OpenAI 開源模型 gpt-oss 本地部署詳細教程

OpenAI 最近發布了其首個開源的開放權重模型gpt-oss，這在AI圈引起了巨大的轟動。對于廣大開發者和AI愛好者來說，這意味著我們終于可以在自己的機器上，完全本地化地運行和探索這款強大的模型了。

本教程將一步一步指導你如何在Windows和Linux系統上，借助極其便捷的本地大模型運行框架Ollama，輕松部署和使用 gpt-oss 模型。

一、準備工作：系統配置與性能預期

在開始之前，了解運行環境非常重要。本次部署將在我的個人電腦上進行，下面是推薦配置：

CPU: 現代多核 CPU，如 Intel Core i7 或 AMD Ryzen 7 系列
內存 (RAM): 32 GB 或更多
顯卡 (GPU): 強烈推薦 NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB 顯存)。這是確保大型模型流暢運行與高效微調的理想選擇。
操作系統: Linux 或 Windows 11
Python 版本: 推薦 3.12

性能預期：
在我自己電腦的配置下，運行 gpt-oss-20b 這樣中等規模的模型，響應速度會比較慢，生成一段較長文本可能需要幾十秒甚至更久。但這完全可用于功能測試、學習和輕度使用。如果你的顯卡性能更強 (如RTX 5090, 4090)，體驗會流暢很多。當然我自己電腦的性能要差點

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二、了解 gpt-oss 模型

gpt-oss 是 OpenAI 發布的開放權重語言模型，截止到2025年8月8日，提供了 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 兩個版本。它旨在支持開發者在各種硬件上進行研究和創新。

官方 GitHub 倉庫: https://github.com/openai/gpt-oss

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三、安裝 Ollama：本地部署的神器

Ollama 是一個開源框架，它極大地簡化了在本地運行 Llama, Mistral, Gemma 以及現在 gpt-oss 等大模型的過程。

1. 訪問 Ollama 官網并下載

打開瀏覽器，訪問 Ollama 官網。你會看到一個簡潔的界面，邀請你與開源模型一起對話和構建。

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點擊 “Download” 按鈕后，頁面會自動跳轉到下載選擇頁面。

2. 選擇操作系統

Ollama 支持 macOS, Linux 和 Windows。我們選擇 Windows。

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3. 安裝 Ollama

下載完成后，運行安裝程序。安裝過程非常簡單，基本就是一路“下一步”。

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安裝完成后，Ollama 會在你的系統托盤中以后臺服務的形式運行。

四、拉取并運行 gpt-oss 模型

Ollama 的命令行操作與 Docker 非常相似，主要使用 pull 和 run 命令。

1. 打開終端

打開你的Windows PowerShell 或命令提示符 (CMD)。

2. 拉取 (Pull) 模型

gpt-oss 有多個版本，我們這里以對硬件要求稍低的 20b 版本為例。執行以下命令：

ollama pull gpt-oss:20b

這個過程會下載模型文件，根據你的網絡速度，可能需要一些時間。

3. 運行 (Run) 模型

下載完成后，運行模型進行交互：

ollama run gpt-oss:20b

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五、與 gpt-oss 模型交互

1. 基礎對話

運行 ollama run 命令后，你就可以直接在終端中輸入問題并與模型對話了。我們來問一個經典問題：“你是誰？”
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注意：模型的回答中提到了 “ChatGPT”，這可能是因為 gpt-oss 的訓練數據或基礎架構與ChatGPT有很深的淵源。

2.使用 Ollama 桌面應用 GUI

除了命令行，Ollama 也提供了一個簡潔的桌面應用

安裝Ollama后，它通常會自動啟動。
你可以在主界面的下拉菜單中，選擇你已經 pull 下來的模型 (如 gpt-oss:20b)，然后直接開始對話。

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3.創建你的 Ollama Hub 個人資料

登錄 Ollama 官網后，你可以創建并編輯你的個人資料。這是分享你自定義的模型 (Modelfiles) 和參與社區的第一步。

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4. 代碼生成
gpt-oss 的代碼能力還可以。我們可以讓它嘗試寫一個pygame游戲。

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3. 聯網搜索功能
一個令人驚喜的功能是，gpt-oss 在 Ollama 中可以聯網！但這需要你先在 Ollama Hub 上創建并登錄你的賬戶。

登錄后，當你提出一個需要實時信息的問題時，模型會自動觸發搜索功能。

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六、在 Ubuntu上部署及使用 Web 客戶端

對于Linux用戶，特別是作為服務器使用時，命令行是基礎，但搭建一個功能強大的Web界面能提供更好的體驗。

1. 在 Ubuntu 上安裝 Ollama

在Ubuntu上安裝Ollama極其簡單，官方提供了一鍵安裝腳本。打開你的終端，執行以下命令：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

腳本會自動下載Ollama二進制文件，并將其設置為一個 systemd 后臺服務。安裝完成后，Ollama服務會自動啟動。你可以通過 systemctl status ollama 驗證其運行狀態。

2. 拉取并運行模型 (命令行)

與Windows完全相同，在Ubuntu終端中執行：

ollama pull gpt-oss:20b
ollama run gpt-oss:20b

3. 搭建Web客戶端：Open WebUI

Open WebUI 是一個非常流行的、與Ollama完美兼容的開源Web客戶端。

a. 安裝 Docker
Open WebUI 最簡單的部署方式是使用Docker。如果你的系統尚未安裝Docker，請執行：

apt-get update
apt-get install -y docker.io
# 啟動并設置開機自啟
systemctl start docker
systemctl enable docker

b. 運行 Open WebUI 容器
執行以下命令來下載并運行 Open WebUI 容器：

docker run -d --network=host -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

命令解析：

-d: 后臺運行容器。
--network=host: 讓容器共享主機的網絡，這樣WebUI可以輕松訪問在本機 11434 端口運行的Ollama服務。
-v open-webui:/app/backend/data: 掛載一個數據卷，用于持久化WebUI的用戶數據和配置。
--name open-webui: 給容器命名。
--restart always: 確保Docker服務重啟時，該容器也會自動啟動。

c. 訪問并使用 Open WebUI

在你的瀏覽器中，訪問 http://<你的Ubuntu服務器IP>:8080 (Open WebUI 默認使用8080端口)。
首次訪問時，你需要注冊一個管理員賬戶。
登錄后，你就可以在界面上選擇已經拉取到本地的 gpt-oss:20b 模型，并開始對話了！

總結

通過本教程，我們成功地在一臺普通的Windows電腦上，使用 Ollama 輕松部署了OpenAI的gpt-oss模型。同時，我們也學習了如何在Ubuntu環境下完成同樣的部署，并額外搭建了一個功能強大的 Open WebUI 客戶端。我們體驗了它的基礎對話、代碼生成乃至聯網搜索等強大功能。雖然在中端硬件上性能有限，但這無疑為廣大AI愛好者和開發者打開了一扇探索前沿大模型的大門。

Q&A 問答環節

1. 問：為什么模型在我電腦上運行這么慢？
答：模型運行速度主要取決于GPU性能和顯存。gpt-oss-20b 是一個有200億參數的模型，對資源要求較高。在RTX 3050這樣的入門級/中端顯卡上，推理速度自然會比較慢。Ollama會自動利用你的GPU，但如果顯存不足，部分模型層會加載到CPU和內存中，進一步拖慢速度。

2. 問：除了gpt-oss，我還能用Ollama運行哪些模型？
答：非常多！Ollama支持目前幾乎所有主流的開源模型，例如 Google 的 Gemma，Meta 的 Llama 3，Mistral AI 的 Mistral 等。你可以在Ollama官網的 “Models” 頁面查看完整的模型庫。

3. 問：聯網搜索功能是如何實現的？需要額外配置嗎？
答：這是 gpt-oss 模型本身在Ollama框架下集成的功能，可能利用了類似工具調用 (Tool Calling) 或函數調用 (Function Calling) 的機制。當你提出需要外部信息的問題時，模型會自動調用一個內置的搜索工具。除了登錄Ollama Hub賬戶外，通常不需要你進行額外配置。

4. 問：如果我沒有NVIDIA顯卡，還能運行嗎？
答：可以。Ollama支持純CPU運行。它會自動檢測你是否有兼容的GPU，如果沒有，它會完全使用你的CPU和系統內存來運行模型。當然，純CPU運行的速度會比GPU慢得多。

5. 問：我可以微調或定制 gpt-oss 模型嗎？
答：可以。這正是開放權重模型的魅力所在。你可以使用自己的數據集對模型進行微調 (fine-tuning)。在Ollama中，你還可以通過編寫 Modelfile 來定制模型的系統提示詞 (System Prompt)、參數等，然后構建一個屬于你自己的新模型版本。