下载体验了一下OpenAI号称手机也能运行起来的开源大模型gpt-oss-20b

背景

gpt-oss-20b号称可在大多数台式机，笔记本甚至手机上运行, 我想验证一下，是不是真的。因为之前我用ollama部署过千问6.7B大模型，笔记本电脑卡得不行。gpt-oss-20b真的这么轻便,对硬件要求这么低? 现在我们开始进入正题。

Hugging Face简介

下载大模型, 绕不开一个网站 huggingface.co/ , 它是干什么的? huggingface.co 是 Hugging Face 的官网，主要是一个 AI 模型与数据集的托管与分享平台，功能有点类似于 "GitHub for AI"。

可以简单理解成：

• GitHub → 代码仓库
• Hugging Face → 模型和数据集仓库

主要特点:

1. 模型下载和托管 存放各种 AI 模型（文本、图像、语音等）， 例如 gpt-oss-20b 就托管在 Hugging Face 上; 支持多种框架：PyTorch、TensorFlow、JAX 等
2. 数据集共享 开源的 NLP、CV、音频等领域数据集, 可以直接用 datasets 库下载
3. 推理 API（Inference API） 不想本地跑模型，可以直接用它的云端推理服务
4. Spaces（应用托管） 类似小型 Web 应用（用 Gradio、Streamlit 等），直接在线演示 AI 模型效果
5. 模型版本管理 像 Git 一样管理模型版本（支持 git lfs 处理大文件）

关于大模型托管网站，好消息是 huggingface.co/ 虽然国内无法访问，但国内有个hf-mirror.com 的镜像网站 , 完美的复刻了 huggingface.co/ 的内容。 坏消息是 gpt-oss-20b模型体积很大, 高达几十G, 下载时间都是以小时计，比较耗时。

要想在Hugging Face大模型托管平台下载使用大模型, 你得这样做:

1. 安装 Hugging Face CLI：

pip install -U huggingface_hub

安装完后，huggingface-cli 命令就能用了。

2. 登录（如果模型需要权限）

有些大模型（比如 LLaMA、Qwen-72B）需要先申请访问权限，然后用命令登录：

huggingface-cli login

然后输入你的 Hugging Face token （在 huggingface.co/settings/to... 生成）。

3. 下载模型

例如下载 gpt-oss-20b：

huggingface-cli download openai/gpt-oss-20b  --include "original/*"  --local-dir ./gpt-oss-20b

Hugging Face 在国内速度慢，可以设置加速镜像：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

然后再执行 huggingface-cli download 会走镜像站

4.下载后的用法

下载好后，可以直接用 transformers、vLLM、Ollama（要转换格式）加载，例如：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "./gpt-oss-20b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

inputs = tokenizer("Hello!", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

大模型下载管理工具的选择

我所知道的下载管理大模型的方式至少有三种：

1. Ollama

定位 ：偏向"开箱即用"的本地模型运行框架。
优点

• ✅ 安装简单 ：一条命令即可安装，ollama pull model 就能直接下载模型并运行。
• ✅ 模型格式统一 ：支持多种模型（LLaMA、Mistral、GPT-OSS 等），封装成自己的 .ollama 格式，省去手动转换。
• ✅ 带 REST API ：启动后默认监听 http://localhost:11434，可以直接用 HTTP 调用。
• ✅ 跨平台：macOS、Linux、Windows（WSL）都能用。
• ✅ 自动量化支持：很多模型直接提供量化版本（如 Q4、Q8），省显存、可在消费级 GPU/CPU 跑。

缺点

• ❌ 可控性差：模型权重封装在 Ollama 的私有格式里，不像 Hugging Face 那样灵活。
• ❌ 依赖它的生态：模型更新要等它官方支持。
• ❌ 推理速度一般：优化没有 vLLM 那么激进，尤其在多并发场景。

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2. vLLM

定位 ：高性能推理引擎，专注于大模型的快速推理和高并发。
优点

• ✅ 推理速度极快：用了 PagedAttention 等技术，显著减少显存碎片，支持更长上下文。
• ✅ 高并发：适合部署成 API 服务，大量并发请求下也很稳。
• ✅ 兼容 Hugging Face ：直接加载 .safetensors 或 .bin 权重。
• ✅ 灵活部署：可配合 FastAPI、Gradio 等做定制 API 或 UI。

缺点

• ❌ 安装门槛高：需要自己准备模型文件和环境（CUDA、PyTorch 版本等）。
• ❌ 显存需求高：默认是全精度/半精度加载，没有内置量化，需要额外做量化。
• ❌ 纯推理引擎：不负责模型下载/管理，需要配合其他工具（如 huggingface-cli）。

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3. huggingface-cli 直接下载

定位 ：最原始、最灵活的获取模型方式。
优点

• ✅ 选择最自由：Hugging Face 上所有开源模型都能直接下，包括量化和原始版本。
• ✅ 可控性强：下载后可以随便用 transformers、vLLM、GGML、TGI 等框架加载。
• ✅ 支持断点续传：网络不好时配合镜像站能稳定下载。
• ✅ 透明：你拿到的就是原始权重，没有额外封装。

缺点

• ❌ 需要额外部署：下载完还要自己选推理框架（如 transformers、vLLM）。
• ❌ 文件很大：20B 级模型可能是几十 GB，存储和带宽要求高。
• ❌ 新手门槛高：不会配置环境的容易踩坑（CUDA、驱动、PyTorch 版本不匹配）。

追求开箱可用,用Ollama, 追求性能用vLLM, 追求灵活可控用huggingface-cli, 笔者追求的是开箱可用, 选择的是Ollama, 先快速验证一下gpt-oss:20b低配电脑上的性能

体积差异

从 Ollama 下载的 gpt-oss-20b 和 从Huggingface上下载的 openai/gpt-oss-20b模型，体积相差好多。 体积差异主要源于以下几个方面：

1. 模型格式与存储方式不同

• Ollama 下载的模型（12.8G） Ollama 通常会对模型进行高度量化（int4 或更低精度），并采用专门的模型存储格式，体积更小且适合快速推理。 量化后，模型参数所占空间大幅缩减，因此体积较小。
• Huggingface 上的模型（40多G） Huggingface 官方仓库中一般存储的是原始的全精度（float32 或 float16）模型权重文件，文件通常比较大。 这些模型没有经过极限量化，所以文件体积更大。

2. 包内容的差异

• Huggingface 模型目录里，通常会包含除了权重文件之外的配置文件、tokenizer、训练检查点、优化器状态等额外文件，这会占用额外空间。
• Ollama 的模型包可能只保留了推理必需的精简文件。

3. 量化技术

• Ollama 和类似工具通常使用 int4 量化、权重剪枝和压缩技术，以达到在资源受限设备（比如本地桌面甚至手机）上运行的目的。
• Huggingface 默认权重是未经压缩的，主要用于训练和高精度推理。

带来的影响就是:

• Ollama 版本：更小、推理更快、适合部署和低资源使用
• Huggingface 版本：更大、精度更高、适合训练和研究

什么是模型量化

模型量化（Model Quantization）是一种压缩和加速神经网络模型的技术。它通过用更低位宽的数值类型来表示模型中的权重和激活值，从而减少模型的存储大小和计算资源需求。就像照片的色彩从"真彩色（24位色）"降低成"256色"或者"16色"，画面质量会有所下降，但文件大小大大减小；模型量化也是类似的"降精度"过程。

量化过程：

• 传统神经网络模型权重通常是 32 位浮点数（float32） ，即每个参数占 4 字节。
• 量化就是将这些权重和计算中的数值转换成更低位数，比如 16 位浮点（float16）、8 位整数（int8）、甚至4位整数（int4）。
• 这样，模型文件大小大幅缩减，推理时计算速度也可以提升，尤其是在支持低精度计算的硬件（如部分GPU、手机芯片、专用加速器）上。

为什么要量化？

• 减少模型存储大小，方便在存储有限的设备上部署。
• 降低计算复杂度和功耗，提升推理速度，尤其在移动端和嵌入式设备。
• 加速模型推理，部分硬件有专门的低精度计算单元。

量化的主要类型

类型	说明	优点	缺点
动态量化 (Dynamic Quantization)	在推理时动态转换权重	实现简单，推理速度提升	量化误差较大，精度下降明显
静态量化 (Static Quantization)	在部署前先对权重和激活都量化	精度更好，速度提升明显	需要校准数据，流程复杂
混合量化 (Mixed Precision)	部分层使用高精度，部分层低精度	保持精度的同时节省资源	需要手动调优
极限量化（如 INT4 量化）	使用极低位宽（4位）表示	最大程度减少模型大小和计算量	可能导致较大精度损失

量化会不会影响模型效果？ 会有一定的精度损失，但好的量化算法和策略可以将精度下降控制在很小范围内，几乎不影响实际应用。

用Ollama下载运行大模型

下载Ollama

用Ollama下载gpt-oss:20b模型主要有两种方式:

• 方案一 在Docker容器内下载Ollama

#拉取最新的 Ollama 镜像
docker pull ollama/ollama:latest
# 以后台方式启动容器并映射端口
docker run -d --name ollama -p 11434:11434 ollama/ollama:latest
#进入容器命令行
docker exec -it ollama bash
# 在容器内拉取模型
ollama pull gpt-oss:20b
exit
#先把修改后的容器做成镜像
docker commit ollama ollama/ollama-with-gpt-oss:latest
# 给镜像打上私有仓库的地址标签
docker tag ollama/ollama-with-gpt-oss:latest myregistry.example.com/myproject/ollama-with-gpt-oss:latest
#登录到私有仓库认证身份
docker login myregistry.example.com
#推送镜像到私有仓库
docker push myregistry.example.com/myproject/ollama-with-gpt-oss:latest

国内执行docker pull ollama/ollama:latest时可能会网络超时,所以要添加Docker镜像源加速地址

"registry-mirrors": [  
    "https://docker.m.daocloud.io",  
    "https://hub-mirror.c.163.com",  
    "https://registry.docker-cn.com"  
]

为了方便移植, 本文采用的是Docker镜像方式, 下载gpt-oss:20b真是耗时呀，足足下载了两个多小时。

• 方案二 下载Ollama到宿主机

Linux系统下载方法:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull gpt-oss:20b

Windows和Mac系统可访问 ollama.com/download 下载Ollama, 在软件界面操作下载运行gpt-oss:20b

运行测试 gpt-oss:20b

ollama serve --model gpt-oss:20b

测试gpt-oss:20b， 给大模型发送一个有重复功能的代码片段,看它能否检查出来

curl -X POST http://localhost:11434/v1/chat/completions \  
  -H "Content-Type: application/json" \  
  -d '{  
    "model": "gpt-oss:20b",  
    "messages": [  
      {"role": "system", "content": "你是一个资深的代码审查专家"},  
      {"role": "user", "content": "评审一下下这段js有无问题 const sum=(a,b)=>a+b; \n const sum1=(a,b)=>a+b;"}  
    ],  
    "max_tokens": 512  
  }'

gpt-oss:20b回复内容中，冗余字段比较多，有效回复choices[0].message.content内容如下:

代码审查结果

const sum  = (a,b) => a + b;
const sum1 = (a,b) => a + b;

1. 功能上没有错误

• 两个箭头函数都返回 a + b，在 JavaScript 中对数值、字符串等类型都是合法的操作。
• 代码能直接运行，不会报语法错误。

2. 风格与可维护性

方面	评估	建议
变量重命名约定	sum 和 sum1 仅区别一个数字后缀，命名不够具象。	若它们确实有不同的业务语义，给出更具描述性的名字（如 sumNumbers、sumStrings 等）。若本来应该是同一个函数，避免重复定义。
代码重复	两个实现完全相同。	可以只保留一个 sum，或者如果需要不同实现，应改写另一方。
类型安全	直接做 + 操作

能检查出代码重复，还不错。能达到生产可用水平。

最后

终于把大模型跑起来, 确实如官方所说，只要你的电脑有剩余16G的内存, CPU是8核的话, 跑起来都比较流畅。回顾这个过程, 感觉在大模型下载那里，走了很多弯路。工具没选对, 导致下载的模型体积很大, 好多次都因网络超时退出。真正运行大模型，看到大模型回复问题，仅需2分钟不到，真是充电2小时，装逼2分钟。如果你也想体验一下最新开源的gpt-oss大模型, 希望你看完我的文章后,能少踩点坑。这就是你阅读本文的价值。