發布於 2025 年 08 月 07 日 • 更新於 2025 年 09 月 07 日

12GB VRAM 顯卡運行 GPT-OSS-20B：vLLM 與統一記憶體實戰指南

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琳

I have a wsl machine with nvidia gpu. Guide me run gpt-oss-20b with vllm

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好的，這是一份關於如何在具備 NVIDIA GPU 的 WSL 環境中，使用 vLLM 執行 gpt-oss-20b 模型的詳細研究報告。

如何在具備 NVIDIA GPU 的 WSL 環境中，使用 vLLM 執行 `gpt-oss-20b` 模型

在 Windows Subsystem for Linux (WSL) 環境中，透過 vLLM 高效能推理引擎來執行 OpenAI 的 gpt-oss-20b 開源模型是完全可行的。此模型因其約 16GB VRAM 的需求，相當適合在單張高階消費級或工作站級的 NVIDIA GPU 上部署¹²³。整個流程的核心在於正確設定 WSL2 環境，包含安裝適用於 WSL 的 NVIDIA 驅動程式與 CUDA 工具鏈，接著安裝特定版本的 vLLM 及其相依套件，最終啟動一個與 OpenAI API 相容的推理伺服器⁴⁵。vLLM 專為 gpt-oss 系列模型進行了深度優化，支援其獨特的 MXFP4 量化與高效注意力機制，確保了在本地端也能獲得優異的推理性能⁶。本報告將引導您完成從環境設定到模型部署的每一個步驟，並涵蓋常見的疑難排解方案。

模型與硬體需求

gpt-oss-20b 是 OpenAI 開源的強大模型之一，其設計旨在兼顧性能與可及性。

模型特性

gpt-oss-20b 擁有 209 億個參數，並透過創新的 MXFP4 格式對其 Mixture-of-Experts (MoE) 權重進行量化²⁶。MXFP4 是一種 4-bit 浮點數格式，此技術大幅壓縮了模型的尺寸，使其 VRAM 需求降低至約 14-16GB，從而能夠在單張 GPU 上順利執行¹⁷⁶。模型架構還融合了全注意力 (full attention) 與滑動窗口注意力 (sliding window attention)，並由 vLLM 的混合 KV 快取分配器進行高效管理，以達到最佳的記憶體使用效率⁶。

硬體建議

要執行 gpt-oss-20b，建議配備至少擁有 16GB VRAM 的 NVIDIA GPU¹⁴。這包括了高階消費級顯示卡（如 GeForce RTX 4090）或工作站級顯示卡（如 NVIDIA RTX A6000）⁸⁹。

為了更清晰地了解其定位，下表比較了 gpt-oss-20b 與其更大規模的版本 gpt-oss-120b：

特性	`openai/gpt-oss-20b`	`openai/gpt-oss-120b`
參數數量	20.9B²	~120B¹
所需 VRAM	~16GB¹²⁴	≥60GB¹⁴
MoE 專家數量	32⁶	128⁶
適用硬體	單張消費級/工作站 GPU (例如 RTX 4090, A6000)⁸⁹	伺服器級 GPU (例如 H100, B200) 或多 GPU 設定¹¹⁰⁴

WSL 環境設定

一個正確設定的 WSL 環境是成功執行 vLLM 的基礎。

先決條件

請確保您的系統已安裝並啟用 WSL 2⁵。

NVIDIA 驅動程式與 CUDA

WSL 需要專用的 NVIDIA 驅動程式才能存取 GPU。

檢查 NVCC：在您的 WSL 終端機中，執行以下指令來檢查 NVIDIA CUDA Compiler (NVCC) 是否已安裝：
```
nvcc --version
```
如果出現 command not found 的錯誤訊息，代表您需要安裝或設定 CUDA 工具鏈⁵。
安裝驅動程式：前往 NVIDIA 官方網站下載適用於 WSL-Ubuntu 的驅動程式⁵。請依照頁面上的指示完成安裝。
設定環境變數：安裝完成後，編輯您的 .bashrc 檔案（例如 nano ~/.bashrc），並在檔案末尾加入以下路徑。請注意，您的 CUDA 版本可能不同，請根據 /usr/local 目錄下的實際情況修改路徑⁵。
```
export PATH="/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
```
重新整理設定：儲存檔案後，執行 source ~/.bashrc 來讓設定生效。接著，再次執行 nvcc --version 和 nvidia-smi.exe 來確認驅動程式與 CUDA 已被正確偵測⁵。

Python 虛擬環境

為了避免套件版本衝突，強烈建議在虛擬環境中進行安裝¹¹。vLLM 官方文件推薦使用 uv 來管理環境⁴。

建立虛擬環境：
```
uv venv
```
啟動虛擬環境：
```
source .venv/bin/activate
```

安裝 vLLM 與相依套件

執行 gpt-oss 模型需要安裝特定版本的 vLLM 及多個前沿的相依套件¹¹。

安裝指令

請使用以下指令進行安裝。這個指令會從指定的索引 URL 安裝 vLLM 的預發行版、PyTorch nightly build 以及其他必要的函式庫¹²⁴¹¹。

uv pip install --pre vllm==0.10.1+gptoss \
    --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/gpt-oss/ \
    --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 \
    --index-strategy unsafe-best-match

此指令確保了所有元件之間的相容性，是成功部署的關鍵步驟¹³¹¹。

啟動 vLLM 推理伺服器

安裝完成後，即可啟動 vLLM 伺服器來載入 gpt-oss-20b 模型。

基本啟動

執行以下指令，vLLM 將會自動從 Hugging Face 下載模型，並在 localhost:8000 啟動一個與 OpenAI API 相容的伺服器¹⁴¹⁵⁴。

vllm serve openai/gpt-oss-20b

進階啟動選項

為了提升性能與穩定性，可以加入額外的參數。--async-scheduling 可以啟用非同步排程以提高 GPU 利用率，而 --gpu-memory-utilization 則可以控制 VRAM 的使用比例¹¹⁹。

vllm serve openai/gpt-oss-20b \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --gpu-memory-utilization 0.9 \
    --async-scheduling

Docker 替代方案

如果您偏好使用容器化部署，vLLM 也提供了預先建構好的 Docker image¹²¹¹。

docker run --gpus all \
        -p 8000:8000 \
        --ipc=host \
        vllm/vllm-openai:gptoss \
        --model openai/gpt-oss-20b

與模型互動

伺服器啟動並顯示 INFO: Application startup complete 訊息後，您便可以使用 OpenAI 的 Python SDK 與模型進行互動¹¹。

Python 程式碼範例

以下 Python 程式碼片段展示了如何向本地端執行的模型發送請求⁴。請注意，base_url 必須指向您的 vLLM 伺服器位址，而 api_key 在此情境下可以是任意非空字串⁴。

from openai import OpenAI

# 初始化用戶端，指向本地 vLLM 伺服器
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="EMPTY" 
)

# 建立聊天完成請求
result = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-oss-20b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain what vLLM is in simple terms."}
    ]
)

# 列印模型的回答
print(result.choices[^0].message.content)

常見問題與疑難排解

在設定過程中，您可能會遇到一些特定的問題。

EngineDeadError: no kernel image is available
這個錯誤通常發生在非 Hopper 或 Blackwell 架構的 GPU（如 RTX A6000）上⁹。它表示您的 GPU 硬體不支援 vLLM 為 gpt-oss 的 MXFP4 量化所使用的特定 CUDA 核心。這是因為這些核心是為最新的 GPU 架構編譯的⁶⁹。解決此問題可能需要等待 vLLM 或 Triton 的更新，以提供對更多 GPU 架構的支援。
PyTorch/CUDA ImportError
如果在啟動伺服器時遇到類似 undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4 的 ImportError，這通常是 PyTorch 版本與您的 CUDA 驅動程式不相容所致⁵。解決方法是卸載現有的 PyTorch，並使用官方提供的指令從指定的 nightly build 索引 URL 重新安裝⁵。
vLLM 版本錯誤
若使用標準的 pip install vllm 指令，很可能會因為版本過舊而無法支援 gpt-oss¹⁶。務必使用本報告中提供的、包含 --pre 和 --extra-index-url 參數的特定安裝指令，以確保安裝正確的版本⁴¹¹。
WSL 中 nvcc: command not found
此問題的根本原因是在您的 shell 設定檔（如 .bashrc）中缺少 CUDA 工具鏈的路徑⁵。請返回「WSL 環境設定」一節，確認 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 環境變數已正確設定並生效。

琳

Is there any chance to run the gpt-oss-20b model on 8G/12G VRAM NV card? Like using quantization or adjusting latency.

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在 8GB 或 12GB VRAM 的 NVIDIA 顯卡上運行 GPT-OSS-20B 模型是具有挑戰性的，但並非完全不可能。以下是一些可能的解決方案與調整策略：

以 8GB 或 12GB VRAM 運行 GPT-OSS-20B 模型

1. 使用量化技術

GPT-OSS-20B 模型原生支援 MXFP4 量化，這種技術可以顯著降低模型的記憶體需求。根據資料，MXFP4 量化可以將記憶體需求減少 50% 至 75%¹⁷。然而，即使如此，模型仍需要約 16GB 的 VRAM 才能在標準配置下運行¹⁸¹⁹。

可能的解決方案（量化）

進一步量化： 社群中有討論使用更激進的量化技術，例如 4-bit Attention 和 2-bit MLP，這可能進一步降低 VRAM 需求，但可能會影響模型的準確性²⁰。
低精度運算： 使用 BF16 或 INT8 精度進行推理，這可以進一步減少記憶體使用量。

2. 使用分片或分層加載技術

Mixture-of-Experts (MoE) 架構允許 GPT-OSS-20B 僅激活部分參數（每次推理約 3.6B 參數），這為分片或分層加載提供了可能性²¹²²。

可能的解決方案（分片/分層）

分片推理： 將模型分割成多個部分，並在推理過程中動態加載所需的部分參數。
分層加載： 僅加載模型的低層部分以處理簡單任務，這樣可以降低記憶體需求。

3. 使用優化的推理框架

一些專為低記憶體環境設計的推理框架可以幫助在 8GB 或 12GB VRAM 的顯卡上運行 GPT-OSS-20B。

4. 調整推理參數

GPT-OSS-20B 支援調整推理參數（如推理深度和上下文長度），這可以降低記憶體需求。

可能的調整

降低上下文長度： 減少輸入的上下文長度可以減少記憶體使用量²²。
降低推理努力： 將推理努力設置為「低」或「中」，以減少計算負擔²⁷。

5. 使用混合記憶體技術

如果顯卡的 VRAM 不足，可以考慮使用混合記憶體技術，將部分模型權重存儲在系統 RAM 中。

可能的解決方案（混合記憶體）

Unified Memory（統一記憶體）： NVIDIA 的統一記憶體技術允許 GPU 和 CPU 共享記憶體資源²⁸。
分層存儲： 將不常用的模型部分存儲在 RAM 或磁碟中，僅在需要時加載。

6. 測試小型模型或微調版本

如果上述方法仍無法滿足需求，可以考慮使用更小的模型或微調版本。

可能的選擇

微調 GPT-OSS-20B： 微調模型以適應特定任務，並裁剪不必要的參數。
使用更小的模型： 考慮使用 GPT-OSS 的更小版本或其他輕量化模型。

結論

在 8GB 或 12GB VRAM 的 NVIDIA 顯卡上運行 GPT-OSS-20B 是困難的，但通過量化、分片推理、優化框架和混合記憶體技術等方法，可以嘗試實現此目標。然而，這些方法可能會影響模型的性能或準確性，因此需要根據具體需求進行權衡。

琳

Guide me run the gpt-oss-20b model on 12G VRAM card with vllm, and Unified Memory tech.

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在具有 12GB VRAM 的 NVIDIA 顯卡上運行 gpt-oss-20b 模型，即使該模型通常需要約 16GB 的 VRAM，透過結合 vLLM 的記憶體管理功能和 NVIDIA 的統一記憶體 (Unified Memory) 技術，仍存在實現的可能性，但會面臨挑戰。

結合 vLLM 的記憶體管理功能和 NVIDIA 的統一記憶體運行 `gpt-oss-20b` 模型

模型與硬體要求

gpt-oss-20b 是一個擁有 209 億參數的開源模型，其 MoE (Mixture-of-Experts) 層使用原生 MXFP4 量化技術，將所需的 VRAM 降低至約 16GB 才能高效運行²⁹³⁰³¹³²。這表示對於 12GB VRAM 的顯卡而言，直接將整個模型載入 GPU 記憶體會超出容量。

使用 vLLM 執行 GPT-OSS-20B 的步驟

以下是在具備 NVIDIA GPU 的 WSL 環境中，使用 vLLM 執行 GPT-OSS-20B 模型的具體要求和步驟：

1. 先決條件

確保您的 Windows 機器上已安裝並設定 WSL 2。
您的 NVIDIA GPU 應具有 7.0 或更高的運算能力。
vLLM 支援 Python 版本 3.9 到 3.12。

2. 安裝 vLLM

vLLM 建議使用 uv 管理您的 Python 環境。若要建立新的虛擬環境並安裝 vLLM，請執行以下命令。這些命令將安裝 vLLM 的預發行版、PyTorch nightly build 以及其他必要的程式庫³³²⁹³⁰³²：

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install --pre vllm==0.10.1+gptoss \
    --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/gpt-oss/ \
    --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 \
    --index-strategy unsafe-best-match

3. 啟動伺服器並載入模型

vLLM 提供了 serve 命令，該命令將自動從 Hugging Face 下載模型並在 localhost:8000 上啟動一個與 OpenAI 相容的伺服器²⁹³⁴³²。

針對 12GB VRAM 的顯卡，為了盡可能利用有限的記憶體並嘗試啟用統一記憶體等機制，您需要特別留意 gpu-memory-utilization 參數。此參數指定了 vLLM 應使用的 GPU 記憶體比例。當值大於 1 時，vLLM 會嘗試使用作業系統管理統一記憶體來擴展到主機記憶體³³。

vllm serve openai/gpt-oss-20b \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --gpu-memory-utilization 0.95 \ # 盡量提高 GPU 記憶體利用率
    --enforce-eager \             # 確保某些操作不會延遲，可能有利於調試
    --max-model-len 4096 \        # 根據 VRAM 限制調整最大上下文長度
    --max-num-batched-tokens 256  # 減少批次處理的總 token 數，以減少記憶體壓力

請注意，儘管設置 gpu-memory-utilization 大於 1 可以讓 vLLM 嘗試利用系統記憶體作為額外的 KV 快取或權重卸載空間，但這並非適用於所有模型或所有 GPU 架構。對於 gpt-oss-20b，vLLM 團隊提到可以利用 CPU 記憶體進行 KV 快取交換或權重卸載³⁵。

統一記憶體 (Unified Memory) 與效能調整

NVIDIA 的統一記憶體技術允許 CPU 和 GPU 共享相同的可定址記憶體空間，這對於 VRAM 有限的系統非常有幫助，因為它可以將部分資料或模型權重透明地移出 VRAM 到系統 RAM 中³⁵。

挑戰與注意事項

效能影響： 即使成功將部分模型數據卸載到系統記憶體，從系統記憶體存取數據會比直接從 VRAM 存取慢得多，這將顯著影響推理速度。
CUDA 相容性： 統一記憶體的支援程度可能因 CUDA 版本和 GPU 架構而異。
模型配置： gpt-oss-20b 已經採用 MXFP4 量化，這是它在 16GB VRAM 上運行的主要原因。更進一步的量化（例如 8-bit 或 4-bit 權重和激活量化）可能可以使其適應 12GB VRAM，但這可能需要模型層面的修改，且可能會犧牲模型精確度³⁰。
錯誤處理： 在 VRAM 不足的情況下，您可能會遇到 CUDA out of memory 或 EngineDeadError 等錯誤。這通常意味著模型無法完全載入，或者在處理請求時耗盡了記憶體³³。
其他優化：
- 減少最大上下文長度： 透過 --max-model-len 參數減少模型處理的最大 token 數可以降低記憶體消耗。
- 降低批次大小： 減少同時處理的請求數量或每個請求的 token 數量可以降低峰值記憶體使用率。
- 啟用非同步排程： 加入 --async-scheduling 參數可以啟用非同步排程，有助於提高 GPU 利用率，但在特定情況下可能不相容於結構化輸出³³。

總而言之，在 12GB VRAM 的顯卡上運行 gpt-oss-20b 需要仔細的配置和效能監控。如果遇到困難，可能需要考慮使用 VRAM 更大的 GPU，或選擇體積更小的模型。

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目錄

12GB VRAM 顯卡運行 GPT-OSS-20B：vLLM 與統一記憶體實戰指南

如何在具備 NVIDIA GPU 的 WSL 環境中，使用 vLLM 執行 gpt-oss-20b 模型

模型與硬體需求

模型特性

硬體建議

WSL 環境設定

先決條件

NVIDIA 驅動程式與 CUDA

Python 虛擬環境

安裝 vLLM 與相依套件

安裝指令

啟動 vLLM 推理伺服器

基本啟動

進階啟動選項

Docker 替代方案

與模型互動

Python 程式碼範例

常見問題與疑難排解

以 8GB 或 12GB VRAM 運行 GPT-OSS-20B 模型

1. 使用量化技術

可能的解決方案（量化）

2. 使用分片或分層加載技術

可能的解決方案（分片/分層）

3. 使用優化的推理框架

推薦框架

4. 調整推理參數

可能的調整

5. 使用混合記憶體技術

可能的解決方案（混合記憶體）

6. 測試小型模型或微調版本

可能的選擇

結論

結合 vLLM 的記憶體管理功能和 NVIDIA 的統一記憶體運行 gpt-oss-20b 模型

模型與硬體要求

使用 vLLM 執行 GPT-OSS-20B 的步驟

1. 先決條件

2. 安裝 vLLM

3. 啟動伺服器並載入模型

統一記憶體 (Unified Memory) 與效能調整

挑戰與注意事項

如何在具備 NVIDIA GPU 的 WSL 環境中，使用 vLLM 執行 `gpt-oss-20b` 模型

結合 vLLM 的記憶體管理功能和 NVIDIA 的統一記憶體運行 `gpt-oss-20b` 模型