#go#tailscale#tailscale_control_server#tailscale_server#wireguard
Headscale is an open-source, self-hosted alternative to the Tailscale control server, letting you create your own private VPN network using Wireguard technology. It supports key Tailscale features like node registration, DNS, file sharing (Taildrop), access control lists (ACLs), and more, making it ideal for personal or small group use. By running Headscale yourself, you gain full control over your network without relying on Tailscale’s servers, enhancing privacy and customization. You can manage access precisely with ACLs, tag devices for group policies, and use modern VPN benefits like NAT traversal and secure connections between your devices[1][3][5]. This helps you securely connect and control your devices in a private network tailored to your needs.
https://github.com/juanfont/headscale
🚀 OpenAI **gpt-oss** с ультрадлинным контекстом!
Unsloth выпустили Flex Attention, который даёт до 61K контекста для gpt-oss bf16 при обучении на GPU с 80GB.
📊 Что это значит:
- 8× больше контекста
- потребляет на 50% меньше VRAM
- 1.5× быстрее по сравнению с альтернативами (включая FA3)
Для BF16 LoRA теперь можно тренировать с ~60K контекстом на одной H100 80GB.
🔗 Подробнее: https://docs.unsloth.ai/basics/long-context-gpt-oss-training
@ai_machinelearning_big_data
#Unsloth#OpenAI#gptoss#chatgpt
⚡️GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth.
Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса.
🟡Оптимальный сетап:
🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти.
🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ.
Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее.
GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT.
Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini.
Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM.
📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации Unsloth.
🟡Набор моделей
🟡Документация
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#GPTOSS#GGUF#Unsloth
🖥gpt-oss работает на специальном формате промптов — Harmony, и без него модель просто не будет выдавать корректные ответы.
Зачем нужен Harmony?
Этот формат нужен для:
— 🧠 генерации chain of thought рассуждений
— 🔧 корректного вызова функций и использования инструментов
— 📦 вывода в разные каналы: обычный ответ, reasoning, tool call
— 🗂️ поддержки tool namespaces и иерархических инструкций
💡 Harmony имитирует OpenAI Responses API, так что если вы с ним работали — будет легко освоиться.
👉 Если вы используете gpt-oss через HuggingFace, Ollama или vLLM, волноваться не нужно.
Но если строите свой пайплайн — обязательно изучитегайд по Harmony.
Без него модель просто не будет работать как надо.
pip install openai-harmony
# or if you are using uv
uv pip install openai-harmony
@ai_machinelearning_big_data
#gptOSS#Harmony#OpenAI#LLM#PromptEngineering