优化模型推理速度的解决方案
要提升GPT OSS模型的推理速度，可以从硬件配置和参数优化两个方面入手：
- Auswahl der Hardware：对于gpt-oss-120b这类大模型，建议使用H100 GPU或支持MXFP4量化的硬件（如RTX 50xx系列），配合Triton内核安装（
uv pip install git+https://github.com/triton-lang/triton.git@main#subdirectory=python/triton_kernels）以启用量化加速 - 框架集成：使用vLLM部署（
vllm serve openai/gpt-oss-20b），其连续批处理特性可提升吞吐量 - Parametrisierung: in
generate()中限制max_new_tokens长度，并启用do_sample=False关闭随机采样 - 设备映射Um sicherzustellen, dass
device_map='auto'正确分配模型层到可用设备
对于消费级硬件，建议改用gpt-oss-20b模型，其21B参数在16GB内存设备上可实现实时响应。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSammlung von Skripten und Tutorials zur Feinabstimmung von OpenAI GPT OSS ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der langsamen Modellinferenz im gpt-oss-recipes-Repository lösen?
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