gpt-oss-120bはデータセンターまたはハイエンドデバイス環境に適しており、Nvidia H100GPU1基で実行可能です。一方、gpt-oss-20bは低レイテンシシシナリオに最適化されており、わずか16GBのRAMを搭載したコンシューマーグレードのデバイスで実行可能です。これらのモデルは、Transformers、vLLM、Ollama、LM Studioなど、さまざまなランタイムフレームワークをサポートしており、さまざまなハードウェア環境や使用要件に対応しています。
特に注目すべきは、このモデル群にMXFP4量子化を採用したことである。これにより、ランタイムリソース要件が大幅に削減され、リソースの限られたデバイスで大規模なモデルを効率的に実行できるようになった。Apple Siliconデバイスの場合、開発者は重みをMetalフォーマットに変換して、最適なローカルランタイム性能を得ることもできます。この柔軟な展開戦略により、GPT-OSSモデルは、クラウドベースのサーバーから個人のラップトップまで、幅広いハードウェア環境に適応することができます。
この答えは記事から得たものである。GPT-OSS：OpenAIの効率的推論のためのオープンソース・ビッグモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GPT-OSSファミリーは、効率的な配備と複数の動作モードをサポートしています。
