GPT-OSS-120B của OpenAI là một mô hình ngôn ngữ lớn mở trọng số đột phá với khoảng 117 tỷ tham số (5,1 tỷ tham số hoạt động), được thiết kế để cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ và tính năng tác nhân, bao gồm thực thi mã và đầu ra có cấu trúc. Khác với các mô hình khổng lồ cần nhiều GPU, GPT-OSS-120B có thể chạy hiệu quả trên một GPU Nvidia H100 duy nhất, giúp việc triển khai tại chỗ trở nên dễ tiếp cận hơn cho các tổ chức và người dùng nâng cao muốn bảo mật, độ trễ thấp và kiểm soát.

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến được thiết kế cho nhiều tác vụ NLP đa dạng, bao gồm theo dõi hướng dẫn và hỗ trợ đa ngôn ngữ. Việc chạy mô hình này đòi hỏi thiết lập môi trường, framework và công cụ phù hợp. Dưới đây là phương pháp từng bước dễ theo dõi để triển khai và sử dụng Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 một cách hiệu quả.

Chạy Kimi-K2-Instruct cục bộ có thể ban đầu có vẻ khó khăn — nhưng với các công cụ và bước đi đúng, nó lại khá đơn giản. Dù bạn là nhà phát triển muốn thử nghiệm với các mô hình AI tiên tiến hay là người muốn kiểm soát hoàn toàn quá trình suy luận mà không phụ thuộc vào API đám mây, hướng dẫn này sẽ dẫn bạn qua toàn bộ quy trình từng bước một.

Bạn có tò mò về việc cài đặt vLLM, một thư viện Python hiện đại được thiết kế để mở khóa khả năng mạnh mẽ của LLM không? Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn qua quy trình, đảm bảo bạn khai thác được tiềm năng của vLLM để biến đổi các dự án AI của bạn.

Giới Thiệu về vLLM