<div class="key-takeaways"><ul><li>ตั้งค่าระบบรันโมเดล Bonsai-27B แบบโลคอลสำเร็จ</li><li>ใช้ PrismML รองรับน้ำหนักโมเดลบีบอัด 1.125-bit</li><li>รองรับทั้งคอมมานด์ไลน์และอินเทอร์เฟซแบบ OpenAI</li><li>ทดสอบความสามารถด้านเหตุผล การเขียนโปรแกรม และสตรีมมิ่ง</li></ul></div><p>บทความนี้สรุปการสร้างเวิร์กโฟลว์สำหรับการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Bonsai-27B บนเครื่องเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว โดยอาศัยการทำงานร่วมกันระหว่างไลบรารีต่างๆ เพื่อให้สามารถใช้งานโมเดลที่มีการบีบอัดน้ำหนักระดับสูงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ พร้อมทั้งคงความยืดหยุ่นในการใช้งานผ่านหลากหลายช่องทาง</p><p>การประยุกต์ใช้งานครั้งนี้เลือกใช้การติดตั้งผ่าน PrismML ซึ่งช่วยรักษาความเข้ากันได้กับรูปแบบน้ำหนักโมเดลที่บีบอัดไว้ที่ 1.125-bit อย่างแม่นยำ ทำให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงระบบประมวลผลอินเฟอเรนซ์ได้ทั้งผ่านทางบรรทัดคำสั่ง (command-line) และผ่านอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ OpenAI API</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/bonsai_27b_1_bit_prismml_llama_cpp_ms4k0kni_inline_1_7730b86ee6.jpg" alt="code terminal inference workflow" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การรันโมเดลแบบ 1-bit หรือบีบอัดน้ำหนักมากๆ ถือเป็นแนวทางสำคัญในปัจจุบันที่จะช่วยลดการใช้แรมจีพียู (VRAM) ลงอย่างมหาศาล ทำให้โมเดลขนาดใหญ่ระดับ 27 พันล้านพารามิเตอร์สามารถรันบนฮาร์ดแวร์ทั่วไปได้โดยไม่ต้องพึ่งพิงบริการคลาวด์ราคาแพง</p></div><p>ในกระบวนการทดสอบระบบ ทีมงานได้ตรวจสอบความสามารถหลักหลายด้านของโมเดล ซึ่งประกอบด้วย:</p><ul><li>ความสามารถในการใช้เหตุผล (reasoning)</li><li>ระบบหน่วยความจำสำหรับการสนทนา (conversational memory)</li><li>การสร้างข้อความแบบสตรีมมิ่ง (streaming generation)</li><li>ความสามารถด้านการเขียนโปรแกรม (programming capabilities)</li></ul><p>นอกจากนี้ ระบบดังกล่าวยังเปิดให้ผู้ใช้งานสามารถควบคุมพารามิเตอร์เชิงลึกได้อย่างอิสระ เช่น ค่าการสุ่ม (sampling parameters) ความยาวบริบท (context length) การผลักภาระงานไปยังจีพียู (GPU offloading) และความแม่นยำของ KV-cache ทำให้เป็นแพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทดลองโมเดลขนาดเล็กแบบบีบอัด</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/28/deploying-a-1-bit-bonsai-27b-model-with-prismml-llama-cpp-and-openai-compatible-local-inference-workflows/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Established complete local inference workflow for Bonsai-27B</li><li>Used PrismML to preserve 1.125-bit weight compression compatibility</li><li>Supported both command-line and OpenAI-compatible interfaces</li><li>Validated reasoning, streaming generation, and coding abilities</li></ul></div><p>This article outlines the establishment of a complete local inference workflow for running the Bonsai-27B language model. By utilizing specific implementations, the setup maintains full accessibility while handling highly compressed model weights efficiently.</p><p>The deployment leveraged PrismML to ensure compatibility with the model's heavily compressed 1.125-bit weight representation. This approach keeps the entire inference pipeline accessible through both command-line tools and OpenAI-compatible local interfaces.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/bonsai_27b_1_bit_prismml_llama_cpp_ms4k0kni_inline_1_7730b86ee6.jpg" alt="code terminal inference workflow" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>Running extreme low-bit quantized models like 1-bit variants significantly reduces GPU memory footprints, allowing massive language models to run on standard hardware without relying on costly external cloud APIs.</p><p>During the validation phase, the engineering workflow successfully tested several core functionalities:</p><ul><li>Reasoning capabilities</li><li>Conversational memory management</li><li>Streaming text generation</li><li>Programming and coding skills</li></ul><p>Furthermore, the setup retains granular control over crucial execution settings, including sampling parameters, context length configurations, GPU offloading, and KV-cache precision. This provides an ideal testing ground for low-bit large language models.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/28/deploying-a-1-bit-bonsai-27b-model-with-prismml-llama-cpp-and-openai-compatible-local-inference-workflows/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_bonsai-27b-1-bit-prismml-llama-cpp-ms4k0kni.jpg

small_bonsai-27b-1-bit-prismml-llama-cpp-ms4k0kni.jpg

thumbnail_bonsai-27b-1-bit-prismml-llama-cpp-ms4k0kni.jpg

Inewgen

Inewgen

#Bonsai-27B

Deploying 1-Bit Bonsai-27B Model Locally with PrismML and llama.cpp

Inewgen