Comment Exécuter OpenAI GPT-OSS-120B Localement : Un Guide Détaillé

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Comment Exécuter OpenAI GPT-OSS-120B Localement : Un Guide Détaillé

GPT-OSS-120B d'OpenAI est un modèle de langage large à poids ouvert révolutionnaire avec environ 117 milliards de paramètres (5,1 milliards actifs), conçu pour offrir des capacités puissantes de raisonnement et d'agentivité, incluant l'exécution de code et des sorties structurées. Contrairement aux modèles massifs nécessitant plusieurs GPU, GPT-OSS-120B peut fonctionner efficacement sur un seul GPU Nvidia H100, rendant le déploiement local plus accessible pour les organisations et les utilisateurs avancés recherchant confidentialité, faible latence et contrôle.

Cet article synthétise les connaissances et étapes pratiques les plus récentes à la date d'août 2025 pour vous aider à exécuter GPT-OSS-120B localement, incluant les exigences matérielles, options d'installation, déploiement conteneurisé et techniques d'optimisation.

Pourquoi Exécuter GPT-OSS-120B Localement ?

Souveraineté totale des données : Les données ne quittent jamais votre environnement local, ce qui est crucial pour les applications sensibles.
Contrôle des coûts : Évite les coûts récurrents des API cloud et les limites de taux.
Haute performance : Architecture optimisée permettant un raisonnement de haute qualité sur un seul GPU de classe datacenter.
Personnalisation : Affinez le modèle ou construisez des agents autonomes avancés avec un contrôle total.

Exigences Matérielles et Logiciels

Composant	Minimum	Recommandé
GPU	GPU Nvidia H100 (40 Go+)	Nvidia H100 (1 ou plusieurs GPU idéalement)
RAM Système	≥ 32 Go RAM	64 Go+ pour un multitâche fluide
Stockage	≥ 200 Go SSD NVMe	NVMe rapide pour mettre en cache les poids du modèle
CPU	Multi-cœur moderne	8+ cœurs recommandés
OS	Linux (préféré)	Linux pour un meilleur support des drivers & Docker

En raison de la taille importante du modèle, les GPU grand public avec moins de 40 Go de VRAM (par exemple, RTX 3090 ou 4090) ne peuvent généralement pas exécuter GPT-OSS-120B localement sans déchargements importants ou parallélisme de modèle. Le modèle a été explicitement conçu pour les GPU de classe H100.

Caractéristiques Officielles du Modèle

Taille du modèle : 117 milliards de paramètres, avec 5,1 milliards de paramètres actifs activés par la sparsité Mixture-of-Experts (MoE).
Quantification : Entraîné avec une précision MXFP4 native aux couches MoE pour une efficacité mémoire et calcul.
Compatibilité logicielle : Compatible avec Hugging Face Transformers, vLLM et le format API OpenAI Harmony.
Licence : Apache 2.0 permissive — adaptée aux expérimentations, personnalisations et projets commerciaux.

Guide Étape par Étape pour Exécuter GPT-OSS-120B Localement

1. Déployer via les Conteneurs GPU Cloud Northflank

Northflank offre une méthode fiable pour auto-héberger GPT-OSS-120B dans des conteneurs GPU, surtout si vous avez accès à des GPU Nvidia H100.

Procédure :

Créez un compte Northflank et démarrez un projet activé GPU, en sélectionnant les GPU H100 dans une région supportée.
Créez un nouveau service en utilisant l'image Docker externe vllm/vllm-openai:gptoss.
Définissez une variable d'environnement runtime OPENAI_API_KEY avec une chaîne aléatoire sécurisée (longueur ≥128).
Exposez le port 8000 avec le protocole HTTP pour l'accès API.
Sélectionnez un plan matériel avec 2 GPU Nvidia H100 pour une inférence optimale.
Attachez un volume de stockage persistant de ≥200 Go monté sur /root/.cache/huggingface pour mettre en cache les téléchargements du modèle et éviter les re-téléchargements lors des redéploiements.
Déployez le service ; lancez initialement une commande sleep (sleep 1d) pour démarrer le conteneur sans charger immédiatement le modèle.

Cette configuration supporte les endpoints compatibles OpenAI et gère le chargement lourd du modèle sur des GPU optimisés.

2. Exécution Locale sur Machine GPU de Classe Entreprise

Si vous disposez d’un serveur physique ou d’une station de travail équipée d’un ou plusieurs GPU Nvidia H100, vous pouvez exécuter GPT-OSS-120B en utilisant les bases de code officielles OpenAI et les outils Hugging Face.

Installer les dépendances :

pip install torch transformers vllm accelerate

Télécharger ou mettre en cache les poids du modèle :

git lfs install
git clone https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b

Lancer l’inférence via vLLM ou code personnalisé :

vllm serve openai/gpt-oss-120b

OU en Python :

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/gpt-oss-120b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai/gpt-oss-120b").cuda()

prompt = "Explain how to run GPT-OSS-120B locally"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=150)
print(tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True))

Utilisez torchrun ou l’utilitaire accelerate pour le parallélisme multi-GPU si nécessaire.

3. Exécution via Azure AI Foundry

Microsoft Azure AI Foundry prend en charge GPT-OSS-120B sur leur plateforme GPU entreprise managée.

Fournit des outils CLI et une interface utilisateur pour instancier des endpoints GPU.
Permet d’exécuter GPT-OSS-120B sur un seul GPU entreprise avec un déploiement à faible latence et optimisé en bande passante.
Supporte les appareils Windows et offrira bientôt un support MacOS avec Foundry Local.

C’est une bonne approche hybride pour les organisations nécessitant une infrastructure managée tout en conservant un usage local sur site.

Bonnes Pratiques d’Optimisation

Utilisez la précision mixte AMP (FP16) sur les GPU comme le Nvidia H100 pour réduire la consommation mémoire et augmenter le débit.
Utilisez des volumes de stockage persistants pour mettre en cache les modèles et éviter les téléchargements répétés lors de l’utilisation de conteneurs.
Ajustez les paramètres d’inférence comme l’effort de raisonnement configurable (faible, moyen, élevé) pour équilibrer latence et qualité de sortie.
Exploitez l’inférence par lots et les endpoints compatibles API pour intégrer efficacement plusieurs requêtes simultanées.
Maintenez les drivers (ex. Nvidia CUDA 12.8+) et bibliothèques à jour pour compatibilité et performance.

Conclusion

Exécuter OpenAI GPT-OSS-120B localement est aujourd’hui réalisable — principalement sur des GPU Nvidia H100 uniques ou du matériel entreprise équivalent — et supporté par des écosystèmes logiciels matures tels que vLLM, Hugging Face Transformers et des plateformes conteneurisées comme Northflank. Pour les organisations ou passionnés disposant de ces ressources, GPT-OSS-120B offre un raisonnement et des capacités inégalés dans un environnement auto-hébergé.

Si vous ne disposez pas de GPU de classe H100, le modèle plus petit GPT-OSS-20B pourrait être une alternative plus pratique pour des exécutions locales sur GPU grand public.

Pour des workflows hybrides ou assistés par cloud, Azure AI Foundry propose une excellente plateforme managée pour déployer GPT-OSS-120B facilement.

Pour ceux intéressés par des solutions API et infrastructure complétant le déploiement local, des services comme LightNode offrent des interfaces cloud évolutives pour les modèles ouverts.