డీప్‌సీక్ R1ని సవాలు చేస్తూ: ఒక కాంపాక్ట్ పోటీదారు
QwQ, డీప్‌సీక్ R1 యొక్క 671 బిలియన్ పారామీటర్లతో పోలిస్తే కేవలం 32 బిలియన్ పారామీటర్లను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, ఇది “రీజనింగ్” మోడల్‌గా ఉంచబడింది. అలీబాబా ఈ చిన్న మోడల్ గణితం, కోడింగ్ మరియు ఫంక్షన్-కాలింగ్ వంటి నిర్దిష్ట బెంచ్‌మార్క్‌లలో R1ని అధిగమించగలదని పేర్కొంది. ఈ ప్రతిష్టాత్మక దావా QwQ యొక్క అంతర్గత పనితీరు మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ పనితీరును నిశితంగా పరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉంది.
రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్: QwQ యొక్క సామర్థ్యానికి కీలకం
డీప్‌సీక్ R1 మాదిరిగానే, Qwen బృందం QwQ యొక్క చైన్-ఆఫ్-థాట్ రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL)ని ఉపయోగించింది. ఈ పద్ధతి సంక్లిష్ట సమస్యలను దశల వారీగా విశ్లేషించడానికి మరియు విచ్ఛిన్నం చేయడానికి మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. RLలోని సాంప్రదాయ విధానం సరైన సమాధానాల కోసం మోడల్‌కు రివార్డ్ ఇవ్వడం, తద్వారా ఖచ్చితమైన ప్రతిస్పందనలను బలపరుస్తుంది.
అయితే, Qwen బృందం QwQతో మరింత సూక్ష్మమైన విధానాన్ని తీసుకుంది. వారు ఖచ్చితత్వ వెరిఫైయర్ మరియు కోడ్ ఎగ్జిక్యూషన్ సర్వర్‌ను ఇంటిగ్రేట్ చేశారు. గణితశాస్త్రపరంగా సరైన పరిష్కారాలు మరియు ఫంక్షనల్ కోడ్ కోసం మాత్రమే రివార్డ్‌లు మంజూరు చేయబడతాయని ఈ కీలకమైన అదనంగా నిర్ధారిస్తుంది. ఈ కఠినమైన ధృవీకరణ ప్రక్రియను అమలు చేయడం ద్వారా, బృందం అధిక స్థాయి ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతను ప్రదర్శించే నమూనాను పెంపొందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
పనితీరు క్లెయిమ్‌లు: రియాలిటీ చెక్
Qwen బృందం యొక్క ప్రయత్నాలు, వారు క్లెయిమ్ చేసినట్లుగా, దాని వెయిట్ క్లాస్ కంటే గణనీయంగా ఎక్కువ పంచ్ చేసే మోడల్‌ను ఉత్పత్తి చేశాయి. QwQ చాలా పెద్ద మోడల్‌లతో సమానంగా మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో మించిపోయే పనితీరు స్థాయిలను సాధిస్తుందని వారు పేర్కొన్నారు.
అయితే, AI బెంచ్‌మార్క్‌ల ప్రపంచం సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది. నివేదించబడిన గణాంకాలకు మించి వెళ్లి, ఈ క్లెయిమ్‌లు ఆచరణాత్మక, వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలకు ఎలా అనువదిస్తాయో పరిశీలించడం చాలా కీలకం.
హ్యాండ్స్-ఆన్ టెస్టింగ్: QwQని దాని పేస్‌ల ద్వారా ఉంచడం
QwQ యొక్క సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి, శ్రేణి డొమైన్‌లలో విస్తరించి ఉన్న పరీక్షా ప్రాంప్ట్‌ల శ్రేణి రూపొందించబడింది. వీటిలో సాధారణ పరిజ్ఞానం, ప్రాదేశిక తార్కికం, సమస్య-పరిష్కారం, గణితం మరియు అత్యంత అధునాతన లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMs)కి కూడా ఇబ్బందులు కలిగించే ఇతర సవాళ్లు ఉన్నాయి.
పూర్తి మోడల్ యొక్క గణనీయమైన మెమరీ అవసరాల కారణంగా, పరీక్ష రెండు కాన్ఫిగరేషన్‌లలో అమలు చేయబడింది. మొదట, హగ్గింగ్ ఫేస్‌లోని QwQ డెమోని ఉపయోగించి పూర్తి మోడల్ మూల్యాంకనం చేయబడింది. ఇది దాని పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి అనుమతించింది. రెండవది, 24GB GPU (ప్రత్యేకంగా, Nvidia 3090 లేదా AMD Radeon RX 7900XTX)లో 4-బిట్ క్వాంటైజ్డ్ వెర్షన్ పరీక్షించబడింది. ఈ కాన్ఫిగరేషన్ మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వంపై క్వాంటైజేషన్ ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, తక్కువ శక్తివంతమైన హార్డ్‌వేర్ ఉన్న వినియోగదారులకు ఇది మరింత అందుబాటులో ఉంటుంది.
సాధారణ పరిజ్ఞానం: దాని స్వంతంగా పట్టుకోవడం
చాలా సాధారణ పరిజ్ఞాన ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందనగా, QwQ డీప్‌సీక్ యొక్క 671-బిలియన్-పారామీటర్ R1 మరియు OpenAI యొక్క o3-మినీ వంటి ఇతర రీజనింగ్ మోడల్‌లతో పోల్చదగిన పనితీరును ప్రదర్శించింది. ప్రశ్నకు సమాధానం ఇచ్చే ముందు మోడల్ సాధారణంగా తన ఆలోచనలను రూపొందించడానికి కొన్ని సెకన్ల సమయం తీసుకుంటుంది. ఈ ప్రవర్తన రీజనింగ్ మోడల్‌ల లక్షణం, ఇది తక్షణ ప్రతిస్పందనల కంటే జాగ్రత్తగా చర్చకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది.
సంక్లిష్టతలో రాణించడం: లాజిక్, కోడింగ్ మరియు గణితం
లాజిక్, కోడింగ్ లేదా గణితాన్ని కలిగి ఉన్న మరింత క్లిష్టమైన సవాళ్లను పరిష్కరించడంలో QwQ నిజంగా తనను తాను వేరు చేయడం ప్రారంభిస్తుంది. దాని బలాలు మరియు అది తక్కువగా ఉన్న కొన్ని ప్రాంతాలను హైలైట్ చేస్తూ ఈ ప్రాంతాలను పరిశీలిద్దాం.
ప్రాదేశిక తార్కికం: మేజ్‌ను నావిగేట్ చేయడం
QwQని మూల్యాంకనం చేయడానికి హోమ్‌బ్రూ రీసెర్చ్ వారి ఆల్ఫామేజ్ ప్రాజెక్ట్‌లో భాగంగా అభివృద్ధి చేసిన సాపేక్షంగా కొత్త ప్రాదేశిక-తార్కిక పరీక్ష ఉపయోగించబడింది.
స్థానికంగా హోస్ట్ చేయబడిన QwQ ఉదాహరణ మరియు పూర్తి-పరిమాణ మోడల్ రెండూ ఈ పజిల్‌లను స్థిరంగా విజయవంతంగా పరిష్కరించాయి. అయితే, ప్రతి పరుగు పూర్తి చేయడానికి కొన్ని నిమిషాలు అవసరం. QwQ ప్రాదేశిక తార్కికాన్ని సమర్థవంతంగా నిర్వహించగలిగినప్పటికీ, ఇది తప్పనిసరిగా వేగవంతమైనది కాదని ఇది సూచిస్తుంది.
దీనికి విరుద్ధంగా, డీప్‌సీక్ యొక్క R1 మరియు దాని 32B డిస్టిల్ విభిన్న ప్రవర్తనలను ప్రదర్శించాయి. రెండు మోడల్‌లు మొదటి మేజ్‌ను విజయవంతంగా పరిష్కరించాయి. అయితే, R1 రెండవదానితో పోరాడింది, అయితే 32B డిస్టిల్ రెండవ మేజ్‌పై 90% విజయవంతమైన రేటును సాధించింది. R1 మరియు డిస్టిల్ విభిన్న బేస్ మోడల్‌లను ఉపయోగించుకుంటాయి కాబట్టి ఈ వైవిధ్యం పూర్తిగా ఊహించనిది కాదు.
ఈ నిర్దిష్ట పరీక్షలో డీప్‌సీక్‌తో పోలిస్తే QwQ అత్యుత్తమ పనితీరును ప్రదర్శించినప్పటికీ, 4-బిట్ మోడల్‌తో కొన్ని అసాధారణ ప్రవర్తన గమనించబడింది. ప్రారంభంలో, పరీక్షను పూర్తి చేయడానికి దాదాపు రెండు రెట్లు ఎక్కువ “థాట్” టోకెన్‌లు అవసరం. ఇది ప్రారంభంలో క్వాంటైజేషన్ కారణంగా సంభావ్య నష్టాలను సూచించింది. అయితే, తదుపరి పరిశోధనలో క్వాంటైజ్డ్ మోడల్, దాని ప్రారంభ స్థితిలో, సబోప్టిమల్ పనితీరును ప్రదర్శిస్తున్నట్లు తేలింది. హైపర్‌పారామీటర్‌లను సర్దుబాటు చేయడం మరియు పరీక్షలను మళ్లీ అమలు చేయడం ఈ సమస్యను పరిష్కరించింది, సరైన కాన్ఫిగరేషన్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను ప్రదర్శిస్తుంది.
వన్-షాట్ కోడింగ్: సంభావ్య బలం
QwQ “వన్-షాట్” కోడ్ జనరేషన్ కోసం గణనీయమైన దృష్టిని ఆకర్షించింది - మొదటి ప్రయత్నంలో ఉపయోగించగల కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యం. ఈ ప్రత్యేక ప్రాంతం మోడల్‌కు గణనీయమైన బలంగా కనిపిస్తుంది.
పైగేమ్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి పైథాన్‌లో చాలా సరళమైన గేమ్‌లను మళ్లీ సృష్టించే పనిని మోడల్‌కు అప్పగించారు. ఎంచుకున్న ఆటలు పాంగ్, బ్రేకౌట్, ఆస్టరాయిడ్స్ మరియు ఫ్లాపీ బర్డ్.
QwQ పాంగ్ మరియు బ్రేకౌట్‌లను సాపేక్ష సౌలభ్యంతో నిర్వహించింది. కొన్ని నిమిషాల ప్రాసెసింగ్ తర్వాత, మోడల్ రెండు గేమ్‌ల పని వెర్షన్‌లను ఉత్పత్తి చేసింది.
అయితే, ఆస్టరాయిడ్స్‌ను మళ్లీ సృష్టించే పనిని అప్పగించినప్పుడు, QwQ ఇబ్బందులను ఎదుర్కొంది. ఉత్పత్తి చేయబడిన కోడ్ రన్ అయినప్పటికీ, గ్రాఫిక్స్ మరియు గేమ్ మెకానిక్స్ తరచుగా వక్రీకరించబడ్డాయి మరియు బగ్గీగా ఉన్నాయి. దీనికి విరుద్ధంగా, R1, దాని మొదటి ప్రయత్నంలో, క్లాసిక్ ఆర్కేడ్ షూటర్‌ను విశ్వసనీయంగా పునఃసృష్టించింది.
ఈ నమూనాల కోసం శిక్షణ డేటాను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. క్లాసిక్ గేమ్‌ల పునరుత్పత్తితో సహా, బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న సోర్స్ కోడ్‌కు అవి చాలా వరకు బహిర్గతమయ్యాయి. మోడల్‌లు మొదటి నుండి గేమ్ మెకానిక్‌లను స్వతంత్రంగా పొందే బదులు నేర్చుకున్న సమాచారాన్ని గుర్తుకు తెచ్చుకుంటున్నాయా అనే ప్రశ్న తలెత్తుతుంది. ఇది ఈ భారీ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క ప్రాథమిక స్వభావాన్ని నొక్కి చెబుతుంది, ఇక్కడ స్పష్టమైన తెలివితేటలు తరచుగా విస్తృతమైన నమూనా గుర్తింపు నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి.
ఈ పరిమితులు ఉన్నప్పటికీ, క్లాసిక్ ఆర్కేడ్ గేమ్‌లను పునఃసృష్టించడంలో QwQ యొక్క పనితీరు ఆకట్టుకుంటుంది, ప్రత్యేకించి దాని పారామీటర్ గణనను పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. ఇది ప్రతి పరీక్షలో R1కి సరిపోలకపోవచ్చు, కానీ ఇది అద్భుతమైన సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. “స్థానభ్రంశానికి ఎటువంటి ప్రత్యామ్నాయం లేదు” అనే పదబంధం, తరచుగా ఆటోమోటివ్ ప్రపంచంలో ఉపయోగించబడుతుంది, ఇక్కడ సంబంధితంగా ఉండవచ్చు. అలీబాబా QwQ యొక్క “మాక్స్” వెర్షన్‌ను ఎందుకు అభివృద్ధి చేస్తుందో ఇది వివరించవచ్చు, అయితే ఇది సమీప భవిష్యత్తులో వినియోగదారు హార్డ్‌వేర్‌లో రన్ అయ్యే అవకాశం లేదు.
డీప్‌సీక్ యొక్క అదే పరిమాణంలో ఉన్న R1 Qwen 2.5 32B డిస్టిల్‌తో పోలిస్తే, అలీబాబా తన రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ పైప్‌లైన్‌లో కోడ్ ఎగ్జిక్యూషన్ సర్వర్‌ను ఇంటిగ్రేట్ చేయాలనే నిర్ణయం ప్రోగ్రామింగ్-సంబంధిత సవాళ్లలో ప్రయోజనాన్ని అందించవచ్చు.
గణితం: ఒక హెచ్చరికతో సామర్థ్యం
చారిత్రాత్మకంగా, LLMలు గణితంతో పోరాడాయి, ఇది వారి భాష-కేంద్రీకృత శిక్షణ యొక్క పరిణామం. కొత్త మోడల్‌లు మెరుగుదలలను చూపించినప్పటికీ, QwQ ఇప్పటికీ సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది, అయినప్పటికీ ఎవరైనా ఆశించే కారణాల వల్ల కాదు.
QwQ గతంలో R1కి ఎదురైన అన్ని గణిత సమస్యలను విజయవంతంగా పరిష్కరించింది. QwQ ప్రాథమిక అంకగణితం మరియు కొంత బీజగణితాన్ని కూడా నిర్వహించగలదని ఇది సూచిస్తుంది. అయితే, సమస్య దాని సామర్థ్యంలో ఉంది. కాలిక్యులేటర్‌లు మరియు ప్రత్యక్ష గణన అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు మరియు గణనీయంగా వేగంగా ఉన్నప్పుడు గణిత గణనల కోసం LLMని నిమగ్నం చేయడం విరుద్ధంగా అనిపిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, 7*43 వంటి సాధారణ సమీకరణాన్ని పరిష్కరించడానికి QwQ 1,000 కంటే ఎక్కువ టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేయాల్సి వచ్చింది, RTX 3090 Tiలో దాదాపు 23 సెకన్లు పట్టింది. ఇది పాకెట్ కాలిక్యులేటర్‌లో సమయం యొక్క భిన్నంలో పూర్తి చేయగల పని.
పెద్ద గణనలతో అసమర్థత మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. చాలా నాన్-రీజనింగ్ మోడల్‌ల సామర్థ్యాలకు మించిన గుణకార సమస్య అయిన 3394*35979ని పరిష్కరించడానికి, QwQ యొక్క స్థానిక ఉదాహరణకు మూడు నిమిషాలు మరియు గణించడానికి 5,000 కంటే ఎక్కువ టోకెన్‌లు పట్టింది.
హైపర్‌పారామీటర్ ఫిక్స్‌కు ముందు, అదే సమీకరణానికి ఆశ్చర్యకరంగా తొమ్మిది నిమిషాలు మరియు దాదాపు 12,000 టోకెన్‌లు అవసరం.
ఇక్కడ ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, ఒక మోడల్ సరైన సమాధానానికి దాని మార్గాన్ని బలవంతంగా చేయగలిగినప్పటికీ, అది పనికి సరైన సాధనం అని అర్థం కాదు. మరింత ఆచరణాత్మక విధానం QwQకి పైథాన్ కాలిక్యులేటర్‌కు యాక్సెస్‌ను అందించడం. ఇది మోడల్ యొక్క బలాన్ని పెంచుతుంది, అయితే గణనపరంగా ఇంటెన్సివ్ టాస్క్‌లను మరింత అనుకూలమైన సాధనానికి ఆఫ్‌లోడ్ చేస్తుంది.
టూలింగ్‌ని ఉపయోగించి అదే 3394*35979 సమీకరణాన్ని పరిష్కరించే పనిని అప్పగించినప్పుడు, కాలిక్యులేటర్ హెవీ లిఫ్టింగ్‌ను నిర్వహించినందున QwQ యొక్క ప్రతిస్పందన సమయం ఎనిమిది సెకన్లకు పడిపోయింది.
“వేచి ఉండండి” యొక్క ప్రాబల్యం: ఆలోచనా ప్రక్రియలోకి ఒక సంగ్రహావలోకనం
QwQ యొక్క “ఆలోచనలను” పరిశీలించడం వలన “వేచి ఉండండి” అనే పదం తరచుగా సంభవిస్తుందని తెలుస్తుంది, ముఖ్యంగా సంక్లిష్టమైన పనులు లేదా పద సమస్యల సమయంలో. ఇది ప్రత్యామ్నాయ ఫలితాలకు వ్యతిరేకంగా దాని పనిని తనిఖీ చేసే మోడల్ యొక్క అంతర్గత ప్రక్రియను ప్రతిబింబిస్తుంది.
ఈ ప్రవర్తన రీజనింగ్ మోడల్‌లలో సాధారణం అయినప్పటికీ, QwQ తన “ఆలోచన” ప్రక్రియలో సరైన సమాధానంపై అవగాహనను ప్రదర్శించినప్పటికీ, తప్పు సమాధానాన్ని ఉత్పత్తి చేసినప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా నిరాశపరిచేది.
పరీక్ష సమయంలో ఈ సమస్య తరచుగా ఎదురైంది. అత్యంత దృష్టాంతమైన ఉదాహరణలలో ఒకటి ఆటోజెన్ AI యొక్క క్లాసిక్ తోడేలు, మేక మరియు క్యాబేజీ సమస్య యొక్క అనుసరణ. ఈ పజిల్ ఒక ట్విస్ట్‌తో రవాణా ఆప్టిమైజేషన్ సవాలును అందిస్తుంది:
పరిష్కారం ప్రాంప్ట్‌లో పొందుపరచబడింది: మూడు సురక్షిత కంపార్ట్‌మెంట్‌లతో, రైతు అన్ని వస్తువులను ఒకే ట్రిప్‌లో రవాణా చేయవచ్చు. అయితే, పజిల్ క్లాసిక్ వెర్షన్‌ను పోలి ఉండటం వలన, మోడల్‌లు తరచుగా కంపార్ట్‌మెంట్‌లను విస్మరిస్తాయి.
పరీక్షలో, QwQ ఈ పజిల్‌ను సరిగ్గా పరిష్కరించడంలో స్థిరంగా విఫలమైంది. దాని ఆలోచనా విధానాన్ని పరిశీలించినప్పుడు అది మూడు కంపార్ట్‌మెంట్‌లను విస్మరించలేదని తేలింది. వాస్తవానికి, అది వాటిని గుర్తించింది కానీ అవి చాలా సరళంగా ఉన్నాయని కొట్టిపారేసింది:
“వేచి ఉండండి, రైతు ముగ్గురినీ ఒకే ట్రిప్‌లో తీసుకెళ్లగలిగితే, అతను అలా చేసి పూర్తి చేయవచ్చు. కానీ అది సమస్యను చాలా చిన్నదిగా చేస్తుంది, ఇది అసంభవం. కాబట్టి బహుశా కంపార్ట్‌మెంట్‌లు వేరుగా ఉంటాయి కానీ పడవ రైతుతో పాటు రెండు వస్తువులను మాత్రమే మోయగలదు?”
క్లౌడ్‌లో లేదా స్థానికంగా పూర్తి మోడల్‌లో పరీక్షను అమలు చేసినప్పటికీ, QwQ దీన్ని స్థిరంగా పరిష్కరించడానికి కష్టపడింది. ఇది దాని తార్కిక సామర్థ్యాలలో సంభావ్య పరిమితిని హైలైట్ చేస్తుంది, ఇక్కడ అది సమస్య యొక్క పరిమితులను అతిగా ఆలోచించవచ్చు లేదా తప్పుగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.
హైపర్‌పారామీటర్ సెన్సిటివిటీ: ఒక సున్నితమైన బ్యాలెన్స్
ఇతర మోడల్‌లతో పోలిస్తే, QwQ దాని కాన్ఫిగరేషన్‌కు అధిక సున్నితత్వాన్ని ప్రదర్శించింది. ప్రారంభంలో, అలీబాబా నిర్దిష్ట నమూనా పారామితులను సిఫార్సు చేసింది:
- ఉష్ణోగ్రత: 0.6
- TopP: 0.95
- TopK: 20 మరియు 40 మధ్య
తదనంతరం, ఈ సిఫార్సులు వీటిని చేర్చడానికి నవీకరించబడ్డాయి:
- MinP: 0
- ప్రెజెన్స్ పెనాల్టీ: 0 మరియు 2 మధ్య
Llama.cpp యొక్క నమూనా పారామితుల నిర్వహణలో స్పష్టమైన బగ్ కారణంగా (మోడళ్లపై అనుమితిని అమలు చేయడానికి Llama.cpp ఉపయోగించబడుతుంది), పునరావృత జరిమానాను 1కి సెట్ చేయడం ద్వారా నిలిపివేయడం కూడా అవసరం.
ముందుగా చెప్పినట్లుగా, ఈ కాన్ఫిగరేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడం వలన గణనీయమైన మెరుగుదల ఏర్పడింది, సమాధానానికి రావడానికి అవసరమైన “ఆలోచనా” టోకెన్‌ల సంఖ్యను సగానికి తగ్గించింది. అయితే, ఈ బగ్ GGUF-క్వాంటైజ్డ్ వెర్షన్‌లకు ప్రత్యేకంగా కనిపిస్తుంది, Llama.cpp అనుమితి ఇంజిన్‌లో రన్ అవుతున్నప్పుడు, ఇది ఓల్లామా మరియు LM స్టూడియో వంటి ప్రముఖ అప్లికేషన్‌ల ద్వారా ఉపయోగించబడుతుంది.
Llama.cppని ఉపయోగించాలని ప్లాన్ చేస్తున్న వినియోగదారుల కోసం, నమూనా క్రమాన్ని సరిచేయడానికి Unsloth యొక్క గైడ్‌ని సంప్రదించడం చాలా సిఫార్సు చేయబడింది.
QwQతో ప్రారంభించడం: ఒక ప్రాక్టికల్ గైడ్
QwQతో ప్రయోగాలు చేయాలనుకునే వారికి, ఓల్లామాలో దీన్ని సెటప్ చేయడం చాలా సులభం. అయితే, దీనికి గణనీయమైన vRAM ఉన్న GPU అవసరమని గమనించడం ముఖ్యం. మోడల్ 24GB 3090 Tiలో ఆచరణాత్మక ఉపయోగం కోసం తగినంత పెద్ద సందర్భ విండోతో విజయవంతంగా అమలు చేయబడింది.
CPU మరియు సిస్టమ్ మెమరీలో మోడల్‌ను అమలు చేయడం సాంకేతికంగా సాధ్యమే అయినప్పటికీ, హై-ఎండ్ వర్క్‌స్టేషన్ లేదా సర్వర్‌ని ఉపయోగించకుంటే ఇది చాలా నెమ్మదిగా ప్రతిస్పందన సమయాలకు దారి తీస్తుంది.
అవసరాలు:
- 4-బిట్ క్వాంటైజేషన్‌లో మీడియం-సైజ్ LLMలను అమలు చేయగల మెషిన్. కనీసం 24GB vRAMతో అనుకూల GPU సిఫార్సు చేయబడింది. మద్దతు ఉన్న కార్డ్‌ల జాబితాను ఇక్కడ కనుగొనవచ్చు.
- Apple సిలికాన్ Macల కోసం, కనీసం 32GB మెమరీ సిఫార్సు చేయబడింది.
ఈ గైడ్ Linux-వరల్డ్ కమాండ్-లైన్ ఇంటర్‌ఫేస్ మరియు ఓల్లామాతో ప్రాథమిక పరిచయాన్ని ఊహిస్తుంది.
ఓల్లామాను ఇన్‌స్టాల్ చేస్తోంది
ఓల్లామా అనేది ఒక ప్రసిద్ధ మోడల్ రన్నర్, ఇది వినియోగదారు హార్డ్‌వేర్‌లో LLMలను డౌన్‌లోడ్ చేయడం మరియు సర్వ్ చేసే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది. Windows లేదా macOS వినియోగదారుల కోసం, ollama.com నుండి ఏదైనా ఇతర అప్లికేషన్ లాగా డౌన్‌లోడ్ చేసి, ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.
Linux వినియోగదారుల కోసం, ఓల్లామా ఇన్‌స్టాలేషన్ కోసం సౌకర్యవంతమైన వన్-లైనర్‌ను అందిస్తుంది: