LORS

ローカルO1推論システム（lors）

抽象的な

ローカルO1推論システム（LORS）は、ローカル大手言語モデル（LLMS）を使用して分析と応答生成を促すための新しいアプローチを実装する高度な分散化された推論フレームワークです。 OpenaiのO1アーキテクチャに触発されたLORSは、動的なスケーリング機能を備えたマルチエージェントシステムを利用して、さまざまな計算深度の並列処理パイプラインを介して複雑なクエリを処理します。

システムアーキテクチャ

コアコンポーネント

 LORS Architecture
├── Prompt Analysis Engine
│   ├── Complexity Analyzer
│   ├── Domain Classifier
│   └── Cognitive Load Estimator
├── Agent Management System
│   ├── Fast Reasoning Agents (llama3.2)
│   └── Deep Reasoning Agents (llama3.1)
├── Response Synthesis Pipeline
│   ├── Thought Aggregator
│   ├── Context Enhancer
│   └── Final Synthesizer
└── Response Management System
    ├── Intelligent Naming
    └── Structured Storage

技術仕様

1。プロンプト分析エンジン

このシステムは、以下を評価する洗練された迅速な分析メカニズムを採用しています。

• 言語複雑さの指標

  • 文の構造深度（依存関係解析）
  • 技術用語密度
  • 名前付きエンティティ認識
  • 認知負荷推定

• ドメイン固有の分析

   domain_complexity = {
      'technical' : [ algorithm , system , framework ],
      'scientific' : [ hypothesis , analysis , theory ],
      'mathematical' : [ equation , formula , calculation ],
      'business' : [ strategy , market , optimization ]
  }

• 複雑なスコアリングアルゴリズム

   C = Σ(wi * fi)
  where:
  C = total complexity score
  wi = weight of feature i
  fi = normalized value of feature i
  

2。動的エージェントスケーリング

このシステムは、迅速な複雑さに基づいて適応スケーリングメカニズムを実装しています。

複雑なスコア	高速エージェント	深いエージェント	使用事例
80-100	5	3	複雑なテクニカル分析
60-79	4	2	中程度の複雑さ
40-59	3	2	標準分析
0-39	2	1	簡単なクエリ

3。エージェントの種類と特性

高速推論エージェント（llama3.2）

• 迅速な初期分析のために最適化されています
• より迅速な処理のためにトークン制限が低くなります
• 重要な概念の識別に焦点を当てます
• パラメーター：

  {
      'temperature' : 0.7 ,
      'max_tokens' : 150 ,
      'response_time_target' : '< 2s'
  }

深い推論エージェント（llama3.1）

• 徹底的な分析のために設計されています
• 包括的な応答のためのより高いトークン制限
• 人間関係と意味に焦点を当てます
• パラメーター：

  {
      'temperature' : 0.9 ,
      'max_tokens' : 500 ,
      'response_time_target' : '< 5s'
  }

実装の詳細

1。非同期処理パイプライン

 async def process_prompt ( prompt ):
    complexity_analysis = analyze_prompt_complexity ( prompt )
    fast_thoughts = await process_fast_agents ( prompt )
    enhanced_context = synthesize_initial_thoughts ( fast_thoughts )
    deep_thoughts = await process_deep_agents ( enhanced_context )
    return synthesize_final_response ( fast_thoughts , deep_thoughts )

2。複雑さ分析の実装

システムは、加重機能分析アプローチを使用します。

 def calculate_complexity_score ( features ):
    weights = {
        'sentence_count' : 0.1 ,
        'avg_sentence_length' : 0.15 ,
        'subjectivity' : 0.1 ,
        'named_entities' : 0.15 ,
        'technical_term_count' : 0.2 ,
        'domain_complexity' : 0.1 ,
        'cognitive_complexity' : 0.1 ,
        'dependency_depth' : 0.1
    }
    return weighted_sum ( features , weights )

3。応答合成

システムは、3相合成アプローチを実装しています。

1. 高速分析集約
2. コンテキスト強化
3. 深い分析統合

パフォーマンス特性

ベンチマーク

• 平均応答時間：2〜8秒
• メモリ使用量：4-8GB
• GPU利用：60-80％

インストールと使用

前提条件

pip install ollama asyncio rich textblob spacy nltk
python -m spacy download en_core_web_sm

基本的な使用法

python local-o1-reasoning.py -p " Your complex query here "

応答ストレージ

応答はJSON形式で保存されます。

{
    "prompt" : " original_prompt " ,
    "timestamp" : " ISO-8601 timestamp " ,
    "complexity_analysis" : {
        "score" : 75.5 ,
        "features" : { ... }
    },
    "result" : {
        "fast_analysis" : [ ... ],
        "deep_analysis" : [ ... ],
        "final_synthesis" : " ... "
    }
}

インストールと使用

前提条件

1. オラマをインストールします

    # For Linux
   curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o ollama
   chmod +x ollama
   ./ollama serve
   
   # For Windows
   # Download and install from https://ollama.com/download/windows

2. 必要なモデルをインストールします

    # Install the fast reasoning model (3B Model - fast thought)
   ollama pull llama3.2
   
   # Install the deep reasoning model (8B Model - deep thought)
   ollama pull llama3.1
   
   # Verify installations
   ollama list

   予想出力：

    NAME                    ID              SIZE      MODIFIED      
   llama3.2:latest    6c2d00dcdb27    2.1 GB    4 seconds ago    
   llama3.1:latest    3c46ab11d5ec    4.9 GB    6 days ago
   

3. Python環境をセットアップします

    # Create virtual environment
   python -m venv lors-env
   
   # Activate environment
   # On Windows
   lors-env S cripts a ctivate
   # On Unix or MacOS
   source lors-env/bin/activate
   
   # Install requirements
   pip install -r requirements.txt
   
   # Install spaCy language model
   python -m spacy download en_core_web_sm

基本的な使用法

 # Simple query
python local-o1-reasoning.py -p " Explain the concept of quantum entanglement "

# Complex analysis
python local-o1-reasoning.py -p " Analyze the implications of quantum computing on modern cryptography systems and propose potential mitigation strategies "

トラブルシューティング

1. モデルの読み込みの問題

    # Verify model status
   ollama list
   
   # Restart Ollama service if needed
   ollama stop
   ollama serve

2. GPUメモリの問題

   • 他のGPU集約型アプリケーションが実行されていないことを確認してください
   • GPUの使用を監視します：

   nvidia-smi -l 1

3. 一般的なエラーソリューション

   • モデルがロードに失敗した場合： ollama pull [model_name] --force
   • CUDAメモリから外れている場合：構成の同時エージェントカウントを減らす
   • 応答ディレクトリエラーの場合：書き込み許可を確認します

ディレクトリ構造

 LORS/
├── local-o1-reasoning.py
├── requirements.txt
├── responses/
│   └── [automated response files]
└── README.md

ライセンス

MITライセンス

貢献

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