OpenAI GPT-OSSをColabで動かし、推論制御やツール実行まで手順公開

MarkTechPostは、OpenAIのオープンウェイトLLM「GPT-OSS」をGoogle Colabで動かすための実装手順を解説しました。
記事では、Transformersなど必要な依存関係を導入し、PyTorchとGPUの利用可否を確認したうえで実行環境を整えています。
モデルはopenai/gpt-oss-20bを読み込み、torch.bfloat16のアクティベーション設定とnative MXFP4量子化を前提にdevice_map=autoでロードするとしています。
推論ではstructured generation、ストリーミング出力、多段の対話履歴、バッチ処理などの実行パターンを順に扱いました。
さらに推論の深さをlow/medium/highで切り替える「reasoning effort」の制御や、JSONスキーマに沿う出力を生成し不正なJSONは再試行する仕組みも示されています。
ツール実行では、calculatorやget_timeなどの関数を登録し、モデルの指示に基づいてツールを呼び出して結果を応答生成に反映する流れを紹介しました。
最後にGradioで対話画面を作り、要約・翻訳・簡易説明・キーワード抽出といったユーティリティも組み込み、オープンウェイトならではの制御可能性を強調しています。

参照元：2026/04/18 「A End-to-End Coding Guide to Running OpenAI GPT-OSS Open-Weight Models with Advanced Inference Workflows」 https://www.marktechpost.com/2026/04/17/a-end-to-end-coding-guide-to-running-openai-gpt-oss-open-weight-models-with-advanced-inference-workflows/