gpt-oss-20b に質問
gpt-oss-20b を rest api 的に他のpcから使うにはどうしますか。
GPT‑OSS‑20B を「REST API 風に」他の PC から使う手順
以下は、ローカル環境（GPU があるサーバー）で GPT‑OSS‑20B （または同等の大規模言語モデル）を起動し、外部から HTTP リクエストで呼び出せるようにする一例です。
目的 推奨ツール / ライブラリ モデルロード & 推論 transformers + torch (GPU 必須)REST API サーバー FastAPI （非同期、Swagger UI 付き）Flask （簡易）コンテナ化 Docker (任意) ネットワーク公開 ポートフォワード / VPN / Cloud Load Balancer
1. 前提条件
項目 内容 OS Linux (Ubuntu20.04 以外でも OK) GPU NVIDIA + CUDA 11.x+（例: RTX 3090, A100） Python 3.9〜3.12 ディスク容量 モデルサイズ ≈ 30–35 GB + ランタイム ネットワーク 外部からのアクセス許可 (ポート80/443 等)
2. 必要なパッケージをインストール
# 仮想環境作成（任意）
python -m venv gpt-oss-env
source gpt-oss-env/bin/activate
# PyTorch (CUDA)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# Transformers + accelerate
pip install transformers accelerate==0.21.2 # 最新の安定版を使用
# FastAPI + Uvicorn
pip install fastapi uvicorn[standard] # 標準的な ASGI サーバー
Tip accelerate はモデルを複数 GPU に分散する際に便利です。単一 GPU なら不要ですが、将来拡張したい場合はインストールしておくと楽です。
3. モデルのダウンロード
GPT‑OSS‑20B は Hugging Face Hub から直接取得できます。EleutherAI/gpt-oss-20b を使用）
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "EleutherAI/gpt-oss-20b"
# トークナイザーとモデルをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
device_map="auto", # GPU に自動配置
torch_dtype=torch.float16, # FP16 でメモリ削減
)
# GPU が複数ある場合は accelerator を使うとさらに高速化可能
注意 device_map="auto" は Hugging Face の accelerate によって自動的にGPUに割り当てます。torch_dtype=torch.float16 や load_in_8bit=True を試してください。
4. FastAPI アプリを作成
以下のスクリプト (app.py) をサーバー側 PC に保存します。
# app.py
import os
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# ---------- モデルロード ----------
MODEL_NAME = "EleutherAI/gpt-oss-20b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
MODEL_NAME,
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16
)
device = next(model.parameters()).device
# ---------- API 定義 ----------
app = FastAPI(title="GPT‑OSS‑20B REST API")
class PromptRequest(BaseModel):
prompt: str
max_new_tokens: int | None = 128
temperature: float | None = 0.7
top_p: float | None = 1.0
@app.post("/generate")
async def generate(req: PromptRequest):
try:
inputs = tokenizer(req.prompt, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
output_ids = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=req.max_new_tokens or 128,
temperature=req.temperature or 0.7,
top_p=req.top_p or 1.0,
do_sample=True,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
generated_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
return {"generated_text": generated_text}
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
# ---------- Swagger UI などは自動で提供 ----------実行
uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
ポイント
--workers は複数プロセスを起動し、並列リクエストに対応。ここではポート 8000 を開放していますが、必要なら 80/443 に変更して HTTPS 化してください。
5. ネットワーク設定
ファイアウォール
sudo ufw allow 8000/tcp # 例: UFW
ポートフォワード（ローカルネット）
ルーター側で 8000 をサーバーの IP に転送。
VPN（OpenVPN, WireGuard 等）を利用して安全にアクセス。
HTTPS 化 (任意)
Let’s Encrypt + Nginx のリバースプロキシ server { listen 443 ssl; server_name gpt.example.com; ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/gpt.example.com/fullchain.pem; ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/gpt.example.com/privkey.pem; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } }
6. 他の PC から呼び出す
cURL
curl -X POST http://<サーバーIP>:8000/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt":"こんにちは、GPT-OSS‑20B。","max_new_tokens":64}'Python (requests)
import requests
url = "http://<サーバーIP>:8000/generate"
payload = {
"prompt": "日本語で小説の冒頭を書いてください。",
"max_new_tokens": 100,
}
resp = requests.post(url, json=payload)
print(resp.json()["generated_text"])ブラウザ
http://<サーバーIP>:8000/docs にアクセスすると Swagger UI が表示され、手軽に試せます。
7. Docker 化（任意）
# Dockerfile
FROM python:3.10-slim-bullseye
RUN apt-get update && \
apt-get install -y --no-install-recommends \
git build-essential libssl-dev curl ca-certificates \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --upgrade pip && pip install -r requirements.txt
COPY app.py .
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]# ビルド & 実行
docker build -t gpt-oss-api .
docker run -d --gpus all -p 8000:8000 gpt-oss-api
注意 --gpus all が必要。nvidia-container-toolkit がインストールされていることを確認。
8. スケーリング・運用
要件 推奨設定 同時リクエスト数が多い場合 uvicorn の --workers を増やす。Gunicorn + UvicornWorker で複数プロセスを組み合わせる。高可用性 Kubernetes（k8s）上にデプロイし、ReplicaSet/Deployment で自動リスタート。 モデルキャッシュ torch.hub のキャッシュディレクトリ (~/.cache/huggingface/hub) を永続化する。ログ & メトリクス Prometheus + Grafana（推論時間・CPU/GPU 使用率）を組み合わせる。
9. よくある質問
質問 回答 GPU が足りない FP16/8bit に切替、または torch.compile（PyTorch 2.x）で高速化。 リクエストが遅い バッチ処理や torch.backends.cudnn.benchmark=True の設定で最適化。do_sample=False すると高速になる場合もある。 セキュリティを強化したい API キー認証（FastAPI の Depends + HTTP Basic/OAuth2）や VPN を併用。 モデルサイズが大きくてダウンロードに時間がかかる git clone --depth 1 でクローン、または Hugging Face Hub のキャッシュを共有（NFS / EFS）。
10. まとめ
GPU‑対応の Python 環境を用意。
transformers + torch で GPT‑OSS‑20B をロード。FastAPI（または Flask）で /generate エンドポイントを実装。
Uvicorn (or Gunicorn) でサーバー起動し、ファイアウォール・ポートフォワードで外部公開。
curl / requests / Swagger UI で他 PC から呼び出す。
この構成なら、同一 LAN 内はもちろん、インターネット経由でも安全に REST API を利用できます。
実際に導入する前に、必ず GPU メモリ使用量・推論時間を測定し、必要に応じて FP16/8bit などの最適化を行ってください。 Happy coding!