Menjalankan OpenHands-LM-32B-V0.1 Secara Lokal: Membuka Pengembangan Perangkat Lunak Otonom

Bayangkan memiliki asisten pengembangan perangkat lunak otonom di samping Anda, membuat potongan kode, menyelesaikan masalah GitHub, dan mengatur proyek dengan efisien. OpenHands-LM-32B-V0.1 adalah model yang mengubah permainan yang dirancang untuk memberdayakan pengembangan perangkat lunak dengan kemampuan sumber terbuka. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi cara menjalankan model ini secara lokal, memanfaatkan potensinya untuk mengubah alur kerja pengkodean Anda.

Pengenalan OpenHands-LM

OpenHands-LM dibangun di atas fondasi Qwen Coder 2.5 Instruct dan disesuaikan menggunakan kerangka pembelajaran penguatan yang dikembangkan oleh SWE-Gym. Model dengan 32B parameter ini mencapai kinerja yang mengesankan dalam tugas rekayasa perangkat lunak, terutama dalam menangani masalah GitHub dengan tingkat penyelesaian yang terverifikasi sebesar 37,2% pada benchmark SWE-Bench Verified. Karena relatif kompak, model ini dapat dijalankan secara lokal pada perangkat keras seperti satu GPU NVIDIA GeForce 3090, membuatnya dapat diakses bagi pengembang untuk mengelola dan mengoptimalkan proyek mereka tanpa bergantung pada layanan cloud.

Mengapa Menjalankan OpenHands-LM Secara Lokal?

Penerapan lokal menawarkan beberapa keuntungan:

• Keamanan dan Privasi: Menjalankan model secara lokal memastikan bahwa data proyek yang sensitif tetap aman dalam lingkungan Anda, mengurangi risiko paparan melalui API eksternal.
• Kustomisasi: Anda dapat menyesuaikan model dengan alur kerja pengembangan spesifik Anda, meningkatkan kinerjanya pada tugas-tugas yang unik untuk proyek Anda.
• Efisiensi Biaya: Dengan meminimalkan ketergantungan pada panggilan API eksternal, Anda menghemat biaya layanan sambil tetap mengendalikan akses data.

Menyiapkan OpenHands-LM Secara Lokal

Prasyarat

1. Persyaratan Perangkat Keras: Pastikan Anda memiliki GPU yang sesuai (misalnya, NVIDIA GeForce 3090) dan setidaknya 16 GB RAM untuk operasi yang lancar.

2. Pengaturan Perangkat Lunak: Instal Docker dan Docker Desktop di sistem Anda (Windows, macOS, atau Linux).

   Untuk macOS dan Windows:

   • Pastikan Docker Desktop terinstal dan dikonfigurasi untuk menggunakan soket Docker default.
   • Verifikasi bahwa sistem Anda menjalankan versi terbaru Docker.

   Untuk Linux:

   • Instal Docker dan pastikan Anda memiliki setidaknya Ubuntu 22.04 atau distribusi Linux serupa.

Langkah-langkah Menjalankan OpenHands-LM

1. Unduh Model OpenHands LM:

   • Kunjungi Hugging Face untuk mengunduh OpenHands-LM-32B-V0.1 secara langsung. Ukurannya sekitar 20 GB.

2. Buat Endpoint yang Kompatibel dengan OpenAI:

   • Gunakan kerangka penyajian model seperti SGLang atau vLLM untuk membuat endpoint lokal yang kompatibel dengan OpenAI.

3. Konfigurasi Agen OpenHands:

   • Arahkan agen OpenHands Anda ke model yang baru disiapkan mengikuti instruksi yang diberikan oleh dokumentasi OpenHands.

Contoh Pengaturan dengan Docker

Berikut adalah panduan pengaturan sederhana menggunakan Docker untuk menjalankan OpenHands:

1. Instal Docker:

   # Untuk Ubuntu
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install docker.io -y
   
   # Untuk Windows (dengan WSL)
   wsl --install -d Ubuntu

2. Tarik dan Jalankan Gambar Docker OpenHands:

   Karena tidak ada gambar Docker khusus untuk OpenHands-LM, Anda biasanya menjalankan OpenHands dengan kontainer utamanya dan menghubungkannya ke antarmuka model lokal Anda.

   docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.30

   Kemudian, mulai OpenHands mengikuti panduan instalasi resminya:

   docker run -it --rm --pull=always \
   -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30 \
   -e LOG_ALL_EVENTS=true \
   -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
   -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
   -p 3000:3000 \
   --add-host host.docker.internal:host-gateway \
   --name openhands-app \
   docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.30

3. Antarmuka Pengguna OpenHands:

   • Akses pengaturan OpenHands Anda di http://localhost:3000 di browser web Anda.

4. Hubungkan OpenHands dengan Model Lokal:

   • Pastikan OpenHands terhubung ke model OpenHands-LM-32B-V0.1 yang dihosting secara lokal melalui endpoint model tersebut.

Tantangan dan Solusi

Saat menjalankan OpenHands-LM secara lokal, Anda mungkin menghadapi masalah terkait kinerja perangkat keras, pengaturan lingkungan, atau sensitivitas model terhadap tingkat kuantisasi. Berikut beberapa tips:

1. Peningkatan Perangkat Keras:

   • Jika Anda mengalami kemacetan kinerja, pertimbangkan untuk memperbarui GPU Anda untuk daya pemrosesan yang lebih baik.

2. Penyesuaian Lingkungan:

   • Pastikan Docker dan kerangka server model (seperti SGLang) terinstal dan diperbarui dengan benar.

3. Optimasi Kuantisasi:

   • Berhati-hatilah dengan tingkat kuantisasi; menjalankan pada tingkat yang lebih rendah dapat mempengaruhi kinerja model.

Integrasi dengan LightNode VPS

Bagi mereka yang membutuhkan skalabilitas atau ingin menghosting proyek pengembangan mereka secara jarak jauh sambil tetap mengendalikan OpenHands-LM, menggunakan LightNode VPS (Virtual Private Server) adalah pilihan yang sangat baik. LightNode menawarkan konfigurasi server yang fleksibel yang cocok untuk tugas berkinerja tinggi seperti menjalankan model AI lokal.

Mengapa Memilih LightNode untuk Menghosting OpenHands-LM?:

1. Sumber Daya yang Dapat Disesuaikan:

   • Alokasikan sumber daya sesuai kebutuhan Anda, memastikan eksekusi model yang efisien.

2. Fitur Keamanan:

   • Manfaatkan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi proyek dan data Anda.

3. Skalabilitas:

   • Mudah meningkatkan infrastruktur Anda berdasarkan permintaan proyek.

Pertimbangkan untuk memigrasikan pengaturan Anda ke LightNode hari ini untuk meningkatkan alur kerja pengembangan Anda:
Kunjungi LightNode untuk menjelajahi solusi VPS yang disesuaikan.

Kesimpulan

Menjalankan OpenHands-LM-32B-V0.1 secara lokal membuka jalan baru untuk pengembangan perangkat lunak dengan menawarkan otonomi, kustomisasi, dan keamanan proyek yang lebih baik. Dengan mengintegrasikan model yang kuat ini ke dalam alur kerja Anda, Anda dapat mengotomatiskan penulisan kode, penyelesaian masalah, dan tugas manajemen proyek dengan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Seiring masa depan pengembangan perangkat lunak semakin bergantung pada alat bantu AI, memanfaatkan potensi penuh model seperti OpenHands-LM akan menjadi kunci untuk tetap unggul di industri.