LORS

로컬 O1 추론 시스템 (LORS)

추상적인

LOR (Local O1 추론 시스템)은 LLMS (Local Large Language Models)를 사용하여 신속한 분석 및 응답 생성을위한 새로운 접근법을 구현하는 고급 분산 추론 프레임 워크입니다. OpenAI의 O1 아키텍처에서 영감을 얻은 LORS는 다양한 계산 깊이의 병렬 처리 파이프 라인을 통해 복잡한 쿼리를 처리하기 위해 동적 스케일링 기능을 갖춘 다중 에이전트 시스템을 사용합니다.

시스템 아키텍처

핵심 구성 요소

 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

기술 사양

1. 프롬프트 분석 엔진

이 시스템은 다음을 평가하는 정교한 신속한 분석 메커니즘을 사용합니다.

• 언어 복잡성 지표

  • 문장 구조 깊이 (종속성 구문 분석)
  • 기술 용어 밀도
  • 지명 된 엔티티 인식
  • 인지 부하 추정

• 도메인 별 분석

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

• 복잡성 스코어링 알고리즘

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

2. 동적 에이전트 스케일링

시스템은 신속한 복잡성을 기반으로 적응 형 스케일링 메커니즘을 구현합니다.

복잡성 점수	빠른 에이전트	깊은 요원	유스 케이스
80-100	5	3	복잡한 기술 분석
60-79	4	2	적당한 복잡성
40-59	3	2	표준 분석
0-39	2	1	간단한 쿼리

3. 에이전트 유형 및 특성

빠른 추론 에이전트 (llama3.2)

• 빠른 초기 분석에 최적화되었습니다
• 더 빠른 처리를 위해서는 토큰 제한이 낮습니다
• 주요 개념 식별에 중점을 둡니다
• 매개 변수 :

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

깊은 추론 에이전트 (llama3.1)

• 철저한 분석을 위해 설계되었습니다
• 포괄적 인 응답을위한 더 높은 토큰 제한
• 관계와 시사점에 중점을 둡니다
• 매개 변수 :

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

구현 세부 사항

1. 비동기 처리 파이프 라인

 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. 복잡성 분석 구현

이 시스템은 가중 기능 분석 방식을 사용합니다.

 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. 응답 합성

이 시스템은 3 상 합성 접근법을 구현합니다.

1. 빠른 분석 집계
2. 컨텍스트 향상
3. 깊은 분석 통합

성능 특성

벤치 마크

• 평균 응답 시간 : 2-8 초
• 메모리 사용 : 4-8GB
• GPU 활용 : 60-80%

설치 및 사용

전제 조건

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

기본 사용

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

응답 저장

응답은 JSON 형식으로 저장됩니다.

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

설치 및 사용

전제 조건

1. Ollama를 설치하십시오

    # 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. 필요한 모델을 설치하십시오

    # 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

   예상 출력 :

    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. 파이썬 환경을 설정하십시오

    # 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

기본 사용

 # 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 "

문제 해결

1. 모델 로딩 문제

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

2. GPU 메모리 문제

   • 다른 GPU 집약적 인 응용 프로그램이 실행되지 않도록하십시오
   • GPU 사용 모니터링 :

   nvidia-smi -l 1

3. 일반적인 오류 솔루션

   • 모델이로드되지 않은 경우 : ollama pull [model_name] --force
   • CUDA 메모리에서 : 구성에서 동시 에이전트 수를 줄입니다.
   • 응답 디렉토리 오류 인 경우 : 쓰기 권한을 확인하십시오

디렉토리 구조

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

특허

MIT 라이센스

기여

우리는 기여를 환영합니다! 자세한 내용은 기고 가이드 라인을 참조하십시오.