Развертывание Marco o1 на локальном PC. Языковая модель рассуждений
Недавно я запускал и тестировал Marco o1. Это одна из первых опенсорсных языковых моделей с многоступенчатой логикой, эта модель использует Chain-of-Thoughts и некоторые другие алгоритмы, которые помогают с решением задач на математику, логику и кодинг. Marco-o1 названа по аналогии с OpenAI o1, благодаря которой Chain-of-Thoughts промптинг и файнтюнинг получил особую популярность в GenAI индустрии.
В последнее время разные компании, в основном из Китая, стремятся повторить возможности o1. Самые впечатляющие результаты - у DeepSeek-R1-Lite-Preview, но веса этой модели не были опубликованы на момент проведения моих тестов. Однако разработчики DeepSeek R1 Lite обещали открыть доступ в свое время, и это будет очень интересно для нас.
А пока я решил поиграть с весами Marco-o1, модели хотя и легковесной, но реализующей те продвинутые алгоритмы, которые стоят за удивительными возможностями оригинальной o1. Как видно из карточки модели на HuggingFace, она создана путем файнтюнинга Qwen 2 7B на Chain-of-Thoughts датасете. Это комбинация датасетов Open-O1 и двух дополнительных наборов данных, которые разработчики из Alibaba Cloud сгенерировали, используя разные стратегии промптинга - Chain of Thoughts и обычные инструкции. Опубликована, к сожалению, только часть данных, но по ним ясно видно, какой формат использовали для файнтюнинга Chain-of-Thoughts:
Сам по себе Chain-of-Thoughts - это формат промпта, который заставляет модель строить цепочки мыслей вроде этой. Но как в случае с моделью Marco, чтобы нейросеть могла эффективно работать с таким форматом, ее нужно файнтюнить на Chain-of-Thoughts датасете. Точно так же Instruct модель требует файнтюнинга на данных с определенной структурой промптов и ответов.
Marco o1 также использует алгоритм поиска по дереву Монте-Карло (MCTS), который, согласно статье разработчиков, позволяет исследовать несколько путей рассуждения, используя показатель достоверности, полученный из логарифмических вероятностей топ-K альтернативных токенов. К этому значению вероятности для каждого токена и к пяти альтернативным значениям применяют функцию softmax и получают показатель достоверности C(i) для i-того токена. Потом вычисляют среднее значение для всех пяти альтернатив. Более высокое среднее значение показывает большую уверенность в том, что выбранный путь рассуждения является более оптимальным.
Пользуясь этим методом, языковая модель может исследовать разные пути рассуждения и выбирать среди них те, которые с большей вероятностью ведут к решению проблемы.
Дальше есть еще пара интересных идей, например, Action Selection. Чтобы использовать только что описанный алгоритм MCTS, нужно определиться, что использовать в качестве единицы в пространстве решений, или одного шага рассуждения, и для этого разработчики применяли разные подходы - как целый шаг или действие в качестве единицы, так и мини-шаг - 32 или 63 токена.
Наконец, разработчики добавили механизм саморефлексии, в виде промпта в конце каждой цепочки рассуждений, который побуждает модель проверить свои решения: "Подожди, может быть я сделал какие-то ошибки, мне нужно обдумать все сначала". Это позволяет модели критически оценивать собственные рассуждения и находить в них ошибки.
А теперь немного практической части. Веса модели Marco-o1 имеют всего 7 миллиардов параметров. Я запускал ее и локально, и в облаке immers.cloud, в обоих случаях особо мощная видеокарта не требуется, особенно если применять квантизацию. Локально я запустил модель на RTX 4060 c 4-битной квантизацией bitsandbytes.
У меня была идея задеплоить полноценный LLM-server, совместимый с openai или gradio клиентом, и я выбрал два решения:
Первое - Text Generation Inference: на этот сервер уже был обзор на моем YouTube-канале, он высокопроизводительный, поддерживается платформой Huggingface, предлагает квантизацию и другие полезные фичи из коробки.
Запустить TGI локально не проблема, простой и правильный путь - в докере. Иначе придется устанавливать Rust и прочие зависимости, это ни к чему. Команда для запуска:
Докер должен поддерживать GPU, что вообще не проблема на Linux или на Windows с WSL2. Флаг --quantize опциональный - можете выбрать опцию bitsandbytes (по умолчанию 8 бит) или вообще без сжатия, если есть достаточно видеопамяти.
В итоге на 4060 инференс получился очень быстрый. Я использовал следующий код для фронтенда на gradio:
Однако я столкнулся с одной проблемой - системный промпт. Он взят из ollama, которая с таким промптом прекрасно работает. А вот TGI выдает ошибку, когда промпт превышает определенную длину. Так что для тех, кто не хочет возиться, предпочтительнее будет ollama, с ней все просто:
А о том, как запустить ollama как сервис, чтобы создать таким образом свой LLM-сервер, я расскажу в следующей статье.
Если вы занимаетесь рендерингом, ИИ или просто любите играть, подписывайтесь на наш Telegram-канал. В нем мы проводим интересные активности, делимся новостями компании и разыгрываем призы