gpt-ossインストールガイド：初心者向け完全解説

目次表示

1. gpt-ossとは？
- 2つのモデル
2. 必要な環境
- 最低システム要件
3. インストール方法（初心者向け）
4. 初心者におすすめの順序
5. 実際の性能例
- gpt-oss-20b（軽量版）
- gpt-oss-120b（高性能版）
6. コスト比較
7. 注意点とトラブルシューティング
- よくある問題
- ライセンス
まとめ

1. gpt-ossとは？

OpenAIが2025年8月5日に公開した、初のオープンウェイト推論モデルです。これまでChatGPTなどのクローズドなAIとは異なり、誰でも無料でダウンロードし、ローカル環境で実行できる画期的なAIモデルです。

2つのモデル

gpt-oss-120b：高性能版（117億パラメータ）
gpt-oss-20b：軽量版（21億パラメータ）

2. 必要な環境

最低システム要件

gpt-oss-20b（軽量版）

メモリ：16GB以上
GPU：NVIDIA/AMD各種対応
推奨：一般的なゲーミングPC程度

gpt-oss-120b（高性能版）

メモリ：80GB以上（GPU+RAMの合計）
GPU：NVIDIA H100理想だが、一般的なGPU+大容量RAMでも動作可能
推奨：自作PC環境での実例では約30万円構成

3. インストール方法（初心者向け）

方法1：LM Studio（最も簡単）

手順1：LM Studioのダウンロード

LM Studio公式サイトからソフトウェアをダウンロード
インストール後、アプリケーションを起動

手順2：モデルのダウンロード

Copy# gpt-oss-120b（大型モデル）
lms get openai/gpt-oss-120b

# gpt-oss-20b（軽量モデル、推奨）
lms get openai/gpt-oss-20b

手順3：設定

「読み込むモデルを選択」から詳細設定
GPUオフロード：利用可能な範囲で設定
コンテキスト長：推奨は8192〜15616トークン

方法2：Ollama（コマンドライン慣れしている方向け）

インストール

Ollama公式サイトからダウンロード・インストール

モデル実行

Copy# gpt-oss-120b
ollama pull gpt-oss:120b
ollama run gpt-oss:120b

# gpt-oss-20b（軽量版、推奨）
ollama pull gpt-oss:20b
ollama run gpt-oss:20b

方法3：Python環境（開発者向け）

必要なパッケージのインストール

Copypip install --upgrade accelerate transformers kernels torch
pip install gpt-oss

基本的な実行コード

Copyfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "openai/gpt-oss-20b"  # 軽量版を推奨

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    torch_dtype="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "pythonでフィボナッチ数列を作成してください"},
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True,
).to(model.device)

generated = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(generated[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))