانيات مختلفة تمامًا

الإستنباطالتكلفة الرئيسية هي ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (VRAM) والنوى المُحسّنة. مع أوقات تشغيل مُحسّنة (vLLM، TensorRT، DeepSpeed-Inference) وتقنية التكميم، يُمكن إجراء الاستدلال على gpt-oss-20b على وحدة معالجة رسومات استهلاكية بسعة 16 جيجابايت؛ صُمم طراز MoE بسعة 120 جيجابايت ليتناسب مع وحدة معالجة الرسومات H100 بسعة 80 جيجابايت.
الضبط الدقيق / التدريب الكامل: أوامر حجم أكبر - ستحتاج إلى العديد من وحدات معالجة الرسومات، أو نماذج تدريب متخصصة (مجموعات H100/A100 متعددة العقد، وميزانية DFLOPs، ومدخلات/مخرجات التخزين). تركز هذه المقالة بشكل رئيسي على الاستدلال/الاستضافة الذاتية ووصفات الضبط الدقيق البسيط (QLoRA / LoRA)، وليس على التدريب المسبق الذي يستغرق أسابيع عديدة.

وحدة المعالجة المركزية مقابل وحدة معالجة الرسومات مقابل المسرعات المتخصصة

وحدة المعالجة المركزية فقط: ممكن مع GGUF/llama.cpp وعمليات البناء الكمي الصغيرة، مع استبدال زمن الوصول بتكلفة أقل. تشغيل 20 بايت على وحدة المعالجة المركزية بدون عملية الكمي أمر غير عملي. استخدم وحدة المعالجة المركزية عندما تكون الخصوصية أو التشغيل المحلي غير متصل بالإنترنت أمرًا ضروريًا، وتكون احتياجاتك من الإنتاجية منخفضة.
وحدة معالجة الرسوميات‏:‏: مُفضّل من حيث زمن الوصول والإنتاجية. تختلف وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الحديثة للتعلم الآلي (A100/H100/4090/4080) اختلافًا كبيرًا في بنية HBM/VRAM والبنية الداخلية لوحدات معالجة الرسومات. توصي مستندات gpt-oss باستخدام فئة H100 للإصدار 120B.
TPU / AMD MI300X: مدعوم من قبل بعض بيئات التشغيل (إصدارات vLLM/ROCm) ويمكن أن يكون فعالاً من حيث التكلفة في بعض السحابات — تحقق من مستندات المزود عند اختيار الأجهزة.

كيفية تشغيل GPT-OSS محليًا بميزانية محدودة؟ (الرمز + خطوة بخطوة)

وفيما يلي نهجان عمليان: (A) كمبيوتر محمول/مكتبي مزود بوحدة معالجة رسومية مع ذاكرة وصول عشوائي للفيديو (VRAM) بسعة 16–24 جيجابايت باستخدام التكميم رباعي البت، و (B) وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات منخفضة الأداء (غير متصلة بالإنترنت) باستخدام llama.cpp (GGUF) أو عمليات بناء كمية صغيرة. كلاهما شائع الاستخدام من قِبل الممارسين عند محدودية الموارد المالية والقدرات.

ملاحظة: تفترض هذه التعليمات استخدام بيئة بايثون (يُنصح باستخدام لينكس لدعم CUDA بشكل أفضل). بالنسبة لنظام ويندوز، استخدم WSL2 لتحقيق أفضل توافق مع سلاسل أدوات وحدة معالجة الرسومات.

أ. مسار وحدة معالجة الرسومات (الموصى به للحصول على أفضل زمن انتقال في حدود الميزانية) - التكميم + التحميل باستخدام البتات والبايتات (4 بت)

يهدف هذا المسار إلى الجري openai/gpt-oss-20b على وحدة معالجة رسومية استهلاكية واحدة (مثل 24 جيجابايت 4090 أو 16 جيجابايت 4080). تستخدم تقنية التكميم 4 بتات للبتات والبايتات وتقنية Hugging Face transformers خريطة الجهاز/التسريع.

الخطوة 1 - تثبيت الأساسيات

# Linux + CUDA (example); pick the correct torch CUDA wheel for your driver

python -m pip install -U pip
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121  # pick your CUDA version

pip install -U transformers accelerate bitsandbytes safetensors

(إذا كنت تستخدم conda، قم بإنشاء env وتثبيت عجلة الشعلة المتوافقة مع CUDA لمنصتك.)

الخطوة 2 — (اختياري) قم بتسجيل الدخول إلى Hugging Face لتنزيل الملفات الكبيرة

huggingface-cli login

الخطوة 3 - مثال بايثون (نموذج 4 بت مُكمّم التحميل)

# save as run_gptoss_4bit.py

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig

model_id = "openai/gpt-oss-20b"

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4"   # or "fp4"/"nf4" depending on support

)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_fast=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",                 # let transformers pick GPU + CPU offload if needed

    quantization_config=bnb_config,
    torch_dtype=torch.float16,
    trust_remote_code=True
)

prompt = "Write a concise summary of quantization for LLMs."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(out, skip_special_tokens=True))

ملاحظات ونصائح

استعمل device_map="auto" so transformers يستخدم تفريغ وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات تلقائيًا. إذا كان لديك وحدة معالجة رسومات واحدة، device_map="auto" سيتم عادةً وضع كل شيء على وحدة معالجة الرسومات (GPU) وتفريغ ما يجب أن يكون على وحدة المعالجة المركزية (CPU).
إذا نفدت ذاكرة VRAM لديك، أضف --offload_folder ./offload (أو مجموعة offload_folder in from_pretrained) لتفريغ الموترات إلى NVMe.
تم توثيق نهج Hugging Face + bitsandbytes على نطاق واسع؛ راجع دليل المحولات المكونة من 4 بت للحصول على التفاصيل.

ب. مسار وحدة المعالجة المركزية/الميزانية الصغيرة (llama.cpp / GGUF)

إذا لم يكن لديك وحدة معالجة رسومية (GPU) أو كانت وحدة معالجة الرسوميات لديك صغيرة جدًا، llama.cpp تتيح لك إصدارات GGUF (والملفات المكممة AWQ/GPTQ) تشغيل النماذج على وحدة المعالجة المركزية مع زمن انتقال مقبول للمستخدمين الفرديين.

الخطوة 1 — تثبيت ارتباطات llama.cpp / Python

# Download and build (Linux)

git clone --recursive https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make
# Python bindings (optional)

pip install llama-cpp-python

الخطوة 2 — تحويل الموتر الآمن → GGUF (إذا كانت نصوص التحويل متاحة لـ gpt-oss)
توفر OpenAI/Hugging Face موسعات أمان؛ محولات المجتمع (أو البرامج النصية في llama.cpp) تحويل إلى GGUF. يعتمد الأمر الدقيق على الملف الحالي llama.cpp الأدوات؛ تحقق من ملف README الخاص بالمستودع convert.py/convert-safetensors-to-gguf(تناقش مواضيع المجتمع عملية التحويل للنماذج الجديدة.)

الخطوة 3 - تشغيل النموذج باستخدام llama.cpp

# basic inference (example)

./main -m ./gpt-oss-20b.gguf -p "Explain GGUF and quantization in one paragraph." -n 256

ملاحظات ومقايضات

عمليات وحدة المعالجة المركزية أبطأ بكثير. استخدم هذا المسار للاختبار، أو الخصوصية، أو الوكلاء المحليين ذوي التزامن المنخفض جدًا.
إن إنشاء مخرجات طويلة أو خدمة العديد من المستخدمين المتزامنين على وحدة المعالجة المركزية ليس أمرًا عمليًا؛ لذا انتقل إلى وحدة معالجة الرسومات للإنتاج.

الإصدارات الكمية على القرص (GPTQ/AWQ)

إذا كنت بحاجة إلى ضغط نموذج كبير في وحدة معالجة رسومية صغيرة (على سبيل المثال، 8-12 جيجابايت)، فإن النتائج من المجتمع تُظهر أن التكميم بأسلوب GPTQ/AWQ يمكن أن يجعل بعض نماذج 20B تعمل على وحدات معالجة رسومية ذات VRAM منخفضة — ولكن التحويل غالبًا ما يحتاج إلى الأكثر من ذلك وحدة المعالجة المركزية (RAM) ووحدة معالجة رسومية وسيطة واحدة أثناء التحويل. الأدوات: GPTQ-for-LLaMa, AutoGPTQ (مؤرشف) AWQو QLLM.

نصائح عملية للميزانية المحدودة

تفضيل نقاط التفتيش الكمية المكونة من 4 بت (GPTQ/AWQ/MXFP4) — غالبًا ما يكون الفرق بين "يعمل في 12 جيجابايت" و"يتطلب 80 جيجابايت".
تحديد طول السياق لاستنتاج الميزانية: السياقات الطويلة تُستنزف ذاكرة التخزين المؤقت للتنشيط. إذا كان عليك تخزين سياقات طويلة، ففكّر في استراتيجيات تفريغ البيانات.
استخدم ذاكرة موحدة / تفريغ nvmem بعناية — قد توفر الأطر إمكانية تفريغ وحدة المعالجة المركزية/NVMe (DeepSpeed ZeRO-Offload / ZeRO-Infinity)، ولكن هذا يؤدي إلى زيادة زمن الوصول.

كيفية استضافة GPT-OSS ذاتيًا على موفري الخدمات السحابية (دليل عملي ومؤشرات التكلفة)؟

ما هي الأجهزة السحابية التي يجب اختيارها؟

وحدة معالجة رسومية واحدة 80 جيجابايت H100: مناسب لاستضافة gpt-oss-120b لحركة مرور البيانات الصغيرة والمتوسطة. بمصطلحات AWS، توفر مثيلات P5 أجهزة H100؛ وتُسهّل الإصدارات ذات وحدة معالجة الرسومات الفردية (المُعلن عنها عام 2025) ضبط الحجم المناسب للاستدلال. استخدم عائلة P5 / ND H100 حسب مزود الخدمة.
**وحدة معالجة الرسومات المتعددة (8× H100)**لتحقيق إنتاجية عالية وتكرارية، استخدم p5.48x أو p5dn أو مجموعة مماثلة. يُقلل استخدام NVidia NVLink/NVSwitch في نفس الحالة من تكلفة الاتصالات بين وحدات معالجة الرسومات.
السحب البديلةCoreWeave، وLambda Labs، وPaperspace، وRunpod - غالبًا ما تكون استئجار وحدات معالجة رسومية فورية/عند الطلب أرخص للاستدلال المتقطع. استخدمها للتطوير قبل الالتزام بالبنية التحتية طويلة الأجل.
الإنتاج المتطور / الثقيل: AWS p5 (H100) (8 × H100 سعة 80 جيجابايت لكل مثيل) - لتحقيق أعلى معدل نقل بيانات لكل عقدة واحتياجات وحدة معالجة رسوميات واحدة (GPU) بسعة 80 جيجابايت فأكثر، أو لـ 120 جيجابايت فأكثر مع تقسيم أقل. يوفر P5 وحدات H100 ومساحة تخزين محلية NVMe كبيرة.

أدوات الاستدلال على توليد النصوص (TGI)/حاويات NVIDIA TGI، أو إعداد استدلال DeepSpeed.

توفير NVMe محليًا سريعًا إذا كنت تخطط لتفريغ حالات التنشيط الكبيرة (ZeRO-Infinity). عادةً ما تحتوي عقد P4/P5 على NVMe محلي ونطاق ترددي شبكي عالي جدًا. ()
الأمن والشبكات - وضع نقاط نهاية الاستدلال خلف موازنات التحميل، واستخدام مجموعات التوسع التلقائي للواجهات الأمامية، وفصل الاهتمامات (خدمة النموذج مقابل توجيه الطلب).
المراقبة وأهداف التعلم — تتبع استخدام وحدة معالجة الرسوميات، والذاكرة، والرمز/ثانية، وزمن الوصول p95 والأخطاء؛ استخدم Prometheus + Grafana للمقاييس.

مثال على سير عمل الاستضافة الذاتية السحابية (AWS P4/P5)

اختر المثيل (p4d/p5) بناءً على احتياجات ذاكرة الطراز. بالنسبة لـ gpt-oss-20B، وحدة تخزين واحدة بسعة 16-32 جيجابايت كافية؛ بالنسبة لـ gpt-oss-120B، اختر وحدة تخزين HBM بسعة 80 جيجابايت أو وحدة معالجة رسومات متعددة.
تحضير AMI / الصورة - استخدام AMI للبائع الذي يجمع CUDA وcuDNN وPyTorch المحسّن (أو صور البائع مع برامج تشغيل NVIDIA).
تثبيت مجموعة الخدمة: vLLM، المحولات، حاويات استدلال توليد النص (TGI)/NVIDIA TGI، أو إعداد استدلال DeepSpeed.
توفير NVMe محليًا سريعًا إذا كنت تخطط لتفريغ حالات التنشيط الكبيرة (ZeRO-Infinity)، فغالبًا ما تحتوي عقد P4/P5 على NVMe محلي ونطاق ترددي شبكي مرتفع للغاية.
الأمن والشبكات - وضع نقاط نهاية الاستدلال خلف موازنات التحميل، واستخدام مجموعات التوسع التلقائي للواجهات الأمامية، وفصل الاهتمامات (خدمة النموذج مقابل توجيه الطلب).
المراقبة وأهداف التعلم — تتبع استخدام وحدة معالجة الرسوميات، والذاكرة، والرمز/ثانية، وزمن الوصول p95 والأخطاء؛ استخدم Prometheus + Grafana للمقاييس.

نموذج خطة الاستضافة الذاتية (gpt-oss-20b، إنتاج على نطاق صغير)

الهدف: خدمة حوالي 20 مستخدمًا متزامنًا، وهدف الاستجابة 1-2 ثانية، وحساس للتكلفة.

حتة: 1 × A10G / 1 × وحدة معالجة رسومية (GPU) بسعة 24 جيجابايت (على سبيل المثال، G5 / A10G / RTX 6000) للطراز + 1 × خادم تمهيد وحدة المعالجة المركزية الصغيرة.
وقت التشغيل:vLLM كخادم النموذج (التجميع المستمر) + بوابة CometAPI.
على نطاق والسيارات:استخدام مجموعة التوسع التلقائي مع GPU AMI وALB + التوسع التلقائي الأفقي بواسطة مقاييس وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات.
الخزائن :NVMe محلي لتخزين النماذج مؤقتًا؛ مخزن الكائنات (S3) لتخزين النماذج الباردة.
مراقبة: Prometheus + Grafana، تتبع استخدام وحدة معالجة الرسوميات، والزمن الكامن، وطول قائمة الانتظار.
أمن:VPC، شبكات فرعية خاصة، أدوار IAM لتخزين النموذج، وشهادات TLS.

نموذج خطة الاستضافة الذاتية (gpt-oss-120b، الإنتاج)

الهدف: انخفاض زمن الوصول للعديد من المستخدمين المتزامنين / المؤسسات.

حتة: 1× H100 سعة 80 جيجابايت (وحدة معالجة رسومية واحدة) كخط أساس؛ يُمكن التوسع أفقيًا أو استخدام وحدات معالجة رسومية متعددة p5 لزيادة الإنتاجية. لتحقيق إنتاجية عالية، يُمكنك إما تكرار خدمة وحدة معالجة رسومية واحدة (بيانات متوازية) أو تقسيم النموذج عبر وحدات معالجة رسومية باستخدام DeepSpeed (موتر/خط أنابيب).
وقت التشغيل: DeepSpeed-Inference مع TP التلقائي أو NVIDIA TensorRT (حيثما يتوفر). قد يكون دعم vLLM لـ MoE/Multi-GPU والنوى المضبوطة مفيدًا أيضًا.
Kubernetes: استخدم K8s مع مكونات الجهاز وNVMe المحلي؛ استخدم اختبار الفوضى للتوفر.
تحسين التكلفة:حالات محجوزة للتحميل المتوقع؛ حالات موضعية لأحمال العمل الدفعية.

مثال: بدء تشغيل حاوية خدمة vLLM لـ gpt-oss-20b

# assume vllm is installed and CUDA is set up

vllm serve --model openai/gpt-oss-20b --port 8000 --num-gpus 1

ثم وجه الواجهة الأمامية الخاصة بك إلى http://<host>:8000/v1/chat/completions (يدعم vLLM واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI).

نصائح لتحسين التكلفة

أجهزة افتراضية قابلة للإلغاء/التوقف تعتبر أرخص بنسبة 50-80% ولكنها تتطلب نقاط تفتيش أو استراتيجيات إعادة ظهور سريعة.
كمية النموذج يقلل احتياجات نوع المثيل (على سبيل المثال، قد يتم تقديم 120B كمّيًا على عدد أقل من وحدات معالجة الرسوميات إذا كانت المحركات تدعم إزالة الكمية أثناء التنقل).
استخدم عائلات المثيلات المُحسّنة للاستدلال فقط (P5/P4/A2 Ultra) مع NVLink/NVSwitch عالية عند القيام بالتوازي مع نموذج وحدة معالجة الرسومات المتعددة؛ يعتبر عرض النطاق الترددي للشبكة مهمًا لتجزئة البيانات بين وحدات معالجة الرسومات.

كيفية تحقيق التوازن بين التكلفة والوقت المستغرق وجودة النموذج

التكميم: السرعة مقابل الجودة

التكميم العدواني (2-4 بت، AWQ/GPTQ) توفير كبير في الذاكرة، وغالبًا ما يكون هناك فقدان طفيف في الجودة للعديد من المهام. استخدم AWQ/GPTQ للإنتاج إذا كنت تُجري معايرة لعبء عمل مُحدد. قد يتطلب التحويل ذاكرة وحدة معالجة مركزية كبيرة أثناء التكميم.

الدقة المختلطة وتحسينات النواة

استعمل fp16, bf16 عند توفر الدعم؛ يُدمج مع نوى CUDA متخصصة (FasterTransformer وTensorRT) لتحقيق أقصى إنتاجية. يوفر Nvidia/TensorRT فك تشفير افتراضي ونوى مُحسّنة للعديد من المحولات (توفر NVIDIA محولات GPT-OSS مُحسّنة).

السلامة والمراقبة

تعني نماذج الوزن المفتوح أنك مسؤول عن مراقبة سوء الاستخدام، وتسرب البيانات، وانحرافها. نفّذ تسجيل الطلبات، وفلاتر المحتوى، وتقييد السرعة، والمراقبة البشرية. تُركّز ملاحظات إصدار OpenAI وبطاقة النموذج على اختباراتها الداخلية وتقييماتها الخارجية، ولكن الاستضافة الذاتية تُحمّلك مسؤولية الأمان.

الأفكار النهائية

يُحدث نظام GPT-OSS نقلة نوعية: فالنماذج التي كانت تتطلب سابقًا بنية تحتية ضخمة مُصممة خصيصًا أصبحت الآن أكثر سهولة في الاستخدام بفضل اختيارات معمارية دقيقة وتوزيعات كمية. ولكن يظل النشر بمثابة نظاميجب أن يُراعي تحديد حجم الأجهزة دقة النموذج، وطول السياق، ونمط التزامن لتطبيقك. استخدم منصات اختبار صغيرة (مُكَمَّمة 20B) لقياس الرمز/الثانية وزمن استجابة p95، ثم اضرب الناتجين لتقدير الحوسبة السحابية وتكلفة الإنتاج.

كيفية الوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات GPT-OSS

CometAPI هي منصة واجهات برمجة تطبيقات موحدة تجمع أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي من أبرز المزودين، مثل سلسلة GPT من OpenAI، وGemini من Google، وClaude من Anthropic، وMidjourney، وSuno، وغيرهم، في واجهة واحدة سهلة الاستخدام للمطورين. من خلال توفير مصادقة متسقة، وتنسيق الطلبات، ومعالجة الردود، تُبسط CometAPI بشكل كبير دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك. سواء كنت تُنشئ روبوتات دردشة، أو مُولّدات صور، أو مُلحّنين موسيقيين، أو خطوط أنابيب تحليلات قائمة على البيانات، تُمكّنك CometAPI من التكرار بشكل أسرع، والتحكم في التكاليف، والاعتماد على مورد واحد فقط، كل ذلك مع الاستفادة من أحدث التطورات في منظومة الذكاء الاصطناعي.

يمكن للمطورين الوصول GPT-OSS-20B و GPT-OSS-120B من خلال كوميت ايه بي ايأحدث إصدارات الطرازات المدرجة هي اعتبارًا من تاريخ نشر المقال. للبدء، استكشف إمكانيات الطراز في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.