GPT-OSS-120B от OpenAI — это революционная большая языковая модель с открытыми весами, содержащая примерно 117 миллиардов параметров (5,1 миллиарда активных), разработанная для обеспечения мощных возможностей рассуждения и агентных функций, включая выполнение кода и структурированные выходные данные. В отличие от огромных моделей, требующих нескольких GPU, GPT-OSS-120B может эффективно работать на одном Nvidia H100 GPU, что делает локальное развертывание более доступным для организаций и продвинутых пользователей, стремящихся к конфиденциальности, низкой задержке и контролю.

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — это продвинутая большая языковая модель (LLM), предназначенная для разнообразных задач NLP, включая выполнение инструкций и поддержку нескольких языков. Запуск этой модели требует настройки правильного окружения, фреймворков и инструментов. Ниже представлена простая пошаговая методика для эффективного развертывания и использования Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507.

Запуск Kimi-K2-Instruct локально может показаться сложным на первый взгляд — но с правильными инструментами и последовательными шагами это оказывается удивительно просто. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, желающим поэкспериментировать с продвинутыми AI-моделями, или человеком, который хочет полностью контролировать процесс инференса без использования облачных API, это руководство проведёт вас через весь процесс шаг за шагом.

Вы хотите узнать, как установить vLLM, современную библиотеку Python, предназначенную для раскрытия мощных возможностей LLM? Это руководство проведет вас через процесс, обеспечивая использование потенциала vLLM для трансформации ваших AI-проектов.

Введение в vLLM

vLLM — это не просто еще один инструмент; это ворота к эффективному использованию мощи больших языковых моделей (LLM). Он поддерживает различные графические процессоры NVIDIA, такие как V100, T4 и серии RTX20xx, что делает его идеальным для вычислительно интенсивных задач. Благодаря совместимости с различными версиями CUDA, vLLM без проблем адаптируется к вашей существующей инфраструктуре, независимо от того, используете ли вы CUDA 11.8 или последнюю версию CUDA 12.1.