ハードウェアの互換性の問題については、以下の手順で解決できます：
- 適切なモデルバージョンを選択gpt-oss-20bは16GBのRAMしか必要とせず、通常のPCに適していますが、gpt-oss-120bは80GBのGPU RAMを必要とし、高性能な機器を必要とします。
- 最適化された推論構成で
llama-server起動時に追加--cache-reuse 128パラメータでメモリフットプリントを減らすか、あるいはgpt-oss-template.jinjaこの文書では、推理レベルを「低」に設定している。 - デバッグツールモデルのロードに失敗した場合は
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:TrueGPUメモリの割り当て問題を解決する。 - オルタナティブハードウェアが不足する場合は、クラウドAPIサービスによって、ハードウェアを変更することができます。
config.pyのエンドポイントアドレス。
開発者は、自身の設備条件に応じて、モデルバージョンや設定方法を合理的に選択することが推奨される。
この答えは記事から得たものである。gpt-oss-space-game：オープンソースのAIモデルを使って作られたローカル音声対話型宇宙ゲームについて
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