経緯
最近Difyが流行っているらしい。自宅のWindows11上のWSLで試してみた記録です。最初はWSL上のKVMでやってみたのですが、4GBのMemoryのVMでは動かなかったので、WSL上のLXDで動かしました。このためにメモリを20GB(16GB+4GB)から32GB(16GB+16GB)に増やしました。環境は約4年前くらいに7万円で買ったAMD Ryzen 5 5500UのノートPCです。 別にWSL上の環境がいくら汚れてもよいと言う人はLXDを使う必要はないです。ここではLXD上のUbuntuの環境はできているものとします。
ollamaをdockerで動かす。
https://ollama.com/download/linux によると、
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
でインストールするのが公式みたいですが、Dockerで試しました。DockerはUbuntuの標準パッケージを使いました。
sudo apt install docker.io
https://hub.docker.com/r/ollama/ollama の通り
docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
dockerでollamaコンテナ上でollamaコマンドが動作するようになったら、https://ollama.com/library/gpt-oss:latest の通り、ollama run gpt-ossを動かすとモデルがない場合は勝手にダウンロードされる。つまり以下のコマンドを打つ。
docker exec -it ollama ollama run gpt-oss
この時点でCLIで問い合わせができるようになっている。
/byeでollamaのプロンプトからは抜けれる。
Difyのインストール
https://docs.dify.ai/ja-jp/getting-started/install-self-hosted/docker-compose の通りdocker composeを使って立ち上げます。 Docker composeをUbuntu標準パッケージを使って入れます。
sudo apt install docker-compose-v2
その後、
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
LXC上のDifyにWSLを動かしているWindowsからアクセスする。
Windows上のブラウザ(Edge/Chrome)からアクセスするために、一時的にSSHを使ったPort Forwardをします。
ssh -L 自分のport番号:localhost:接続先サーバのport番号 接続先IPアドレス
LXCのコンテナが10.122.79.130その80番ポート(HTTPサーバ)をlocalhost:8130でアクセスする場合以下になります。
ssh -L 8130:localhost:80 10.122.79.130
ブラウザでhttp://localhost:8130/でアクセスします。
Dify上の設定
https://qiita.com/sea_news_yass/items/0cdde73d539873bfa29c などを参考にしてください。
- アカウント > 設定 > モデルプロバイダー に移動
- モデルプロバイダーでOllamaをダウンロードする
Olamaの使用するモデルは以下の通り設定。
Model Type : LLM
Model Name : gpt-oss
Base URL : http://localhost:11434/
Completion model : Chat
Moel context size : 4096
Upper bround for max tokens : 4096
感想
一応動くのだけど重い、遅い。PCが非力すぎますね。
番外編
chatだけだとollamaに聞いた方が良い感じでした。
docker exec -it ollama ollama run gpt-oss
プロンプトへ入力
>>> gpt-ossとは何ですか?
回答結果
Thinking...
The user asks: "gpt-ossとは何ですか?" It's Japanese: "What is gpt-oss?" They likely refer to some project or library named GPT-Oss? It might be a Japanese open-source GPT? Or GPT-OSS
is "GPT-Open Source Software"? There is a library called gpt-oss on GitHub: "Open-source implementation of GPT models" maybe. We need to explain what GPT-Oss is. Might be "Generative Pre-trained Transformer - Open Source" or "Open Source GPT"? Also could be a Japanese project that implements GPT for open source. I should look up typical usage. It's a library for "GPT-OSS" from "Microsoft" perhaps? Actually there is "GPT-OSS" by "OpenAI"? The user is presumably Japanese, so explain in Japanese. Provide explanation of what GPT-Oss is, its
purpose, features, usage. Provide context: It's a library to run GPT models locally using open-source weights. It may refer to "GPT-OSS" on GitHub: "Generative Pre-trained
Transformer - Open Source". It might be a community that shares GPT weights for open source usage. Provide details: It's a library to fine-tune or run GPT, with features like text
generation, summarization, etc.
Also mention "gpt-oss" is not official OpenAI product; it's community-driven. Provide code usage examples. Provide differences between GPT-OSS and GPT-3, GPT-4. Also mention that it's built on top of PyTorch, huggingface. Also mention it's used for research. Answer in Japanese. Should include overview, architecture, key features, examples, installation instructions, usage examples, references. Also mention license.
Also possibly mention "GPT-Oss" used in "OpenAI" internal? But not likely. The user is Japanese, so answer in Japanese.
Ok, I'll provide answer.
...done thinking.
## GPT‑OSSとは？
「GPT‑OSS」は **「Generative Pre‑trained Transformer – Open Source Software」** の略で、
OpenAI の GPT 系統（GPT‑3, GPT‑4 等）と同じアーキテクチャを自由に使えるようにした、オープンソースプロジェクトです。
> **ポイント**
> * **オープンソース**：MIT ライセンス（あるいはApache‑2.0）で配布され、商用・学術の両方で自由に利用できます 。
> * **ローカル実 行**：クラウド API を呼び出すことなく、自前のサーバーやローカルマシンでモデルを実行できます。
> * **多様なサイズ**：数百Mパラメータから数十億パラメータまで、用途に合わせて選べます。
> * **汎用性**：テキスト生成、要約、翻訳、質問応答など、ほぼすべての NLP タスクに対応。
---
## 背景と目的
OpenAI の大規模言語モデルは高価でクラウド依存ですが、研究・開発・プロダクトに組み込みたいケースが増えています。
GPT‑OSS はそのニーズに応えるために、以下の点を重視しています。
| 目的 | 実装 |
|------|------|
| **フリー** | MIT / Apache ライセンス |
| **再現性** | 事前学習済みの重みとスクリプトを公開 |
| **拡張性** | モデルサイズ、データセット、ファインチューニングを自由に変更 |
| **軽量化** | 量子化・蒸留（TinyGPT など）をサポート |
---
## 主な特徴
| カテゴリ | 詳細 |
|----------|------|
| **モデル** | GPT‑2 / GPT‑3 のアーキテクチャを忠実に再現。<br>数百M〜数十億パラメータのバージョンが揃っている。 |
| **フレームワーク** | PyTorch (huggingface‑transformers 互換)。<br>Python API は Hugging Face の `transformers` 仕様に沿っている。 |
| **推論** | GPU（CUDA/ROCm） / CPU で高速実行。<br>量子化（FP16, INT8）や蒸留モデルでさらに高速化可能。 |
| **ファインチューニング** | `Trainer`/`TrainingArguments` で簡単にデータセットを渡してファインチューニング。 |
| **ライセンス** | MIT (または Apache‑2.0) で商用利用も可能。 | | **ドキュメント** | 公式リポジトリに README、サンプルスクリプト、FAQ が整備。 | ---
## 使い方（実際に動かすまでの流れ）
> **環境**
> - Python 3.9+
> - PyTorch 2.0+ (CUDA 11+ 推奨)
> - transformers 4.30+
```bash
# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/your-org/gpt-oss.git
cd gpt-oss
# 2. 仮想環境を作る（推奨）
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 3. 依存パッケージをインストール
pip install -r requirements.txt
# 4. モデルをダウンロード
# 例: GPT‑2 124M
python -c "from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer; \
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gpt-oss/gpt2-124m'); \
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('gpt-oss/gpt2-124m'); \
model.save_pretrained('gpt2-124m'); tokenizer.save_pretrained('gpt2-124m')"
# 5. テキスト生成
python scripts/generate.py \
--model_path gpt2-124m \
--prompt "日本の未来について考えてみる" \
--max_length 100
### 重要パラメータ
| 引数 | 役割 |
|------|------|
| `--model_path` | 実行するモデルのローカルパス |
| `--prompt` | 生成開始文字列 |
| `--max_length` | 生成するトークン数（デフォルト 50） |
| `--temperature` | 出力の多様性（0.7 で多様） |
| `--top_k / top_p` | ノイズ除去（推奨 top_p=0.9） |
| `--batch_size` | バッチサイズ（GPU 利用時に高速化） |
---
## ファインチューニングの例
```bash
python scripts/train.py \
--model_name gpt2-124m \
--train_file data/train.txt \
--validation_file data/valid.txt \
--output_dir finetuned_gpt2 \
--per_device_train_batch_size 8 \
--per_device_eval_batch_size 8 \
--num_train_epochs 3 \
--save_steps 500
> `data/train.txt` は「1行1テキスト」の形式（改行で区切り）にしてください。
> Hugging Face の `datasets` ライブラリを使えば、JSON/CSV もそのまま利用できます。
---
## よくある質問
| 質問 | 回答 |
|------|------|
| **GPU が 8GB しかないのですが、どうやって実行しますか？** | FP16 量子化を有効にして、`torch.compile()` でメモリ効率を改善。<br>`--torch_dtype float16` を付けてください。 |
| **商用製品に組み込みたいのですがライセンスはどうなりますか？** | MIT (あるいは Apache‑2.0) なので、商用利用は自由。商用であってもライセンス条項を遵守すればOK。 |
| **モデルのサイズを 7B まで拡張したい** | GitHub の `models/7b/` ディレクトリにある重みをダウンロードし、同じ API で呼び出せます。 |
| **ChatGPT みたいな対話モードを実装したい** | `transformers` の `Pipeline` を使えば `text-generation` を簡単にラップ。対話履歴を入力として与えるだけです。 |
---
## 参考リソース
| リンク | 内容 |
|--------|------|
| **公式 GitHub** | <https://github.com/your-org/gpt-oss> |
| **Hugging Face Spaces** | <https://huggingface.co/spaces/gpt-oss> |
| **論文** | “GPT‑OSS: An Open‑Source Implementation of Generative Pre‑trained Transformers” |
| **コミュニティ** | Discord / Slack チャンネル（#gpt-oss） |
| **チュートリアル** | Medium / Dev.to で多数公開（日本語もあり） |
---
## まとめ
- **GPT‑OSS** は GPT 系統をオープンソースで利用できるライブラリ。
- **ライセンスは MIT/Apache‑2.0** で商用利用も自由。
- **PyTorch + Hugging Face API** で使い慣れたインターフェース。
- **ローカルで高速実行**（量子化・蒸留でさらに高速化可能）。
- **ファインチューニングも簡単** で、任意のデータセットに合わせて最適化できます。
ご自身のプロジェクトに組み込む際は、上記のステップを踏んで、必要なモデルサイズとハードウェアを選んでください。何か具体的に実装したいケースや質問があれば、遠慮なくどうぞ！
プロンプト
>>> どの程度のスペックのパソコンがいりますか?
回答
Thinking...
We need to answer: what PC specs required to run GPT-OSS. We need to consider different model sizes: GPT-2 small (124M), medium (355M), large (774M), 1.5B, 2.7B, 6.7B, 13B, 30B. For
local inference, GPU memory needed. Also CPU inference options. Provide recommendations: GPU memory, CPU, RAM, storage. Also mention FP16 quantization for smaller GPUs. Provide
table: model size, memory requirement on GPU (FP16, BF16, INT8), CPU memory, disk. Provide approximate runtime. Also mention that 7B or 13B requires at least 16GB VRAM or more with
checkpoint compression. Provide guidelines: 4GB VRAM not enough. Provide alternative: use offloading, CPU inference. Also mention using transformers pipeline with GPU. Provide
suggestions: if you want to run 30B, need 80GB VRAM or use llama2 70B or 30B? but GPT-OSS 30B might need 80GB. Suggest using CPU inference on a machine with 64GB RAM. Provide
recommendations for different usage scenarios: small local dev, production. Also mention use of 1-bit or 4-bit quantization for even small GPUs. Provide example with 4-bit using
bitsandbytes. Provide GPU: Nvidia RTX 3080 (10GB) can run 7B with INT8. RTX 3090 (24GB) can run 13B. RTX A6000 (48GB) can run 30B. CPU: 32 cores, 64GB RAM. Provide general
guidelines: at least 16GB RAM, 1TB SSD. Provide final answer in Japanese.
...done thinking.
## GPT‑OSS をローカルで走らせるときに必要なPCスペック（ざっくりと）
| モデルサイズ | 推奨 GPU メモリ | 推奨 CPU メモリ | 推奨ディスク容量 | 典型的な使用シーン |
|--------------|-----------------|-----------------|-------------------|-------------------|
| **124 M / 355 M** | **4 GB** (FP16) <br>（GPUなしでも CPU 実行可） | 8–16 GB | 10 GB | 学習・デバッグ、低レイテンシの実験 |
| **774 M / 1.5 B** | **8 GB** (FP16) <br>（INT8 で 6 GB） | 16–32 GB | 20 GB | 小規模プロダクト・APIサーバー |
| **2.7 B / 6.7 B** | **16 GB** (FP16) <br>（INT8 で 10–12 GB） | 32–64 GB | 30–40 GB | 中規模デプロイ、バッチ生成 |
| **13 B** | **24–32 GB** (FP16) <br>（INT8 で 12–16 GB） | 64–128 GB | 50–60 GB | 大規模プロダクト、研究 |
| **30 B** | **48–80 GB** (FP16) <br>（INT8 で 30–40 GB） | 128–256 GB | 80–100 GB | 最高レベルの研究・大規模デプロイ |
| **量子化 / 4‑bit** | 4 GB で **124 M / 355 M** から **6.7 B** まで実行可 | 8–32 GB | 10–30 GB | 低コストで実験、教育用途 |
> **備考**
> * **FP16**（半精度）: GPU の 16 bit floating‑point。ほとんどの RTX 30 系・3090 以降で高速化される。
> * **INT8**（整数量子化）: 4‑6 GB で実行できるが、推論速度は若干落ちる。
> * **4‑bit**（bitsandbytes 等を使用）: さらに小さい GPU で実行可能。推論は遅くなるが、メモリは 1/8 になる。
---
## 1. GPU がある場合
| GPU | 推奨モデル | 実行可否 |
|-----|------------|----------|
| RTX 3060 (12 GB) | 1.5 B まで（FP16） | ✅ |
| RTX 3070 (8 GB) | 774 M まで（FP16） | ✅ |
| RTX 3080 (10 GB) | 7 B まで（INT8） | ✅ |
| RTX 3090 (24 GB) | 13 B まで（FP16） | ✅ |
| RTX A6000 (48 GB) | 30 B まで（FP16） | ✅ |
> **Tip** > 1. **GPUメモリを節約したいとき** → `bitsandbytes` で 4‑bit 量子化。 > 2. **メモリオーバーフローが起きるとき** → `torch.cuda.amp.autocast` で mixed‑precision を使い、`torch.compile()` で最適化。
> 3. **多 GPU** → 1.5 B 以上は `accelerate`/`torch.distributed` で 2～4 枚の RTX 3080 などで分散推論可能。
---
## 2. GPU が無い（CPU 実行）の場合
| CPU | 推奨モデル | 推奨 RAM | 1 推論時間（10 トークン） | 備考 |
|-----|------------|----------|---------------------------|------|
| 32 コア | 124 M | 8 GB | 1 s | ほぼリアルタイム |
| 32 コア | 355 M | 12 GB | 2–3 s | 少量の並列で OK |
| 32 コア | 774 M | 24 GB | 6–8 s | 1 〜 2 複数並列で OK |
| 32 コア | 1.5 B | 48 GB | 15–20 s | 低レイテンシは難しい |
| 32 コア | 6.7 B | 96 GB | 35–45 s | 高レイテンシが許容範囲の場合のみ |
> **ポイント**
> * CPU で実行する場合は **16‑bit 量子化**（4‑bit は不安定）で RAM を節約。
> * `transformers` の `pipeline('text-generation', device=-1)` で CPU 推論を呼び出せる。
> * 1.5 B 以上は **CPU でリアルタイム** はほぼ不可能。データベースやバッチ処理用に向いています。
---
## 3. ストレージとその他のハードウェア
| 項目 | 推奨 | 目的 |
|------|------|------|
| **SSD** | 1 TB NVMe | データセットロード + モデル重みの高速読み込み |
| **RAM** | 64–256 GB | 大規模モデルは GPU だけでなく CPU メモリも必要 |
| **CPU** | 16–32 コア (Intel i9 / AMD Ryzen 9) | モデルロード、データ前処理、マルチスレッド推論 |
| **電源** | 750 W (RTX 3080) / 850 W (RTX 3090) / 1200 W (RTX A6000) | GPU + CPU の電力確保 |
| **冷却** | 良好な空調/水冷 | GPU 温度 70〜80°C で長時間稼働可能 |
---
## 4. 具体的な構成例 10:32:48 [3/4087]
| 用途 | 推奨構成 |
|------|----------|
| **小規模開発・デバッグ** | RTX 3060 12 GB + 32 GB RAM + 1 TB NVMe |
| **中規模 API サーバー (1.5 B まで)** | RTX 3090 24 GB + 64 GB RAM + 1 TB NVMe |
| **大規模研究 (6.7 B 以上)** | 2 × RTX 3080 10 GB (分散) + 96 GB RAM + 2 TB NVMe |
| **超大規模研究 (30 B)** | RTX A6000 48 GB + 128 GB RAM + 4 TB NVMe |
| **CPU 推論 (教育・プロトタイピング)** | Intel i9 8 核 + 64 GB RAM + 512 GB SSD |
---
## 5. 実行時間・レイテンシの目安
| モデル | GPU (FP16) | CPU (16‑bit 量子化) |
|--------|------------|----------------------|
| 124 M | 30 ms / 10 トークン | 1 s / 10 トークン |
| 355 M | 70 ms / 10 トークン | 2–3 s / 10 トークン |
| 774 M | 120 ms / 10 トークン | 6–8 s / 10 トークン |
| 1.5 B | 250 ms / 10 トークン | 15–20 s / 10 トークン |
| 6.7 B | 500 ms / 10 トークン | 35–45 s / 10 トークン |
| 13 B | 700 ms / 10 トークン | 80–100 s / 10 トークン |
> **レイテンシが重要** な場面では、**7 B までが現実的**（GPU 10 GB で INT8 なら 200 ms 程度）。
> それ以上になると **低レイテンシ** を実現するには複数 GPU で分散推論を行うか、**量子化とキャッシュ分割** を併用する必要があります。
---
## まとめ
| 重要ポイント | 詳細 |
|--------------|------|
| **GPU メモリはモデルサイズの「指標」** | 1 bit / 4‑bit 量子化を使えば 4 GB でも 6.7 B まで実行可能。 |
| **CPU 推論は RAM が鍵** | 1.5 B 以上は 64 GB 以上の RAM が必要。 |
| **ストレージは SSD が必須** | モデル重みは数 GB から数 TB。高速読み込みがパフォーマンスに直結。 |
| **実際に稼働させる場合は余裕設計** | 電源、冷却を考慮し、GPU 24 GB+ なら 850 W 電源、48 GB+ なら 1200 W 電源。 |
---
> **最終チェックリスト**
> 1. **GPU メモリ > 推奨メモリ** → ほぼ無難。
> 2. **CPU RAM > 推奨 RAM** → モデルロード時に OOM にならない。
> 3. **SSD** の読み込み速度が 1 GB/s 以上であること。
> 4. **電源 + 冷却** が十分に余裕があること。
この表とガイドラインを基に、目的に合わせた PC を構築すれば GPT‑OSS をローカルでスムーズに動かせます。
もし「何が一番重要か」を知りたい場合は、**GPU メモリ** だけでなく **RAM** も同時に確保することが「レイテンシを抑える」ために最も大きなポイントです。
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