OpenAI GPT-OSS: Slik kjører du det lokalt eller hoster det selv i skyen, maskinvarekrav

GPT-OSS er usedvanlig godt utviklet for tilgjengelighet: gpt-oss-20B varianten er designet for å kjøre på en enkelt forbruker-GPU (~16 GB VRAM) eller nyere avanserte bærbare datamaskiner som bruker kvantiserte GGUF-bygg, mens gpt-oss-120B– til tross for sine totale 117B parametere – leveres med MoE/aktive parametertriks og en MXFP4-kvantisering som lar den kjøre på enkeltstående H100-klasse GPU-er (≈80 GB) eller på oppsett med flere GPU-er. Implementering av en åpen kildekode-modell i GPT-stil (ofte kalt «GPT OSS») – enten det er en kompakt 6–7B-modell for lokale apper eller en 70B+-modell for produksjonstjenester – reiser det samme kjernespørsmålet: Hvordan kjøre GPT-OSS lokalt eller selvhoste i skyen, maskinvarekrav

Hva er GPT-OSS-modeller, og hva er maskinvarekravene deres?

Hva er GPT-OSS?

GPT-OSS er OpenAIs nylig utgitte familie av store språkmodeller med åpen vekt (to hovedvarianter på utgivelsestidspunktet: ~20B og ~120B parameterversjoner). De leveres med optimaliserte valg (blanding av eksperter, MXFP4-kvantisering i OpenAIs distribusjon, sparse/dense innovasjoner) som lar disse relativt store parameterantallet kjøre på betydelig mindre minne enn naive FP32/FP16-kopier ville kreve. Utgivelsen var eksplisitt ment å gjøre kraftige modeller mer allment kjørbare og tilpassbare utenfor kun hyperskalere.

Viktige produktfakta (bærende):

gpt-oss-20B er ment å kjøre på et enkelt forbruker-GPU med ~16 GB VRAM (og kan brukes på stasjonære/bærbare datamaskiner med GGUF-kvantiseringer).
gpt-oss-120B (≈117 milliarder parametere, ~5.1 milliarder aktiv parametere i OpenAIs MoE-design) er konstruert slik at modellen kan passe i en enkelt 80 GB H100 / A100 når MXFP4 og spesifikk runtime-støtte brukes, eller på oppsett med flere GPU-er.

Maskinvarefaktorer som bestemmer krav

Modellstørrelse og arkitektur – MoE og sparsomme/tette lag kan endre aktivering og arbeidsminne. (GPT-OSS bruker komponenter i en blanding av eksperter.)
Presisjon og kvantisering – FP32, FP16, BF16, 8-bit, 4-bit (GPTQ/AWQ/MXFP4). Lavere presisjon reduserer minne, men kan påvirke latens og numerisk gjengivelse. OpenAI tilbyr MXFP4-kvantiserte vekter for GPT-OSS.
Kontekstlengde (sekvenslengde) – lengre kontekster øker bruken av aktiveringsbufferen proporsjonalt; GPT-OSS støtter ekstremt lange kontekster (opptil veldig store tokenvinduer i designet), noe som mangedobler minnebehovet.
Batchstørrelse og samtidighet – å betjene flere samtidige brukere multipliserer minne for aktiveringer og hurtigbuffer. Rammeverk som vLLM, DeepSpeed og Triton prøver å effektivt batch-baserte og dele aktiveringer på tvers av forespørsler.
Overhead for servering av rammeverk – forskjellige inferensservere (vLLM, text-generation-inference, llama.cpp, ONNX Runtime) legger til forskjellige overhead og optimaliseringer.

Hva som «passer» hvor: grove hukommelsesregler

To konsepter er viktige for maskinvareplanlegging:

Totalt antall parametere — en øvre grense for modellstørrelse (117B vs. 21B).
Aktivert/fungerende sett — i MoE eller visse presisjonsinnstillinger kan det aktive minnet som trengs ved inferens være mye mindre enn rå parameterbyte.

Praktiske tommelfingerregler:

16 GB-klasse GPU-er/edge bærbare datamaskiner → mulig for gpt-oss-20b hvis du bruker modellens medfølgende minneeffektive konfigurasjon (eller kvantiserer aggressivt til 4-bit/NF4/AWQ).
80 GB H100 / A100 80 GB → hosting med én GPU for gpt-oss-120b i deres anbefalte oppsett. For produksjonsgjennomstrømning kan det fortsatt være lurt med flere GPU-er for batching, redundans eller lavere latens under samtidighet.
Store oppsett med flere GPU-er (A100/H100-klynger) → nødvendig hvis du vil kjøre mange samtidige brukere med lav latens eller utføre tung finjustering/trening. DeepSpeed/ZeRO og automatisk tensorparallellisme lar deg dele store modeller på tvers av GPU-er.

Kort oppsummert: for eksperimentering og lett lokal bruk, planlegg en 16–24 GB GPU (eller CPU + kraftig kvantisering). For produksjon av enkelt-GPU-inferens av den store gpt-oss-modellen, sikter du deg inn på en 80 GB H100, ellers bruk partisjonering med flere GPU-er.

Hvor mye datakraft kreves for GPT-OSS-distribusjon i praksis?

Inferens vs. trening: vidt forskjellige budsjetter

slutningDen dominerende kostnaden er GPU-minne (VRAM) og optimaliserte kjerner. Med optimaliserte kjøretider (vLLM, TensorRT, DeepSpeed-Inference) og kvantisering er inferens på gpt-oss-20b mulig på en 16 GB forbruker-GPU; 120B MoE-modellen er konstruert for å passe til en 80 GB H100.
Finjustering / fullskala trening: størrelsesordener større – du trenger mange GPU-er eller spesialiserte treningsinstanser (H100/A100-klynger med flere noder, DFLOP-budsjett og lagrings-I/O). Denne artikkelen fokuserer hovedsakelig på inferens/selvhosting og lette finjusteringsoppskrifter (QLoRA/LoRA), ikke forhåndstrening over flere uker.

CPU vs GPU vs spesialiserte akseleratorer

Kun CPUMulig med GGUF/llama.cpp og bittesmå kvantiserte bygg, og bytte latens for lavere kostnad. Det er upraktisk å kjøre 20B på CPU uten kvantisering. Bruk CPU når personvern eller lokal offline-drift er viktig og gjennomstrømningsbehovet er lavt.
GPU: foretrukket for latens og gjennomstrømning. Moderne ML GPU-er (A100/H100/4090/4080) varierer mye med HBM/VRAM og inter-GPU-struktur. GPT-OSS-dokumentasjonen anbefaler H100-klassen for 120B-varianten.
TPU / AMD MI300Xstøttes av noen kjøretidsprogrammer (vLLM/ROCm-bygg) og kan være kostnadseffektivt i visse skyer – sjekk leverandørdokumentasjonen når du velger maskinvare.

Hvordan kjøre GPT-OSS lokalt med et begrenset budsjett? (kode + trinn-for-trinn)

Nedenfor er to praktiske tilnærminger: (A) GPU bærbar/stasjonær datamaskin med ~16–24 GB VRAM ved bruk av 4-bit kvantisering, og (B) CPU/lav-GPU (offline) ved bruk av llama.cpp (GGUF) eller små kvantiserte bygg. Begge er mye brukt av utøvere når penger og strøm er begrenset.

Merk: Disse instruksjonene forutsetter at du har et fungerende Python-miljø (Linux anbefales for best CUDA-støtte). For Windows, bruk WSL2 for best kompatibilitet med GPU-verktøykjeder.

A. GPU-rute (anbefales for best mulig latens på budsjett) – kvantiser + last inn med bitsandbytes (4-bit)

Denne stien har som mål å løpe openai/gpt-oss-20b på en enkelt forbruker-GPU (f.eks. 24 GB 4090 eller 16 GB 4080). Den bruker bitsandbytes 4-bit kvantisering og Hugging Face transformers enhetskart/akselerer.

Trinn 1 – Installer grunnleggende

# 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

(Hvis du bruker conda, opprett et miljø og installer det CUDA-kompatible brennerhjulet for plattformen din.)

Trinn 2 – (Valgfritt) Logg inn med Hugging Face for å laste ned store filer

huggingface-cli login

Trinn 3 – Python-eksempel (last inn kvantisert 4-bits modell)

# 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))

Notater og tips

Bruk device_map="auto" so transformers bruker CPU/GPU-avlastning automatisk. Hvis du har én enkelt GPU, device_map="auto" vil vanligvis legge alt på GPU-en og avlaste det som må være på CPU-en.
Hvis du går tom for VRAM, legg til --offload_folder ./offload (eller sett offload_folder in from_pretrained) for å avlaste tensorer til NVMe.
Hugging Face + bitsandbytes-tilnærmingen er bredt dokumentert; se veiledningen for 4-bit transformatorer for detaljer.

B. CPU / litenbudsjettrute (llama.cpp / GGUF)

Hvis du ikke har noen GPU eller en veldig liten GPU, llama.cpp / GGUF-bygg (og AWQ/GPTQ-kvantiserte filer) lar deg kjøre modeller på CPU med akseptabel ventetid for enkeltbrukere.

Trinn 1 – Installer llama.cpp / Python-bindinger

# 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

Trinn 2 — Konverter safetensorer → GGUF (hvis konverteringsskript er tilgjengelige for gpt-oss)
OpenAI/Hugging Face tilbyr safetensorer; fellesskapskonverterere (eller skript i llama.cpp) konvertere til GGUF. Den nøyaktige kommandoen avhenger av gjeldende llama.cpp verktøy; sjekk README-filen i repositoriet for convert.py/convert-safetensors-to-gguf. (Fellesskapstråder diskuterer konvertering for nye modeller.)

Trinn 3 – Kjør modellen med llama.cpp

# basic inference (example)

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

Merknader og avveininger

CPU-kjøringer er mye tregere. Bruk denne ruten for testing, personvern eller lokale agenter med svært lav samtidighet.
Det er ikke praktisk å generere lange utdata eller betjene mange samtidige brukere på CPU-en; flytt til en GPU for produksjon.

Kvantiserte bygg på disk (GPTQ/AWQ)

Hvis du trenger å presse en stor modell inn i en liten GPU (f.eks. 8–12 GB), viser resultater fra fellesskapet at kvantisering i GPTQ/AWQ-stil kan få noen 20B-modeller til å kjøre på GPU-er med lav VRAM – men konvertering krever ofte mer CPU-RAM og én mellomliggende GPU under konvertering. Verktøy: GPTQ-for-LLaMa, AutoGPTQ (arkivert), AWQog QLLM.

Praktiske tips for et begrenset budsjett

Foretrekker 4-bit kvantiserte kontrollpunkter (GPTQ/AWQ/MXFP4) – ofte forskjellen mellom «kjører på 12 GB» og «krever 80 GB».
Begrens kontekstlengde For budsjettinferens: lange kontekster sprenger aktiveringsbufferen. Hvis du må lagre lange kontekster, bør du vurdere avlastningsstrategier.
Bruk enhetlig minne / nvmem-avlastning forsiktig — rammeverk kan tilby CPU/NVMe-avlastning (DeepSpeed ZeRO-Offload / ZeRO-Infinity), men dette øker latensen.

Hvordan hoste GPT-OSS selv hos skyleverandører (praktisk veiledning og kostnadstips)?

Hvilken skymaskinvare skal man velge?

Enkelt GPU 80 GB H100: bra for å hoste gpt-oss-120b for liten til middels trafikk. I AWS-termer tilbyr P5-instanser H100-maskinvare; varianter med én GPU (annonsert i 2025) gjør det billigere å tilpasse riktig størrelse for inferens. Bruk P5 / ND H100-familien avhengig av leverandør.
**Multi-GPU (8× H100)**For høy gjennomstrømning og redundans, bruk p5.48x, p5dn eller en sammenlignbar klynge. NVidia NVLink/NVSwitch reduserer i samme instans kommunikasjonsoverhead mellom GPU-er.
Alternative skyerCoreWeave, Lambda Labs, Paperspace, Runpod – ofte billigere spot/ondemand GPU-leie for bursty inference. Bruk dem til utvikling før du forplikter deg til langsiktig infrastruktur.
Banebrytende / tung produksjon: AWS p5 (H100) (8 × H100 80 GB per instans) – for høyest gjennomstrømning per node og behov for én GPU på 80+ GB, eller for 120+ GB med mindre splitting. P5 tilbyr H100-er og stor lokal NVMe-lagring.

rmere, tekstgenereringsinferens (TGI)/NVIDIA TGI-containere, eller konfigurer DeepSpeed-inferens.

Klargjør rask lokal NVMe hvis du planlegger å avlaste store aktiveringstilstander (ZeRO-Infinity). P4/P5-noder har ofte lokal NVMe og svært høy nettverksbåndbredde. ()
Sikkerhet og nettverk — plasser slutningsendepunkter bak lastbalanserere, bruk autoskaleringsgrupper for front-ends og separer bekymringer (modellservering vs. forespørselsruting).
Overvåking og SLO-er — spor GPU-utnyttelse, minne, token/sek, latens p95 og feil; bruk Prometheus + Grafana for beregninger.

Eksempel på arbeidsflyt for selvhosting i skyen (AWS P4/P5)

Velg forekomst (p4d/p5) basert på modellens minnebehov. For gpt-oss-20B er en enkelt instans på 16–32 GB greit; for gpt-oss-120B velg 80 GB HBM-instans eller multi-GPU.
Forbered AMI / bilde – bruk en leverandør-AMI som pakker CUDA, cuDNN og optimalisert PyTorch (eller leverandørbilder med NVIDIA-drivere).
Installer serveringsstabelvLLM, transformers, tekstgenereringsinferens (TGI)/NVIDIA TGI-containere, eller konfigurer DeepSpeed-inferens.
Klargjør rask lokal NVMe hvis du planlegger å avlaste store aktiveringstilstander (ZeRO-Infinity). P4/P5-noder har ofte lokal NVMe og svært høy nettverksbåndbredde.
Sikkerhet og nettverk — plasser slutningsendepunkter bak lastbalanserere, bruk autoskaleringsgrupper for front-ends og separer bekymringer (modellservering vs. forespørselsruting).
Overvåking og SLO-er — spor GPU-utnyttelse, minne, token/sek, latens p95 og feil; bruk Prometheus + Grafana for beregninger.

Eksempel på selvhostingplan (gpt-oss-20b, liten produksjonsskala)

Mål: betjener ~20 samtidige brukere, responsmål 1–2 sekunder, kostnadssensitiv.

Forekomst1× A10G / 1× 24 GB GPU (f.eks. G5 / A10G / RTX 6000) for modell + 1× liten CPU bootstrap-server.
RuntimevLLM som modellserver (kontinuerlig batching) + CometAPI-gateway.
AutoskaleringBruk autoskaleringsgruppe med GPU AMI og en ALB + horisontal autoskalering etter CPU/GPU-målinger.
oppbevaringNVMe lokal for modellbufring; objektlager (S3) for kald modelllagring.
OvervåkingPrometheus + Grafana, spor GPU-utnyttelse, latens, kølengde.
TrygghetVPC, private delnett, IAM-roller for modelllagring, TLS-sertifikater.

Eksempel på selvhostingplan (gpt-oss-120b, produksjon)

Mål: lav latens for mange samtidige brukere / bedrifter.

Forekomst1× H100 80 GB (enkelt GPU) for baseline; skaler horisontalt eller bruk p5-instanser med flere GPUer for gjennomstrømning. For høy gjennomstrømning, repliker enten tjenesten med én GPU (dataparallell) eller del modellen på tvers av GPU-er ved hjelp av DeepSpeed (tensor/pipeline).
RuntimeDeepSpeed-Inference med automatisk TP eller NVIDIA TensorRT (der tilgjengelig). vLLMs støtte for MoE/Multi-GPU og finjusterte kjerner kan også være nyttig.
Kubernetesbruk K8-er med enhetspluginer og lokal NVMe; bruk kaostesting for tilgjengelighet.
Kostnadsoptimaliseringreserverte instanser for forutsigbar last; spotinstanser for batch-arbeidsbelastninger.

Eksempel: start en vLLM-serveringsbeholder for gpt-oss-20b

# assume vllm is installed and CUDA is set up

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

Pek deretter frontenden mot http://<host>:8000/v1/chat/completions (vLLM støtter OpenAI-kompatibelt API).

Tips for kostnadsoptimalisering

Spot/forutsigbare virtuelle maskiner er 50–80 % billigere, men krever kontrollpunkt eller raske gjenopplivingsstrategier.
Modellkvantisering reduserer behovet for instanstyper (f.eks. kan en kvantisert 120B serveres på færre GPU-er hvis motorene støtter dekvantisering underveis).
Bruk kun inferensoptimaliserte instansfamilier (P5/P4/A2 Ultra) med høy NVLink/NVSwitch når man utfører parallellisme mellom flere GPU-modeller; nettverksbåndbredden er viktig for sharding mellom GPU-er.

Hvordan balansere kostnad, ventetid og modellkvalitet

Kvantisering: hastighet vs. kvalitet

Aggressiv kvantisering (2–4 bit, AWQ/GPTQ) → store minnebesparelser og ofte beskjedent kvalitetstap for mange oppgaver. Bruk AWQ/GPTQ for produksjon hvis du tester den spesifikke arbeidsmengden. Konvertering kan kreve mye CPU-minne under kvantisering.

Blandet presisjon og kjerneoptimaliseringer

Bruk fp16, bf16 der det støttes; kombiner med spesialiserte CUDA-kjerner (FasterTransformer, TensorRT) for maksimal gjennomstrømning. Nvidia/TensorRT tilbyr spekulativ dekoding og optimaliserte kjerner for mange transformere (NVIDIA tilbyr optimaliserte GPT-OSS-adaptere).

Sikkerhet og observerbarhet

Åpne vektmodeller betyr at du er ansvarlig for å overvåke misbruk, datalekkasje og drift. Implementer forespørselslogging, innholdsfiltre, hastighetsbegrensning og moderering med fokus på data. OpenAIs utgivelsesnotater og modellkort legger vekt på intern testing og eksterne evalueringer – men selvhosting flytter sikkerhetsperimeteren til deg.

Avsluttende tanker

GPT-OSS flytter nålen: modeller som tidligere krevde massiv skreddersydd infrastruktur er nå mer tilgjengelige takket være nøye arkitekturvalg og kvantiserte fordelinger. Men utplassering er fortsatt en disiplinMaskinvarestørrelse må ta hensyn til modellens presisjon, kontekstlengde og samtidighetsprofilen til appen din. Bruk små testmiljøer (kvantisert 20B) for å måle token/sek og p95-forsinkelse, og multipliser deretter for å estimere skybasert databehandling og produksjonskostnader.

Slik får du tilgang til GPT-OSS API

CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.

Utviklere har tilgang GPT-OSS-20B og GPT-OSS-120B gjennom CometAPI, de nyeste modellversjonene som er oppført er per artikkelens publiseringsdato. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.