Como configurar e rodar o GPT-OSS localmente com o Ollama

O GPT-OSS ( ) é a primeira série de modelos de peso aberto da OpenAI, e você pode rodá-lo direto no seu computador. Feito pra raciocínio poderoso, tarefas de agência e casos de uso flexíveis pra desenvolvedores, o GPT-OSS se destaca pelo esforço de raciocínio configurável e recursos transparentes de cadeia de pensamento.

Neste tutorial, vou te mostrar como configurar os modelos GPT-OSS da OpenAI localmente usando o Ollama e demonstrar como criar uma demonstração interativa que mostra as capacidades únicas de raciocínio do modelo. Vamos dar uma olhada nas funcionalidades configuráveis da cadeia de pensamento do modelo e criar um aplicativo Streamlit que mostra o processo de raciocínio do modelo.

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O que é o GPT-OSS da OpenAI?

A série GPT-OSS da OpenAI é o primeiro lançamento de peso aberto desde o GPT-2, permitindo acesso a modelos de raciocínio de alto desempenho sob a licença Apache 2.0. Esses modelos de linguagem de última geração oferecem um ótimo desempenho por um preço baixo e são melhores do que modelos abertos de tamanho parecido em tarefas de raciocínio.

Tem duas versões: gpt-oss-120b e gpt-oss-20b.

Fonte: OpenAI

gpt-oss-120b

O gpt-oss-120b é o principal modelo de peso aberto da OpenAI, com desempenho que compete com sistemas proprietários como o o4‑mini em benchmarks de raciocínio complexos. Mesmo com 117 bilhões de parâmetros, ele foi feito pra rodar em uma única GPU de 80 GB. Isso torna essa opção realista para laboratórios de pesquisa e equipes empresariais que querem hospedar modelos de linguagem poderosos localmente.

O modelo foi feito pra dar suporte a fluxos de trabalho complexos, como o uso de ferramentas, raciocínio em várias etapas e controle detalhado sobre quanto esforço de “pensamento” é necessário pra cada tarefa. Sua natureza de peso aberto e licença Apache 2.0 fazem dele uma escolha flexível para equipes que querem inspecionar, personalizar ou ajustar o modelo em detalhes.

gpt-oss-20b

O gpt-oss-20b tem uma capacidade de raciocínio incrível em um tamanho que cabe nos laptops comuns. Com só 21 bilhões de parâmetros no total, ainda é melhor que o o3-mini da OpenAI. o3-mini em alguns benchmarks e funciona bem em aparelhos com 16 GB de memória. É quantizado e preparado para uma rápida implantação local, além de ser compatível com ferramentas como Ollama, vLLMe até mesmo a plataforma Metal da Apple.

Esse modelo é ideal para desenvolvedores que querem criar aplicativos de IA responsivos e privados sem depender da infraestrutura em nuvem. Assim como o seu irmão maior, ele dá suporte a profundidade de raciocínio ajustável e etapas intermediárias claras — ótimo para experimentos, assistentes leves e aplicativos de dispositivos de ponta dispositivos de ponta.

Por que rodar o GPT-OSS localmente?

Executar o GPT-OSS localmente oferece várias vantagens atraentes em relação às alternativas baseadas em nuvem:

• Privacidade e controle: Toda a inferência rola no seu hardware, ou seja, sem dependências externas, interrupções ou mudanças na API, e você tem acesso total ao raciocínio interno do modelo, não só às respostas finais.
• Desempenho: Os modelos locais acabam com os problemas de latência da rede para respostas instantâneas, com uso ilimitado (sem limites de taxa ou tokens) e garantem disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana.
• Economia de custos: O modelo precisa ser baixado e configurado uma vez só, sem taxas de assinatura, e você pode usar seus recursos de computação já existentes sem custos contínuos de API.
• Raciocínio transparente: O usuário pode alternar entre os modos de “esforço” baixo, médio e alto para equilibrar velocidade e profundidade, e conferir toda a cadeia de pensamentos.
• Personalização e extensibilidade: A gente pode ajustar os modelos de peso aberto para nossas tarefas específicas, mexer nos parâmetros de amostragem e integrar ferramentas de agência sem complicações.

Configurando o GPT-OSS localmente com o Ollama

O Ollama facilita muito a execução local de grandes modelos de linguagem, cuidando dos downloads, da quantização e da execução. Vou te ajudar passo a passo a configurar o GPT-OSS no seu sistema. No final, nosso aplicativo vai ficar assim:

Passo 1: Instalar o Ollama

Primeiro, baixa e instala o Ollama no site oficial.

Depois de instalar, dá pra conferir se tá tudo certo abrindo um terminal e digitando:

ollama --versionTecnologia

Isso vai mostrar a versão mais recente do Ollama que tá instalada no seu sistema.

Passo 2: Baixe os modelos GPT-OSS

A OpenAI oferece duas versões do GPT-OSS que são ótimas para diferentes casos de uso, mas, pra essa demonstração, vamos usar só a versão gpt-oss-20b:

# For production and high reasoning tasks 
ollama pull gpt-oss:120b
# For lower latency and local deployment 
ollama pull gpt-oss:20bTecnologia

O modelo 20B é ideal para desenvolvimento local e pode funcionar em sistemas com 16 GB ou mais de memória, enquanto o modelo 120B oferece mais recursos, mas precisa de 80 GB ou mais de memória.

Passo 3: Teste a instalação

Vamos ver se tá tudo certo:

ollama run gpt-oss:20bTecnologia

Você deve ver uma mensagem onde pode interagir diretamente com o modelo. Tenta perguntar: “Mostra que √2 é irracional.”

Usando o GPT-OSS localmente: ChatBot interativo

Agora vamos criar rapidamente um aplicativo simples que mostra as capacidades de raciocínio do GPT-OSS. Nosso aplicativo vai ter:

• Controles de raciocínio interativos
• Visualização da cadeia de pensamentos
• Monitoramento de desempenho
• Histórico de conversas

Passo 1: Instalar dependências

Execute os comandos a seguir para instalar as dependências necessárias:

pip install streamlit ollamaTecnologia

O trecho de código acima instala o Streamlit para criar a interface web e o cliente Python Ollama para interagir com o modelo GPT-OSS local.

Passo 2: Importa as bibliotecas e configura a página

Antes de mergulharmos na lógica central do chat, precisamos reunir todas as ferramentas e configurar nossa interface de usuário.

import streamlit as st
import json
import ollama
import time
from typing import Dict, Any, List
import re
from datetime import datetime

# Configure page
st.set_page_config(
    page_title="GPT-OSS Chat Demo", 
    layout="wide",
    page_icon="💬"
)
# Custom CSS for UI
st.markdown("""
<style>
.reasoning-box {
    background-
    
    
    border-radius: 10px;
    border-left: 4px solid #00d4aa;
    
}
.answer-box {
    background-
    
    border-radius: 10px;
    border-left: 4px solid #007bff;
    
}
.metric-card {
    background-
    
    border-radius: 10px;
    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
    text-align: center;
    
}
.chat-message {
    
    
    border-radius: 10px;
}
.user-message {
    background-
    border-left: 4px solid #2196f3;
}
.assistant-message {
    background-
    border-left: 4px solid #9c27b0;
}
</style>
""", unsafe_allow_html=True)Tecnologia

Importamos alguns pacotes essenciais, como Streamlit para nossa interface web, Ollama para chamar o modelo GPT-OSS local, junto com módulos utilitários como json, time, typing e re. Depois, usamos st.set_page_config() pra dar um título pra página, um layout amplo e um ícone, e colocamos um CSS leve pra que as etapas do raciocínio e as respostas apareçam em painéis diferentes.

Passo 3: Integração do modelo principal

Com nossa estrutura de interface do usuário pronta, vamos criar nossa função principal de integração do modelo e call_model():

def call_model(messages: List[Dict], model_name: str = "gpt-oss:20b", temperature: float = 1.0) -> Dict[str, Any]:
    try:
        start_time = time.time()        
        # Prepare options for Ollama
        options = {
            'temperature': temperature,
            'top_p': 1.0,
        }        
        response = ollama.chat(
            model=model_name, 
            messages=messages,
            options=options
        )
        end_time = time.time()        
        if isinstance(response, dict) and 'message' in response:
            content = response['message'].get('content', '')
        elif hasattr(response, 'message'):
            content = getattr(response.message, 'content', '')
        else:
            content = str(response)         
        return {
            'content': content, 
            'response_time': end_time - start_time, 
            'success': True
        }
    except Exception as e:
        return {
            'content': f"Error: {e}", 
            'response_time': 0, 
            'success': False
        }Tecnologia

O código acima:

• Aceita uma lista de mensagens de chat (sistema + usuário), para que possamos manter facilmente o contexto de várias conversas.
• Em seguida, ele registra start_time e end_time em torno da chamada ollama.chat() para informar os tempos de resposta ao usuário.
• Ele também normaliza as respostas do cliente Ollama, pegando o texto bruto que ele manda.
• Por fim, a função “ call_model() ” coloca toda a chamada dentro de um bloco “ try/except ” pra pegar erros.

Passo 4: Analisador de cadeia de pensamentos

Pra deixar nossa demonstração bem transparente, precisamos separar o “monólogo interno” do modelo do seu veredicto final. A função ` parse_reasoning_response() ` faz exatamente isso:

def parse_reasoning_response(content: str) -> Dict[str, str]:
    patterns = [
        r"<thinking>(.*?)</thinking>",
        r"Let me think.*?:(.*?)(?=\n\n|\nFinal|Answer:)",
        r"Reasoning:(.*?)(?=\n\n|\nAnswer:|\nConclusion:)",
    ]
    reasoning = ""
    answer = content    
    for pat in patterns:
        m = re.search(pat, content, re.DOTALL | re.IGNORECASE)
        if m:
            reasoning = m.group(1).strip()
            answer = content.replace(m.group(0), "").strip()
            break    
    if not reasoning and len(content.split('\n')) > 3:
        lines = content.split('\n')
        for i, l in enumerate(lines):
            if any(k in l.lower() for k in ['therefore', 'in conclusion', 'final answer', 'answer:']):
                reasoning = '\n'.join(lines[:i]).strip()
                answer = '\n'.join(lines[i:]).strip()
                break
    return {
        'reasoning': reasoning or "No explicit reasoning detected.", 
        'answer': answer or content
    }Tecnologia

A gente separa o “pensamento” oculto do modelo do seu veredicto final para que os usuários possam, se quiserem, dar uma olhada em cada etapa do raciocínio. Veja como a resposta é analisada:

• Procurando por marcadores explícitos: … Primeiro, o modelo procura por tags ou frases de raciocínio, como “Raciocínio:” e “Deixe-me pensar”, usando expressões regulares.
• Extraindo e limpando um: Quando uma correspondência é encontrada, esse segmento se torna o raciocínio, e o restante é tratado como a resposta.
• de fallback heurístico: Se não tiver tags, mas a saída tiver várias linhas, ele procura por palavras-chave de conclusão (“portanto”, “em conclusão”, “resposta final” ou “Resposta:”) e divide aí.
• Saída: Não importa o formato, a função “ parse_reasoning_response() ” sempre dá uma resposta.

Passo 5: Aplicativo Streamlit completo

Agora que já criamos cada bloco, vamos juntar tudo em um aplicativo de chat interativo. 

# Initialize history
if 'history' not in st.session_state:
    st.session_state.history = []
# Sidebar for settings
with st.sidebar:
    st.header("Configuration")    
    model_choice = st.selectbox(
        "Model", 
        ["gpt-oss:20b", "gpt-oss:120b"],
        help="Choose between 20B (faster) or 120B (more capable)"
    )    
    effort = st.selectbox(
        "Reasoning Effort", 
        ["low", "medium", "high"], 
        index=1,
        help="Controls depth of reasoning shown"
    )    
    temperature = st.slider(
        "Temperature", 
        0.0, 2.0, 1.0, 0.1,
        help="Controls response randomness"
    )    
    show_reasoning = st.checkbox(
        "Show Chain-of-Thought", 
        True,
        help="Display model's thinking process"
    )    
    show_metrics = st.checkbox(
        "Show Performance Metrics",
        True,
        help="Display response time and model info"
    )    
    st.markdown("---")        
    if st.button("Clear Conversation"):
        st.session_state.history = []
        st.rerun()  
# Main Chat Interface
st.title("💬 GPT-OSS Interactive Chat")
examples = [
    "",
    "If a train travels 120km in 1.5 hours, then 80km in 45 minutes, what's its average speed?",
    "Prove that √2 is irrational.",
    "Write a function to find the longest palindromic substring.",
    "Explain quantum entanglement in simple terms.",
    "How would you design a recommendation system?",
]
selected_from_dropdown = st.selectbox("Choose from examples:", examples)
# Get the question text
question_value = ""
if hasattr(st.session_state, 'selected_example'):
    question_value = st.session_state.selected_example
    del st.session_state.selected_example
elif selected_from_dropdown:
    question_value = selected_from_dropdown
question = st.text_area(
    "Or Enter your question:", 
    value=question_value, 
    height=100,
    placeholder="Ask anything! Try different reasoning effort levels to see how the model's thinking changes..."
)
# Submit button
col1, col2 = st.columns([1, 4])
with col1:
    submit_button = st.button("Ask GPT-OSS", type="primary")
if submit_button and question.strip():
    # System prompts 
    system_prompts = {
        'low': 'You are a helpful assistant. Provide concise, direct answers.',
        'medium': f'You are a helpful assistant. Show brief reasoning before your answer. Reasoning effort: {effort}',
        'high': f'You are a helpful assistant. Show complete chain-of-thought reasoning step by step. Think through the problem carefully before providing your final answer. Reasoning effort: {effort}'
    }    
    # Message history
    msgs = [{'role': 'system', 'content': system_prompts[effort]}]    
    msgs.extend(st.session_state.history[-6:])
    msgs.append({'role': 'user', 'content': question})    
    with st.spinner(f"GPT-OSS thinking ({effort} effort)..."):
        res = call_model(msgs, model_choice, temperature)
    if res['success']:
        parsed = parse_reasoning_response(res['content'])        
        st.session_state.history.append({'role': 'user', 'content': question})
        st.session_state.history.append({'role': 'assistant', 'content': res['content']})        
        col1, col2 = st.columns([3, 1] if show_metrics else [1])        
        with col1:
            if show_reasoning and parsed['reasoning'] != 'No explicit reasoning detected.':
                st.markdown("### Chain-of-Thought Reasoning")
                st.markdown(f"<div class='reasoning-box'>{parsed['reasoning']}</div>", unsafe_allow_html=True)            
            st.markdown("### Answer")
            st.markdown(f"<div class='answer-box'>{parsed['answer']}</div>", unsafe_allow_html=True)       
        if show_metrics:
            with col2:
                st.markdown(f"""
                <div class="metric-card">
                    <h4> Metrics</h4>
                    <p><strong>Time:</strong><br>{res['response_time']:.2f}s</p>
                    <p><strong>Model:</strong><br>{model_choice}</p>
                    <p><strong>Effort:</strong><br>{effort.title()}</p>
                </div>
                """, unsafe_allow_html=True)
    else:
        st.error(f"{res['content']}")
if st.session_state.history:
    st.markdown("---")
    st.subheader("Conversation History")    
    recent_history = st.session_state.history[-8:]  # Last 8 messages (4 exchanges)    
    for i, msg in enumerate(recent_history):
        if msg['role'] == 'user':
            st.markdown(f"""
            <div class="chat-message user-message">
                <strong>You:</strong> {msg['content']}
            </div>
            """, unsafe_allow_html=True)
        else:
            parsed_hist = parse_reasoning_response(msg['content'])
            with st.expander(f"GPT-OSS Response", expanded=False):
                if parsed_hist['reasoning'] != 'No explicit reasoning detected.':
                    st.markdown("**Reasoning Process:**")
                    st.code(parsed_hist['reasoning'], language='text')
                st.markdown("**Final Answer:**")
                st.markdown(parsed_hist['answer'])
# Footer
st.markdown("---")
st.markdown("""
<div style='text-align: center;'>
    <p><strong>Powered by GPT-OSS-20B via Ollama</strong></p>
</div>
""", unsafe_allow_html=True)Tecnologia

Nessa etapa final, juntamos todas as partes do nosso aplicativo, incluindo o estado da sessão, os controles da barra lateral, os prompts de exemplo, a montagem de mensagens, a invocação do modelo, a análise e a exibição em um único loop:

1. Inicialização do estado da sessão: Usamos st.session_state.history pra lembrar de todas as interações entre usuários e assistentes em repetições.
2. Configuração da barra lateral: Essa configuração permite que os usuários escolham
• Modelo: gpt-oss:20b ou gpt-oss:120b
• Esforço de raciocínio: baixo/médio/alto
• Temperatura: de 0 a 2,0, que controla a aleatoriedade do modelo
• Alternar cadeia de pensamentos: Mostrar ou esconder o raciocínio interno do modelo
• Conversa clara: Isso apaga o histórico e reinicia o aplicativo.
3. Exemplos de prompts e entradas: Uma lista suspensa com perguntas iniciais ajuda a integrar novos usuários, e o que o usuário selecionar (ou digitar) vai virar a consulta dele na área de texto.
4. Criando a solicitação: Quando clicar em “Pergunte ao GPT-OSS” , nós:
• Crie um aviso no sistema com base no nível de esforço escolhido.
• Adicione as últimas seis mensagens do histórico pra manter o contexto.
• Adicione a nova pergunta do usuário.
5. Como chamar o modelo: Usamos a função call_model(), que:
• Manda as mensagens que juntou pro Ollama.
• Mede o tempo de resposta
• Retorna uma string de conteúdo normalizada
6. Análise e exibição: Usando a função “ parse_reasoning_response() ”, dividimos a saída do modelo em uma resposta em cadeia de pensamentos chamada “raciocínio” e uma resposta limpa chamada “resposta”.
7. Gerenciamento do histórico: Cada par de perguntas e respostas é adicionado a uma list st.session_state.history, para que a próxima execução inclua essas informações para contextualização.

Para experimentar, salva o código como gpt_oss_demo.py e abre:

streamlit run gpt_oss_demo.pyTecnologia