OpenAI GPT-OSS: оны жергілікті түрде немесе бұлтта өзін-өзі басқару әдісі, аппараттық құралдарға қойылатын талаптар

GPT-OSS қол жетімділік үшін әдеттен тыс жақсы жобаланған: the gpt-oss-20B нұсқа бір тұтынушы GPU (~16 ГБ VRAM) немесе квантталған GGUF құрастыруларын пайдаланатын соңғы жоғары деңгейлі ноутбуктерде жұмыс істеуге арналған. gpt-oss-120B— 117B жалпы параметрлеріне қарамастан — MoE/белсенді параметр трюктерімен және жалғыз H100 класты GPU (≈80 ГБ) немесе көп GPU орнатуларында жұмыс істеуге мүмкіндік беретін MXFP4 кванттауымен жеткізіледі. Ашық бастапқы GPT стиліндегі үлгіні (көбінесе «GPT OSS» деп аталады) қолдану — жергілікті қолданбаларға арналған ықшам 6–7B үлгісі немесе өндірістік қызметтерге арналған 70B+ үлгісі болсын — бірдей негізгі сұрақты тудырады: GPT-OSS-ті жергілікті түрде қалай іске қосу керек немесе бұлтта өзін-өзі хост, аппараттық құрал талаптары.

GPT-OSS модельдері дегеніміз не және олардың аппараттық талаптары қандай?

GPT-OSS дегеніміз не?

GPT-OSS — OpenAI-дің жақында шығарылған үлкен тіл үлгілерінің ашық салмақты тобы (шығару кезіндегі екі тақырып нұсқасы: ~20B және ~120B параметр нұсқалары). Олар оңтайландырылған таңдаулармен (сарапшылар қоспасы, OpenAI дистрибутивіндегі MXFP4 жергілікті кванттау, сирек/тығыз инновациялар) жеткізіледі, бұл салыстырмалы түрде үлкен параметрлерді санау FP32/FP16 қарапайым көшірмелеріне қарағанда әлдеқайда аз жадта жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Шығарылым қуатты модельдерді тек гипершкалаерлерден тыс кеңірек іске қосуға және теңшеуге болатын етіп жасауға арналған.

Өнімнің негізгі фактілері (көтергіш):

• gpt-oss-20B ~16 ГБ VRAM бар бір тұтынушы графикалық процессорында жұмыс істеуге арналған (және оны GGUF кванттаулары бар жұмыс үстелдері/ноутбуктерінде пайдалануға болады).
• gpt-oss-120B (≈117B параметрлер, ~5.1B белсенді OpenAI's MoE дизайнындағы параметрлер) модель MXFP4 және арнайы жұмыс уақыты қолдауын пайдаланғанда немесе көп GPU орнатуларында бір 80 ГБ H100 / A100 сыйымдылығымен жасалған.

Талаптарды анықтайтын аппараттық факторлар

1. Модель өлшемі және архитектурасы – MoE және сирек/тығыз қабаттар белсендіру мен жұмыс жадын өзгерте алады. (GPT-OSS сарапшылар стилінің құрамдастарын пайдаланады.)
2. Дәлдік және кванттау – FP32, FP16, BF16, 8-бит, 4-бит (GPTQ/AWQ/MXFP4). Төменгі дәлдіктер жадты азайтады, бірақ кідіріс пен санның дәлдігіне әсер етуі мүмкін. OpenAI GPT-OSS үшін MXFP4 квантталған салмақтарын қамтамасыз етеді.
3. Мәтінмән ұзындығы (тізбек ұзындығы) – ұзағырақ мәтінмәндер белсендіру кэшін пайдалануды пропорционалды түрде арттырады; GPT-OSS өте ұзақ контексттерді қолдайды (дизайнындағы өте үлкен таңбалауыш терезелерге дейін), бұл жад қажеттіліктерін көбейтеді.
4. Пакет өлшемі және параллельділік – бірнеше қатар пайдаланушыларға қызмет көрсету белсендірулер мен кэшке арналған жадты көбейтеді. vLLM, DeepSpeed ​​және Triton сияқты фреймерлер белсендірулерді сұраулар бойынша тиімді топтамаға және ортақ пайдалануға тырысады.
5. Қызмет көрсету рамкасының үстеме шығыны – әртүрлі қорытынды серверлері (vLLM, text-generation-inference, llama.cpp, ONNX Runtime) әртүрлі үстеме шығындар мен оңтайландыруларды қосады.

Қай жерде «сәйкес келеді»: дөрекі есте сақтау ережелері

Аппараттық құралдарды жоспарлау үшін екі тұжырымдама маңызды:

1. Параметрлердің жалпы саны — үлгі өлшемінің жоғарғы шегі (117B және 21B).
2. Белсендірілген/жұмыс жинағы — MoE немесе белгілі бір дәлдік параметрлерінде қорытынды жасау үшін қажетті белсенді жад бастапқы параметр байттарынан әлдеқайда аз болуы мүмкін.

Практикалық ережелер:

• 16 ГБ класты графикалық процессорлар/жиегі ноутбуктер → мүмкін gpt-oss-20b модельдің берілген жадты үнемдейтін конфигурациясын пайдалансаңыз (немесе 4-бит/NF4/AWQ үшін агрессивті кванттау).
• 80 ГБ H100 / A100 80 ГБ → бір GPU хостингі gpt-oss-120b ұсынылған орнатуларында. Өндірістің өткізу қабілеттілігі үшін сіз әлі де пакеттік, артық немесе параллельділік кезінде аз кідіріс үшін бірнеше GPU қажет болуы мүмкін.
• Үлкен көп GPU орнатулары (A100/H100 кластерлері) → көптеген бір мезгілде пайдаланушыларды төмен кідіріспен іске қосқыңыз келсе немесе қатты дәл баптау/жаттығуды орындағыңыз келсе қажет. DeepSpeed/ZeRO және автоматты тензорлық параллелизм үлкен үлгілерді GPU арқылы бөлуге мүмкіндік береді.

Қысқа үзінді: тәжірибе және жеңіл жергілікті пайдалану үшін 16–24 ГБ графикалық процессорды (немесе процессор + ауыр кванттау) жоспарлаңыз. Үлкен gpt-oss моделінің бір GPU қорытындысын шығару үшін сіз 80 ГБ H100-ге бағыттайсыз, әйтпесе көп GPU бөлімін пайдаланыңыз.

Іс жүзінде GPT-OSS қолдану үшін қанша есептеу қуаты қажет?

Тренингке қарсы қорытынды: әртүрлі бюджеттер

• Қорытынды: басым баға - GPU жады (VRAM) және оңтайландырылған ядролар. Оңтайландырылған орындалу уақыттары (vLLM, TensorRT, DeepSpeed-Inference) және кванттау арқылы gpt-oss-20b бойынша қорытынды 16 ГБ тұтынушы графикалық процессорында мүмкін болады; 120B MoE үлгісі 80 ГБ H100 сыйымдылығы үшін жасалған.
• Нақты баптау / толық ауқымды жаттығу: үлкенірек тапсырыстар — сізге көптеген GPU немесе арнайы оқыту даналары (көп түйінді H100/A100 кластерлері, DFLOP бюджеті және сақтау енгізу/шығару) қажет болады. Бұл мақала негізінен көп апталық алдын ала дайындыққа емес, қорытындыға/өзін-өзі хостингке және жеңіл дәл баптау рецепттеріне (QLoRA / LoRA) назар аударады.

CPU және GPU және арнайы үдеткіштер

• тек процессор: GGUF/llama.cpp және кішігірім квантталған құрылымдармен мүмкін, төмен бағамен сауда кідірісі. 20B процессорында кванттаусыз іске қосу іс жүзінде мүмкін емес. Құпиялылық немесе жергілікті желіден тыс жұмыс істеу маңызды және өткізу қабілеті төмен болған кезде CPU пайдаланыңыз.
• GPU: кідіріс және өткізу қабілеті үшін қолайлы. Заманауи ML GPU (A100/H100/4090/4080) HBM/VRAM және GPU аралық матамен айтарлықтай ерекшеленеді. gpt-oss құжаттары 120B нұсқасы үшін H100 класын ұсынады.
• TPU / AMD MI300X: кейбір жұмыс уақыттарымен (vLLM/ROCm құрастырулары) қолдау көрсетіледі және белгілі бір бұлттарда үнемді болуы мүмкін — жабдықты таңдағанда провайдердің құжаттарын тексеріңіз.

---

Шектеулі бюджетте GPT-OSS қалай жергілікті түрде іске қосылады? (код + қадамдық)

Төменде екі практикалық тәсіл берілген: (A) 4-биттік кванттауды қолданатын ~16–24 ГБ VRAM бар GPU ноутбук/жұмыс үстелі және (B) llama.cpp (GGUF) немесе шағын квантталған құрылымдарды пайдаланатын CPU/төмен GPU (офлайн). Екеуі де ақша мен билік шектеулі болған кезде тәжірибешілер кеңінен қолданады.

Ескерту: бұл нұсқаулар сізде жұмыс істейтін Python ортасы бар деп болжайды (Linux ең жақсы CUDA қолдауы үшін ұсынылады). Windows жүйесінде GPU құралдар тізбегімен ең жақсы үйлесімділік үшін WSL2 пайдаланыңыз.

A. GPU бағыты (бюджет бойынша ең жақсы кідіріс үшін ұсынылады) — кванттау + бит және байттармен жүктеу (4-бит)

Бұл жол жүгіруді мақсат етеді openai/gpt-oss-20b бір тұтынушы GPU (мысалы, 24 ГБ 4090 немесе 16 ГБ 4080). Ол 4-биттік кванттауды және Құшақтап жатқан бетті пайдаланады transformers құрылғы картасы/жеделдету.

1-қадам — Негіздерді орнату

# 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

(Егер conda пайдалансаңыз, env жасаңыз және платформаңыз үшін CUDA үйлесімді алау дөңгелегін орнатыңыз.)

2-қадам — (Қосымша) Үлкен файлдарды жүктеп алу үшін Hugging Face жүйесіне кіру

huggingface-cli login

3-қадам — Python мысалы (квантталған 4-биттік модельді жүктеу)

# 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))

Ескертпелер мен кеңестер

• пайдалану device_map="auto" so transformers CPU/GPU жүктеуді автоматты түрде пайдаланады. Егер сізде бір GPU болса, device_map="auto" әдетте барлығын GPU-ға қояды және процессорда болуы керек нәрсені түсіреді.
• VRAM таусылған болса, қосыңыз --offload_folder ./offload (немесе орнату offload_folder in from_pretrained) тензорларды NVMe-ге түсіру үшін.
• Hugging Face + битсанбайттар тәсілі кеңінен құжатталған; толық ақпарат алу үшін 4-биттік трансформаторлар нұсқаулығын қараңыз.

B. CPU / шағын бюджеттік маршрут (llama.cpp / GGUF)

Егер сізде GPU болмаса немесе өте кішкентай GPU болса, llama.cpp / GGUF құрастырулары (және AWQ/GPTQ квантталған файлдары) бір пайдаланушы үшін қолайлы кідіріспен процессорда үлгілерді іске қосуға мүмкіндік береді.

1-қадам — llama.cpp / Python байланыстыруларын орнатыңыз

# 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

2-қадам — Safetensors → GGUF түрлендіру (түрлендіру сценарийлері gpt-oss үшін қолжетімді болса)
OpenAI/Hugging Face сейфтензорлармен қамтамасыз етеді; қауымдастық түрлендіргіштері (немесе сценарийлер llama.cpp) GGUF түрлендіру. Нақты пәрмен токқа байланысты llama.cpp құралдар; README репосын тексеріңіз convert.py/convert-safetensors-to-gguf. (Қауымдастық ағындары жаңа үлгілерді түрлендіруді талқылайды.)

3-қадам — үлгіні іске қосыңыз llama.cpp

# basic inference (example)

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

Ескертпелер және айырбастар

• CPU жұмысы әлдеқайда баяу. Бұл жолды сынақ, құпиялылық немесе өте төмен параллельді жергілікті агенттер үшін пайдаланыңыз.
• Ұзын шығыстарды жасау немесе процессорда көптеген бір мезгілде пайдаланушыларға қызмет көрсету практикалық емес; өндіру үшін графикалық процессорға көшіңіз.

Дискідегі квантталған құрылымдар (GPTQ/AWQ)

Үлкен үлгіні шағын графикалық процессорға (мысалы, 8–12 ГБ) сығу қажет болса, қауымдастық нәтижелері GPTQ/AWQ мәнерін кванттау кейбір 20B үлгілерді төмен VRAM графикалық процессорларында іске қосуға мүмкіндік беретінін көрсетеді, бірақ конверсия жиі қажет болады. Көбірек Түрлендіру кезінде процессордың жедел жады және бір аралық графикалық процессор. Құралдар: GPTQ-for-LLaMa, AutoGPTQ (мұрағатталған), AWQ, және QLLM.

Шектеулі бюджет үшін практикалық кеңестер

• 4-биттік квантталған бақылау нүктелеріне артықшылық беріңіз (GPTQ/AWQ/MXFP4) — көбінесе «12 Гбайтта жұмыс істейді» және «80 ГБ қажет» арасындағы айырмашылық.
• Мәтінмән ұзындығын шектеңіз бюджеттік қорытынды үшін: ұзақ контекстер белсендіру кэшін жарып жібереді. Ұзақ мәтінмәндерді сақтау қажет болса, түсіру стратегияларын қарастырыңыз.
• Бірыңғай жадты / nvmem түсіруін мұқият пайдаланыңыз — фреймворктар CPU/NVMe жүктеуді ұсына алады (DeepSpeed ​​ZeRO-Offload / ZeRO-Infinity), бірақ бұл кідірісті арттырады.

GPT-OSS-ті бұлттық провайдерлерде қалай орналастыруға болады (практикалық нұсқаулық және шығындар көрсеткіштері)?

Қандай бұлттық жабдықты таңдау керек?

• Бір GPU 80 ГБ H100: шағын және орта трафик үшін gpt-oss-120b хостингіне жақсы. AWS терминдерінде P5 даналары H100 аппараттық қамтамасыз етеді; бір GPU нұсқалары (2025 жылы жарияланған) қорытынды жасау үшін дұрыс өлшемді арзанырақ етеді. Провайдерге байланысты P5 / ND H100 тобын пайдаланыңыз.
• Көп графикалық процессор (8× H100): жоғары өткізу қабілеттілігі және артық болу үшін p5.48x, p5dn немесе салыстырмалы кластерді пайдаланыңыз. NVidia NVLink/NVSwitch дәл сол жағдайда GPU аралық байланыс шығындарын азайтады.
• Баламалы бұлттар: CoreWeave, Lambda Labs, Paperspace, Runpod — жиі жылдам қорытынды жасау үшін арзанырақ орын/талап бойынша GPU жалға алу. Ұзақ мерзімді инфрақұрылымға кіріспес бұрын оларды әзірлеушіге пайдаланыңыз.
• Ең озық / ауыр өндіріс: AWS p5 (H100) (бір данаға 8 × H100 80 ГБ) — бір түйінге және бір GPU 80+ ГБ қажеттіліктеріне арналған ең жоғары өткізу қабілеттілігі үшін немесе аз бөлумен 120B+ үшін. P5 H100 және үлкен NVMe жергілікті жадын қамтамасыз етеді.

rmers, text-generation-inference (TGI)/NVIDIA TGI контейнерлері немесе DeepSpeed ​​тұжырымын орнатыңыз.

4. Жылдам жергілікті NVMe қамтамасыз ету үлкен белсендіру күйлерін (ZeRO-Infinity) түсіруді жоспарласаңыз. P4/P5 түйіндерінде жиі жергілікті NVMe және өте жоғары желі өткізу қабілеттілігі болады. ()
5. Қауіпсіздік және желі — қорытынды нүктелерін жүктеме балансының артына орналастырыңыз, алдыңғы ұштар үшін автомасштабтау топтарын және бөлек алаңдаушылықтарды пайдаланыңыз (үлгі қызмет көрсету және сұранысты бағыттау).
6. Мониторинг және SLOs — GPU пайдалану, жад, таңбалауыш/сек, кешігу p95 және қателерді қадағалау; метрика үшін Prometheus + Grafana пайдаланыңыз.

Бұлтты өзіндік хостинг жұмыс үрдісінің мысалы (AWS P4/P5)

1. Мысал таңдаңыз (p4d/p5) үлгі жады қажеттіліктеріне негізделген. gpt-oss-20B үшін бір 16–32 ГБ данасы жақсы; gpt-oss-120B үшін 80 ГБ HBM данасын немесе көп GPU таңдаңыз.
2. AMI / кескінді дайындаңыз — CUDA, cuDNN және оңтайландырылған PyTorch (немесе NVIDIA драйверлері бар жеткізуші кескіндерін) жинақтайтын AMI жеткізушісін пайдаланыңыз.
3. Қызмет көрсету стегін орнатыңыз: vLLM, трансформаторлар, мәтінді генерациялау (TGI)/NVIDIA TGI контейнерлері немесе DeepSpeed ​​қорытындысын орнату.
4. Жылдам жергілікті NVMe қамтамасыз ету үлкен белсендіру күйлерін (ZeRO-Infinity) түсіруді жоспарласаңыз. P4/P5 түйіндерінде жиі жергілікті NVMe және өте жоғары желі өткізу қабілеттілігі болады.
5. Қауіпсіздік және желі — қорытынды нүктелерін жүктеме балансының артына орналастырыңыз, алдыңғы ұштар үшін автомасштабтау топтарын және бөлек алаңдаушылықтарды пайдаланыңыз (үлгі қызмет көрсету және сұранысты бағыттау).
6. Мониторинг және SLOs — GPU пайдалану, жад, таңбалауыш/сек, кешігу p95 және қателерді қадағалау; метрика үшін Prometheus + Grafana пайдаланыңыз.

Өзіндік хост жоспарының үлгісі (gpt-oss-20b, өндірістің шағын ауқымы)

мақсаты: ~20 бір мезгілде пайдаланушыға қызмет көрсету, 1–2 секундтық жауап беру мақсаты, шығынға сезімтал.

1. Жедел: 1× A10G / 1× 24 ГБ GPU (мысалы, G5 / A10G / RTX 6000) үлгісі үшін + 1× шағын CPU жүктеу сервері.
2. Жұмыс уақыты: үлгі сервері ретінде vLLM (үздіксіз пакеттеу) + CometAPI шлюзі.
3. Автоскөлем: GPU AMI және CPU/GPU көрсеткіштері бойынша ALB + көлденең автоматты масштабтауы бар автомасштабтау тобын пайдаланыңыз.
4. сақтау: үлгі кэштеу үшін жергілікті NVMe; суық үлгіні сақтауға арналған объектілер қоймасы (S3).
5. мониторинг: Prometheus + Grafana, GPU пайдалануды бақылау, кідіріс, кезек ұзақтығы.
6. қауіпсіздік: VPC, жеке ішкі желілер, үлгіні сақтауға арналған IAM рөлдері, TLS сертификаттары.

Өзіндік хост жоспарының үлгісі (gpt-oss-120b, өндіріс)

мақсаты: көптеген бір мезгілде пайдаланушылар/кәсіпорындар үшін төмен кідіріс.

1. Жедел: 1× H100 80 ГБ (бір GPU); көлденеңінен масштабтаңыз немесе өткізу қабілеті үшін көп GPU p5 даналарын пайдаланыңыз. Жоғары өткізу қабілеті үшін бір GPU қызметін қайталаңыз (деректер параллельді) немесе DeepSpeed ​​(тензор/құбыр) арқылы модельді графикалық процессорлар арқылы бөліңіз.
2. Жұмыс уақыты: DeepSpeed-Inference автоматты TP немесе NVIDIA TensorRT (бар болса). vLLM MoE/Multi-GPU және реттелген ядроларға қолдау көрсету де пайдалы болуы мүмкін.
3. Kubernetes: құрылғы плагиндері және жергілікті NVMe бар K8s пайдаланыңыз; қолжетімділік үшін хаос тестін пайдаланыңыз.
4. Шығындарды оңтайландыру: болжамды жүктеме үшін сақталған даналар; пакеттік жұмыс жүктемелеріне арналған нүктелік даналар.

Мысал: gpt-oss-20b үшін vLLM қызмет көрсететін контейнерді іске қосыңыз

# assume vllm is installed and CUDA is set up

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

Содан кейін алдыңғы жағын бағыттаңыз http://<host>:8000/v1/chat/completions (vLLM OpenAI үйлесімді API қолдайды).

Шығындарды оңтайландыру бойынша кеңестер

• Spot/Preemptible VMs 50–80% арзанырақ, бірақ бақылауды немесе жылдам қайта құру стратегияларын қажет етеді.
• Модельді кванттау дана түрінің қажеттіліктерін азайтады (мысалы, қозғалтқыштар жедел деквантизацияны қолдаса, квантталған 120B аз графикалық процессорларда қызмет етуі мүмкін).
• Тек қорытынды жасау үшін оңтайландырылған дана топтамаларын пайдаланыңыз (P5/P4/A2 Ultra) жоғары NVLink/NVSwitch бар көп GPU моделінің параллелизмін орындау кезінде; желілік өткізу қабілеті GPU аралық бөлу үшін маңызды.

Құнды, кешіктіруді және үлгі сапасын қалай теңестіруге болады

Кванттау: жылдамдық пен сапа

Агрессивті кванттау (2-4 бит, AWQ/GPTQ) → үлкен жад үнемдеу және көптеген тапсырмалар үшін жиі қарапайым сапаны жоғалту. Арнайы жұмыс жүктемесін салыстырсаңыз, өндіріс үшін AWQ/GPTQ пайдаланыңыз. Кванттау кезінде түрлендіру үшін үлкен CPU жады қажет болуы мүмкін.

Аралас дәлдік және ядро ​​оңтайландырулары

пайдалану fp16, bf16 қолдау көрсетілетін жерде; максималды өткізу қабілеті үшін арнайы CUDA ядроларымен (FasterTransformer, TensorRT) біріктіріңіз. Nvidia/TensorRT көптеген трансформаторлар үшін алыпсатарлық декодтауды және оңтайландырылған ядроларды ұсынады (NVIDIA оңтайландырылған GPT-OSS адаптерлерін ұсынады).

Қауіпсіздік және бақылау мүмкіндігі

Ашық салмақты үлгілер қате пайдалануды, деректердің ағып кетуін және дрейфті бақылауға жауапты екеніңізді білдіреді. Сұраныс журналын, мазмұн сүзгілерін, жылдамдықты шектеуді және циклдегі адам модерациясын жүзеге асырыңыз. OpenAI шығарылымы туралы ескертпелер мен үлгі картасы олардың ішкі сынақтары мен сыртқы бағалауларына ерекше мән береді, бірақ өзін-өзі хостинг қауіпсіздік периметрін сізге ауыстырады.

қорытынды ой

GPT-OSS инені жылжытады: бұрын ауқымды тапсырыс беруді қажет ететін модельдер енді мұқият архитектуралық таңдаулар мен квантталған таратулардың арқасында қол жетімді. Бірақ орналастыру пән болып қала береді: аппараттық құрал өлшемі модель дәлдігін, мәтінмән ұзындығын және қолданбаңыздың параллельдік профилін ескеруі керек. Токен/сек және p95 кідірісін өлшеу үшін шағын сынақ алаңдарын (квантталған 20B) пайдаланыңыз, содан кейін бұлтты есептеу мен өндіріс құнын бағалау үшін көбейтіңіз.

GPT-OSS API интерфейсіне қалай кіруге болады

CometAPI – OpenAI GPT сериялары, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno және т.б. сияқты жетекші провайдерлердің 500-ден астам AI үлгілерін бір, әзірлеушілерге ыңғайлы интерфейске біріктіретін бірыңғай API платформасы. Тұрақты аутентификацияны, сұрауды пішімдеуді және жауаптарды өңдеуді ұсына отырып, CometAPI қолданбаларыңызға AI мүмкіндіктерін біріктіруді айтарлықтай жеңілдетеді. Чат-боттарды, кескін генераторларын, музыкалық композиторларды немесе деректерге негізделген аналитикалық құбырларды құрастырып жатсаңыз да, CometAPI сізге AI экожүйесіндегі соңғы жетістіктерге қол жеткізе отырып, жылдамырақ қайталауға, шығындарды басқаруға және жеткізуші-агностикалық күйде қалуға мүмкіндік береді.

Әзірлеушілер қол жеткізе алады GPT-OSS-20B және GPT-OSS-120B арқылы CometAPI, тізімдегі соңғы үлгілердің нұсқасы мақаланың жарияланған күнінен бастап берілген. Бастау үшін үлгінің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсыныңыз.