⚡️ GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth.
Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B (https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF) и 120B (https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-120b-GGUF)) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса.
🟡Оптимальный сетап:
🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти.
🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ.
Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее.
GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT.
Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini.
Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали (https://huggingface.co/collections/unsloth/gpt-oss-6892433695ce0dee42f31681) версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM.
📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации (https://docs.unsloth.ai/basics/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune) Unsloth.
🟡Набор моделей (https://huggingface.co/collections/unsloth/gpt-oss-6892433695ce0dee42f31681)
🟡Документация (https://docs.unsloth.ai/basics/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #GPTOSS #GGUF #Unsloth
@Python_Community_ru
Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B (https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF) и 120B (https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-120b-GGUF)) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса.
🟡Оптимальный сетап:
🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти.
🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ.
Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее.
GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT.
Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini.
Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали (https://huggingface.co/collections/unsloth/gpt-oss-6892433695ce0dee42f31681) версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM.
📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации (https://docs.unsloth.ai/basics/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune) Unsloth.
🟡Набор моделей (https://huggingface.co/collections/unsloth/gpt-oss-6892433695ce0dee42f31681)
🟡Документация (https://docs.unsloth.ai/basics/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune)
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #GPTOSS #GGUF #Unsloth
@Python_Community_ru
