OpenAI GPT-OSS: Cómo ejecutarlo localmente o alojarlo en la nube, requisitos de hardware

GPT-OSS está excepcionalmente bien diseñado para la accesibilidad: el gpt-oss-20B La variante está diseñada para ejecutarse en una sola GPU de consumo (~16 GB de VRAM) o en computadoras portátiles de gama alta recientes que utilizan compilaciones GGUF cuantificadas, mientras que gpt-oss-120BA pesar de sus 117 000 millones de parámetros, se entrega con trucos de MoE/parámetros activos y una cuantificación MXFP4 que le permite ejecutarse en GPU de clase H100 individuales (≈80 GB) o en configuraciones multi-GPU. La implementación de un modelo de código abierto estilo GPT (a menudo llamado "GPT OSS"), ya sea un modelo compacto de 6 -7 000 millones para aplicaciones locales o un modelo de más de 70 000 millones para servicios de producción, plantea la misma pregunta fundamental: ¿Cómo ejecutar GPT-OSS localmente o autoalojar en la nube? Requisitos de hardware.

¿Qué son los modelos GPT-OSS y cuáles son sus requisitos de hardware?

¿Qué es GPT-OSS?

GPT-OSS es la familia de modelos de lenguaje de gran tamaño de peso abierto recientemente lanzada por OpenAI (dos variantes principales en el momento del lanzamiento: versiones con ~20 000 millones de parámetros y ~120 000 millones de parámetros). Se entregan con opciones optimizadas (mezcla de expertos, cuantificación nativa MXFP4 en la distribución de OpenAI, innovaciones dispersas/densas) que permiten que estos conteos de parámetros relativamente altos se ejecuten con mucha menos memoria de la que requerirían las copias FP32/FP16 ingenuas. El lanzamiento se diseñó explícitamente para que los modelos potentes fueran más ejecutables y personalizables más allá de los hiperescaladores.

Datos clave del producto (capacidad de carga):

gpt-oss-20B Está diseñado para ejecutarse en una sola GPU de consumo con ~16 GB de VRAM (y se puede usar en computadoras de escritorio y portátiles con cuantificaciones GGUF).
gpt-oss-120B (≈117B parámetros, ~5.1B activo Los parámetros en el diseño MoE de OpenAI) están diseñados para que el modelo pueda caber en un solo H100/A100 de 80 GB cuando se usa MXFP4 y soporte de tiempo de ejecución específico, o en configuraciones de múltiples GPU.

Factores de hardware que determinan los requisitos

Tamaño y arquitectura del modelo – El MoE y las capas dispersas/densas pueden modificar la activación y la memoria de trabajo. (GPT-OSS utiliza componentes de estilo mixto de expertos).
Precisión y cuantificación – FP32, FP16, BF16, 8 bits, 4 bits (GPTQ/AWQ/MXFP4). Una precisión menor reduce la memoria, pero puede afectar la latencia y la fidelidad numérica. OpenAI proporciona pesos cuantizados MXFP4 para GPT-OSS.
Longitud del contexto (longitud de la secuencia) – los contextos más largos aumentan proporcionalmente el uso de caché de activación; GPT-OSS admite contextos extremadamente largos (hasta ventanas de token muy grandes en su diseño), lo que multiplica las necesidades de memoria.
Tamaño de lote y concurrencia Atender a múltiples usuarios simultáneos multiplica la memoria para activaciones y caché. Frameworks como vLLM, DeepSpeed y Triton intentan agrupar y compartir eficientemente las activaciones entre solicitudes.
Marco de servicio superior – los diferentes servidores de inferencia (vLLM, text-generation-inference, llama.cpp, ONNX Runtime) agregan diferentes sobrecargas y optimizaciones.

Qué “encaja” en cada lugar: reglas de memoria aproximadas

Para la planificación del hardware son importantes dos conceptos:

Recuento total de parámetros — un límite superior para el tamaño del modelo (117B frente a 21B).
Conjunto activado/en funcionamiento — en MoE o ciertas configuraciones de precisión, la memoria activa necesaria para la inferencia puede ser mucho más pequeña que los bytes de parámetros sin procesar.

Reglas prácticas:

GPU de clase 16 GB/portátiles de vanguardia → posible para gpt-oss-20b si utiliza la configuración de memoria eficiente proporcionada por el modelo (o cuantifica agresivamente a 4 bits/NF4/AWQ).
80 GB H100 / A100 80 GB → alojamiento de una sola GPU para gpt-oss-120b En su configuración recomendada. Para un rendimiento de producción óptimo, es posible que aún necesite varias GPU para procesamiento por lotes, redundancia o menor latencia en concurrencia.
Configuraciones grandes de múltiples GPU (clústeres A100/H100) → Requerido si desea ejecutar muchos usuarios simultáneos con baja latencia o realizar ajustes/entrenamientos intensivos. DeepSpeed/ZeRO y el paralelismo tensorial automático permiten dividir modelos grandes entre GPU.

En resumen: para experimentación y uso local ligero, considere una GPU de 16-24 GB (o CPU con cuantificación intensiva). Para la inferencia de producción con una sola GPU del modelo gpt-oss, se recomienda un H100 de 80 GB; de lo contrario, utilice particiones multiGPU.

¿Cuánta potencia computacional se requiere para la implementación de GPT-OSS en la práctica?

Inferencia vs. entrenamiento: presupuestos muy diferentes

InferenciaEl costo principal es la memoria de la GPU (VRAM) y los kernels optimizados. Con tiempos de ejecución optimizados (vLLM, TensorRT, DeepSpeed-Inference) y cuantificación, la inferencia en gpt-oss-20b es factible en una GPU de consumo de 16 GB; el modelo de 120 GB de MoE está diseñado para un H100 de 80 GB.
Puesta a punto / entrenamiento a gran escala: órdenes de magnitud mayores: necesitará muchas GPU o instancias de entrenamiento especializadas (clústeres H100/A100 multinodo, presupuesto de DFLOP y E/S de almacenamiento). Este artículo se centra principalmente en recetas de inferencia/autoalojamiento y ajustes finos ligeros (QLoRA/LoRA), no en el preentrenamiento de varias semanas.

CPU vs GPU vs aceleradores especializados

Sólo CPU: Es posible con GGUF/llama.cpp y compilaciones cuantizadas diminutas, lo que reduce la latencia a cambio de un menor coste. Ejecutar 20 B en la CPU sin cuantización resulta poco práctico. Use la CPU cuando la privacidad o la operación local sin conexión sean esenciales y sus necesidades de rendimiento sean bajas.
GPU: Preferible por su latencia y rendimiento. Las GPU de aprendizaje automático modernas (A100/H100/4090/4080) difieren considerablemente en cuanto a HBM/VRAM y estructura entre GPU. La documentación de gpt-oss recomienda la clase H100 para la variante de 120B.
TPU / AMD MI300X:compatible con algunos entornos de ejecución (compilaciones vLLM/ROCm) y puede resultar rentable en ciertas nubes: consulte la documentación del proveedor al elegir el hardware.

¿Cómo ejecutar GPT-OSS localmente con un presupuesto limitado? (código + instrucciones paso a paso)

A continuación se presentan dos enfoques prácticos: (A) Computadora portátil o de escritorio con GPU con ~16–24 GB de VRAM usando cuantificación de 4 bits y (B) CPU/GPU de bajo consumo (sin conexión) con llama.cpp (GGUF) o compilaciones cuantizadas pequeñas. Ambas son ampliamente utilizadas por profesionales cuando el presupuesto y la potencia son limitados.

Nota: Estas instrucciones presuponen que dispone de un entorno Python funcional (se recomienda Linux para una mejor compatibilidad con CUDA). En Windows, utilice WSL2 para una mejor compatibilidad con las cadenas de herramientas de GPU.

A. Ruta de GPU (recomendada para una mejor latencia con un presupuesto ajustado): cuantificar + cargar con bits y bytes (4 bits)

Este camino tiene como objetivo recorrer openai/gpt-oss-20b En una sola GPU de consumo (p. ej., 4090 de 24 GB o 4080 de 16 GB). Utiliza cuantificación de 4 bits de bitsandbytes y Hugging Face. transformers dispositivo-mapa/acelerar.

Paso 1: Instalar los elementos básicos

# 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

(Si usa conda, cree un entorno e instale la rueda de antorcha compatible con CUDA para su plataforma).

Paso 2 — (Opcional) Inicia sesión en Hugging Face para descargar archivos grandes

huggingface-cli login

Paso 3: Ejemplo de Python (cargar modelo cuantificado de 4 bits)

# 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))

Notas y consejos

Use device_map="auto" so transformers Utiliza automáticamente la descarga de CPU/GPU. Si tienes una sola GPU, device_map="auto" Generalmente pondrá todo en la GPU y descargará lo que debe estar en la CPU.
Si se queda sin VRAM, agregue --offload_folder ./offload (o conjunto offload_folder in from_pretrained) para descargar tensores a NVMe.
El enfoque Hugging Face + bitsandbytes está ampliamente documentado; consulte la guía de transformadores de 4 bits para obtener más detalles.

B. Ruta de CPU/presupuesto reducido (llama.cpp/GGUF)

Si no tienes GPU o tienes una GPU muy pequeña, llama.cpp Las compilaciones GGUF (y los archivos cuantificados AWQ/GPTQ) le permiten ejecutar modelos en la CPU con una latencia aceptable para usuarios individuales.

Paso 1: Instalar llama.cpp / enlaces de 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

Paso 2: Convertir safetensors → GGUF (si hay scripts de conversión disponibles para gpt-oss)
OpenAI/Hugging Face proporciona tensores de seguridad; convertidores comunitarios (o scripts en llama.cpp) convertir a GGUF. El comando exacto depende de la corriente llama.cpp herramientas; consulte el README del repositorio para convert.py/convert-safetensors-to-gguf(Los hilos de la comunidad discuten la conversión para nuevos modelos).

Paso 3 — Ejecute el modelo con llama.cpp

# basic inference (example)

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

Notas y compensaciones

Las ejecuciones de la CPU son mucho más lentas. Use esta ruta para pruebas, privacidad o agentes locales con muy baja concurrencia.
Generar salidas largas o atender a muchos usuarios simultáneos en la CPU no es práctico; cambie a una GPU para producción.

Construcciones cuantificadas en disco (GPTQ/AWQ)

Si necesita comprimir un modelo grande en una GPU pequeña (por ejemplo, 8-12 GB), los resultados de la comunidad muestran que la cuantificación de estilo GPTQ/AWQ puede hacer que algunos modelos 20B se ejecuten en GPU con VRAM baja, pero la conversión a menudo necesita más CPU RAM y una GPU intermedia durante la conversión. Herramientas: GPTQ-for-LLaMa, AutoGPTQ (archivado), AWQ e QLLM.

Consejos prácticos para presupuestos limitados

Prefiera puntos de control cuantificados de 4 bits (GPTQ/AWQ/MXFP4): a menudo la diferencia entre “se ejecuta en 12 GB” y “requiere 80 GB”.
Limitar la longitud del contexto Para la inferencia de presupuesto: los contextos largos saturan la caché de activación. Si debe almacenar contextos largos, considere estrategias de descarga.
Utilice la memoria unificada/descarga nvmem con cuidado — Los marcos pueden ofrecer descarga de CPU/NVMe (DeepSpeed ZeRO-Offload / ZeRO-Infinity), pero esto aumenta la latencia.

¿Cómo autoalojar GPT-OSS en proveedores de nube (guía práctica y sugerencias de costos)?

¿Qué hardware de nube elegir?

GPU única de 80 GB H100Ideal para alojar gpt-oss-120b con tráfico de pequeño a mediano tamaño. En términos de AWS, las instancias P5 proporcionan hardware H100; las variantes de una sola GPU (anunciadas en 2025) facilitan el dimensionamiento adecuado para la inferencia. Utilice la familia P5/ND H100 según el proveedor.
**Multi-GPU (8× H100)**Para un alto rendimiento y redundancia, utilice p5.48x, p5dn o un clúster comparable. NVidia NVLink/NVSwitch en la misma instancia reduce la sobrecarga de comunicación entre GPU.
Nubes alternativasCoreWeave, Lambda Labs, Paperspace, Runpod: alquileres de GPU puntuales o bajo demanda, a menudo más económicos, para inferencias con ráfagas. Úsalos para desarrollo antes de invertir en infraestructura a largo plazo.
Producción de vanguardia/pesada: AWS p5 (H100) (8 × H100 de 80 GB por instancia): para el máximo rendimiento por nodo y necesidades de una sola GPU de más de 80 GB, o para más de 120 B con menor división. P5 ofrece H100 y gran almacenamiento local NVMe.

rmers, contenedores de inferencia de generación de texto (TGI)/NVIDIA TGI o configurar la inferencia de DeepSpeed.

Aprovisionamiento rápido de NVMe local Si planea descargar estados de activación grandes (ZeRO-Infinity), los nodos P4/P5 suelen tener NVMe local y un ancho de banda de red muy alto. ()
Seguridad y redes — colocar puntos finales de inferencia detrás de balanceadores de carga, usar grupos de escalamiento automático para front-ends y separar preocupaciones (servicio de modelos vs enrutamiento de solicitudes).
Monitoreo y SLO — realizar un seguimiento del uso de la GPU, la memoria, el token/seg, la latencia p95 y los errores; utilizar Prometheus + Grafana para las métricas.

Ejemplo de flujo de trabajo de autohospedaje en la nube (AWS P4/P5)

Elegir instancia (p4d/p5) según las necesidades de memoria del modelo. Para gpt-oss-20B, una sola instancia de 16 a 32 GB es suficiente; para gpt-oss-120B, elija una instancia HBM de 80 GB o multi-GPU.
Preparar AMI/imagen — utilice una AMI de proveedor que incluya CUDA, cuDNN y PyTorch optimizado (o imágenes de proveedor con controladores NVIDIA).
Instalar pila de servicio:vLLM, transformadores, contenedores de inferencia de generación de texto (TGI)/NVIDIA TGI, o configurar la inferencia de DeepSpeed.
Aprovisionamiento rápido de NVMe local Si planea descargar estados de activación grandes (ZeRO-Infinity), los nodos P4/P5 suelen tener NVMe local y un ancho de banda de red muy alto.
Seguridad y redes — colocar puntos finales de inferencia detrás de balanceadores de carga, usar grupos de escalamiento automático para front-ends y separar preocupaciones (servicio de modelos vs enrutamiento de solicitudes).
Monitoreo y SLO — realizar un seguimiento del uso de la GPU, la memoria, el token/seg, la latencia p95 y los errores; utilizar Prometheus + Grafana para las métricas.

Ejemplo de plan de autohospedaje (gpt-oss-20b, producción a pequeña escala)

Meta: Atiende a ~20 usuarios simultáneos, objetivo de respuesta de 1 a 2 segundos, sensible a los costos.

Ejemplo:1× A10G / 1× GPU de 24 GB (por ejemplo, G5 / A10G / RTX 6000) para el modelo + 1× servidor de arranque de CPU pequeño.
Runtime:vLLM como servidor de modelos (procesamiento por lotes continuo) + puerta de enlace CometAPI.
Auto escala: utilice un grupo de escalamiento automático con AMI de GPU y un ALB + escalamiento automático horizontal por métricas de CPU/GPU.
Almacenaje:NVMe local para almacenamiento en caché de modelos; almacén de objetos (S3) para almacenamiento de modelos en frío.
Monitoring:Prometheus + Grafana, seguimiento de la utilización de la GPU, latencia y longitud de la cola.
Seguridad:VPC, subredes privadas, roles de IAM para almacenamiento de modelos, certificados TLS.

Ejemplo de plan de autohospedaje (gpt-oss-120b, producción)

Meta: Baja latencia para muchos usuarios simultáneos/empresa.

Ejemplo: 1 H100 de 80 GB (una sola GPU) como base; escale horizontalmente o use instancias p5 multiGPU para obtener un alto rendimiento. Para un alto rendimiento, replique el servicio de una sola GPU (paralelo de datos) o fragmente el modelo entre varias GPU mediante DeepSpeed (tensor/canalización).
Runtime: DeepSpeed-Inference con TP automático o NVIDIA TensorRT (donde esté disponible). El soporte de vLLM para MoE/Multi-GPU y kernels optimizados también puede ser útil.
Kubernetes: use K8s con complementos de dispositivos y NVMe local; use pruebas de caos para disponibilidad.
Optimización de costos:instancias reservadas para carga predecible; instancias puntuales para cargas de trabajo por lotes.

Ejemplo: iniciar un contenedor de servicio vLLM para gpt-oss-20b

# assume vllm is installed and CUDA is set up

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

Luego, apunte su frontend hacia http://<host>:8000/v1/chat/completions (vLLM admite API compatible con OpenAI).

Consejos para optimizar costes

Máquinas virtuales puntuales/preemptibles Son entre un 50 y un 80 % más baratos, pero requieren puntos de control o estrategias de reaparición rápida.
Cuantización del modelo reduce las necesidades de tipos de instancia (por ejemplo, se podría servir un 120B cuantificado en menos GPU si los motores admiten la descuantificación sobre la marcha).
Utilice familias de instancias optimizadas solo para inferencia (P5/P4/A2 Ultra) con NVLink/NVSwitch alto al realizar paralelismo de modelos multi-GPU; el ancho de banda de la red es importante para la fragmentación entre GPU.

Cómo equilibrar el coste, la latencia y la calidad del modelo

Cuantización: velocidad vs calidad

Cuantización agresiva (2-4 bits, AWQ/GPTQ) → Gran ahorro de memoria y, a menudo, una leve pérdida de calidad en muchas tareas. Utilice AWQ/GPTQ para producción si evalúa la carga de trabajo específica. La conversión puede requerir una gran cantidad de memoria de CPU durante la cuantificación.

Optimizaciones de precisión y kernel mixtas

Use fp16, bf16 Donde sea compatible, combínelo con kernels CUDA especializados (FasterTransformer, TensorRT) para maximizar el rendimiento. Nvidia/TensorRT ofrece decodificación especulativa y kernels optimizados para numerosos transformadores (NVIDIA proporciona adaptadores GPT-OSS optimizados).

Seguridad y observabilidad

Los modelos de peso abierto implican que usted es responsable de supervisar el uso indebido, la fuga y la desviación de datos. Implemente el registro de solicitudes, los filtros de contenido, la limitación de velocidad y la moderación con intervención humana. Las notas de la versión y la tarjeta de modelo de OpenAI hacen hincapié en las pruebas internas y las evaluaciones externas, pero el autoalojamiento le transfiere la responsabilidad de la seguridad.

Reflexiones finales

GPT-OSS marca un antes y un después: los modelos que antes requerían una infraestructura masiva y personalizada ahora son más accesibles gracias a decisiones arquitectónicas cuidadosas y distribuciones cuantificadas. Pero El despliegue sigue siendo una disciplinaEl dimensionamiento del hardware debe considerar la precisión del modelo, la longitud del contexto y el perfil de concurrencia de la aplicación. Utilice bancos de pruebas pequeños (cuantificados a 20 B) para medir la latencia de tokens/s y p95, y luego multiplíquelos para estimar la computación en la nube y el costo de producción.

Cómo acceder a la API de GPT-OSS

CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.

Los desarrolladores pueden acceder GPT-OSS-20B y GPT-OSS-120B atravesar CometAPILas últimas versiones de los modelos mencionados corresponden a la fecha de publicación del artículo. Para comenzar, explore las capacidades del modelo en... Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.