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如何在你的計算機上運行OpenAI新的gpt-oss-20b LLM?

譯文 精選
人工智能
我們將講解如何在Windows、Linux和macOS上免費使用這款新的語言模型。我們將使用Ollama,這個免費的客戶端應用程序使得下載和運行該LLM變得輕而易舉。

譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

你只需要24GB 的內存,除非你的GPU自帶VRAM,否則需要相當的耐心。

上周,OpenAI發布了兩款流行的開放權重模型,均名為gpt-oss。由于你可以下載它們,因此可以在本地運行。

輕量版模型gpt-oss-20b有210億個參數,需要大約16GB的可用內存。較大版模型 gpt-oss-120b有1170億個參數,需要80GB的內存才能運行。相比之下,像DeepSeek R1這樣的前沿模型擁有6710億個參數,需要大約875GB的內存才能運行,因此LLM開發者及合作伙伴正在盡快構建大型數據中心。

除非你運行的是高端AI服務器,否則可能無法在家用系統上部署gpt-oss-120b,但許多人擁有運行gpt-oss-20b所需的內存。你的計算機需要至少配備16GB專用VRAM的GPU,或者24GB 或更多的系統內存(至少留出8GB供操作系統和軟件使用)。性能將在很大程度上取決于內存帶寬,因此配備GDDR7或GDDR6X內存(1000+ GB/s)的顯卡其性能將遠勝過普通筆記本電腦或臺式機的DDR4或DDR5(20 - 100 GB/s)。

下面,我們將講解如何在Windows、Linux和macOS上免費使用這款新的語言模型。我們將使用Ollama,這個免費的客戶端應用程序使得下載和運行該LLM變得輕而易舉。

如何在Windows上運行gpt-oss-20b?

在Windows上運行新的LLM很簡單。為此,先下載并安裝Windows版Ollama

打開Ollama 后,你會看到一個標記為“發送消息”的字段,右下角會顯示一個可用模型的下拉列表,使用gpt-oss:20b作為默認模型。你可以選擇另外的模型,但不妨使用這個模型。

輸入任意提示。我先輸入“Write a letter”(寫一封信),Ollama開始下載12.4GB的模型數據。下載速度并不快。

圖1. 下載模型

下載完成后,你可以根據需要為gpt-oss-20b輸入提示,然后點擊箭頭按鈕提交請求。

圖2. 輸入提示

如果你介意使用GUI,也可以從命令提示符運行Ollama。我建議這么做,因為CLI 提供了“詳細模式”,可以提供性能統計信息,比如完成查詢所需的時間。

要從命令提示符運行Ollama,請先輸入:

ollama run gpt-oss

(如果這是你第一次運行此命令,它需要從互聯網下載模型。)然后,在命令提示符下輸入:

/set verbose

最后,輸入你的提示。

圖3. 從命令行使用 Ollama

如何在Linux上運行gpt-oss-20b?

如果你尚未使用Linux 終端,請先啟動終端。然后在命令提示符下輸入以下命令:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

然后,你需要等待軟件下載并安裝。

圖4. 在Linux上安裝 Ollama

然后輸入以下命令啟動 Ollama,使用gpt-oss:20b作為模型。

ollama run gpt-oss

你的系統需要下載大約13GB的數據,然后你才能輸入第一個提示。

圖5. 在Linux 上運行Ollama

我建議通過輸入以下命令打開詳細模式:

/set verbose

然后輸入你的提示。

如何在Mac上運行gpt-oss-20b?

如果你使用現代Mac(M1 或更高版本),運行gpt-oss-20b就像在Windows上運行一樣簡單。先下載并運行macOS版本的Ollama安裝程序

圖6. 在macOS上安裝 Ollama

啟動Ollama,確保所選擇的模型是gpt-oss:20b。

圖7. 在macOS上啟動Ollama

現在輸入你的提示,點擊向上箭頭按鈕,就可以上手了。

gpt-oss-20b 的性能:預期結果

為了了解gpt-oss-20b在本地計算機上的性能表現,我們在三臺不同的設備上測試了兩個不同的提示。首先,我們要求gpt-oss-20b“Write a fan letter to Taylor Swift, telling her how much I love her songs”(寫一封信給Taylor Swift,告訴她我有多喜歡她的歌曲),然后給出簡單得多的提示“Who was the first president of the US?”(誰是美國第一任總統?)。

我們使用以下硬件測試了這些提示:

  • 聯想ThinkPad X1 Carbon筆記本電腦,搭載酷睿Ultra 7-165U CPU和64GB LPDDR5x-6400 RAM。
  • 蘋果MacBook Pro,搭載M1 Max CPU和32GB LPDDR5x-6400 RAM。
  • 自己搭建的PC,搭載獨立英偉達RTX 6000 Ada GPU、AMD Ryzen 9 5900X CPU和128GB DDR4-3200 RAM。

在ThinkPad X1 Carbon上,性能很差,主要是由于Ollama沒有充分利用其集成顯卡或神經處理單元(NPU)。它花了整整10分13秒才輸出一封600字長的信給Taylor Swift。與所有面向gpt-oss-20b的提示一樣,系統花了一兩分鐘的時間在所謂“思考”的過程中展示其推理過程。之后,它會顯示輸出。用兩句話簡單地回答“誰是美國第一任總統?”用時51秒。

圖8. gpt-oss-20b始終顯示其思考過程

但至少我們寫給Taylor的信充滿了感人肺腑的歌詞,比如:“Taylor,這不僅僅是歌曲,更是體現了你的真誠。你把你的傷疤變成了詩句,把你的勝利變成了合唱。”

盡管內存速度相同,但MacBook的表現遠超ThinkPad,它在26秒內生成了粉絲來信,并在短短3秒內回答了第一任總統的問題。正如我們所料,搭載RTX 6000的臺式機僅用6秒就寫好了信,在不到半秒的時間內給出了第一任總統是喬治?華盛頓的回答。

總的來說,如果你在配備強大GPU的系統或新款Mac上運行該LLM,你將獲得良好的性能。如果你使用基于英特爾或AMD處理器的筆記本電腦,搭載Ollama不支持的集成顯卡,處理任務將被轉移到CPU,你在輸入提示后可能想去吃個午飯。或者,你可以試試LMStudio,這是另一個在PC上本地運行LLM的流行應用程序。

原文標題:How to run OpenAI's new gpt-oss-20b LLM on your computer,作者:Avram Piltch

責任編輯:姜華 來源: 51CTO內容精選
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