OpenHands-LM-32B-V0.1'i Yerel Olarak Çalıştırma: Otonom Yazılım Geliştirmeyi Açma

Yanınızda otonom bir yazılım geliştirme asistanı olduğunu hayal edin; kod parçacıkları oluşturuyor, GitHub sorunlarını çözüyor ve projeleri verimli bir şekilde organize ediyor. OpenHands-LM-32B-V0.1, yazılım geliştirmeyi açık kaynak yetenekleriyle güçlendirmek için tasarlanmış devrim niteliğinde bir modeldir. Bu makalede, bu modeli yerel olarak nasıl çalıştıracağınızı keşfedeceğiz ve kodlama iş akışınızı dönüştürme potansiyelinden nasıl yararlanacağınızı inceleyeceğiz.

OpenHands-LM'e Giriş

OpenHands-LM, Qwen Coder 2.5 Instruct temeli üzerine inşa edilmiştir ve SWE-Gym tarafından geliştirilen bir pekiştirmeli öğrenme çerçevesi kullanılarak ince ayar yapılmıştır. Bu 32B parametreli model, yazılım mühendisliği görevlerinde etkileyici bir performans sergilemekte, özellikle GitHub sorunlarını %37.2'lik doğrulanmış çözüm oranıyla ele almaktadır. Göreceli olarak kompakt olan bu model, tek bir NVIDIA GeForce 3090 GPU gibi donanımlarda yerel olarak çalıştırılabilir, bu da geliştiricilerin projelerini bulut hizmetlerine bağımlı olmadan yönetmelerini ve optimize etmelerini sağlar.

Neden OpenHands-LM'yi Yerel Olarak Çalıştırmalısınız?

Yerel dağıtım birkaç avantaj sunar:

• Güvenlik ve Gizlilik: Modellerin yerel olarak çalıştırılması, hassas proje verilerinin ortamınızda güvende kalmasını sağlar ve dış API'ler aracılığıyla ifşa olma riskini azaltır.
• Özelleştirme: Modeli, belirli geliştirme iş akışınıza göre ince ayar yapabilir, projelerinize özgü görevlerde performansını artırabilirsiniz.
• Maliyet Etkinliği: Dış API çağrılarına bağımlılığı en aza indirerek, veri erişimi üzerinde kontrol sağlarken hizmet maliyetlerinden tasarruf edersiniz.

OpenHands-LM'yi Yerel Olarak Kurma

Ön Gereksinimler

1. Donanım Gereksinimleri: Sorunsuz bir çalışma için uygun bir GPU (örn. NVIDIA GeForce 3090) ve en az 16 GB RAM'e sahip olduğunuzdan emin olun.

2. Yazılım Kurulumu: Sisteminizde Docker ve Docker Desktop'ı kurun (Windows, macOS veya Linux).

   macOS ve Windows için:

   • Docker Desktop'ın kurulu ve varsayılan Docker soketini kullanacak şekilde yapılandırıldığından emin olun.
   • Sisteminizin en son Docker sürümünü çalıştırdığını doğrulayın.

   Linux için:

   • Docker'ı kurun ve en az Ubuntu 22.04 veya benzeri bir Linux dağıtımına sahip olun.

OpenHands-LM'yi Çalıştırma Adımları

1. OpenHands LM Modelini İndirin:

   • OpenHands-LM-32B-V0.1'i doğrudan indirmek için Hugging Face'i ziyaret edin. Yaklaşık 20 GB'dır.

2. OpenAI Uyumlu Bir Uç Nokta Oluşturun:

   • Yerel bir OpenAI uyumlu uç nokta oluşturmak için SGLang veya vLLM gibi bir model sunma çerçevesi kullanın.

3. OpenHands Ajanını Yapılandırın:

   • OpenHands belgelendirmesinde sağlanan talimatları izleyerek OpenHands ajanınızı yeni kurulan modele yönlendirin.

Docker ile Örnek Kurulum

OpenHands'i çalıştırmak için Docker kullanarak basit bir kurulum kılavuzu:

1. Docker'ı Kurun:

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

2. OpenHands Docker Görüntüsünü İndirin ve Çalıştırın:

   OpenHands-LM için özel bir Docker görüntüsü olmadığından, genellikle OpenHands'i ana konteyneri ile çalıştırır ve yerel model arayüzünüze bağlarsınız.

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

   Ardından, resmi kurulum kılavuzunu takip ederek OpenHands'i başlatın:

   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. OpenHands UI:

   • Web tarayıcınızda http://localhost:3000 adresinden OpenHands kurulumunuza erişin.

4. OpenHands'i Yerel Model ile Bağlayın:

   • OpenHands'in yerel olarak barındırılan OpenHands-LM-32B-V0.1 modeline modelin uç noktası aracılığıyla bağlı olduğundan emin olun.

Zorluklar ve Çözümler

OpenHands-LM'yi yerel olarak çalıştırırken, donanım performansı, ortam kurulumu veya modelin kuantizasyon seviyelerine duyarlılığı ile ilgili sorunlarla karşılaşabilirsiniz. İşte bazı ipuçları:

1. Donanım Yükseltmeleri:

   • Performans darboğazlarıyla karşılaşırsanız, daha iyi işlem gücü için GPU'nuzu güncellemeyi düşünün.

2. Ortam Ayarlamaları:

   • Docker ve model sunucu çerçevesinin (örn. SGLang) düzgün bir şekilde kurulduğundan ve güncellendiğinden emin olun.

3. Kuantizasyon Optimizasyonu:

   • Kuantizasyon seviyeleriyle dikkatli olun; daha düşük seviyelerde çalıştırmak model performansını etkileyebilir.

LightNode VPS ile Entegrasyon

Geliştirme projelerini uzaktan barındırmak ve OpenHands-LM üzerinde kontrol sağlamak isteyenler için LightNode VPS (Sanal Özel Sunucu) kullanmak mükemmel bir seçenektir. LightNode, yerel AI modellerini çalıştırmak gibi yüksek performanslı görevler için uygun esnek sunucu yapılandırmaları sunar.

OpenHands-LM'yi Barındırmak İçin LightNode'u Neden Seçmelisiniz?:

1. Özelleştirilebilir Kaynaklar:

   • İhtiyaçlarınıza göre kaynakları tahsis edin, modelin verimli bir şekilde çalışmasını sağlayın.

2. Güvenlik Özellikleri:

   • Projelerinizi ve verilerinizi korumak için sağlam güvenlik önlemlerinden yararlanın.

3. Ölçeklenebilirlik:

   • Proje taleplerine göre altyapınızı kolayca ölçeklendirin.

Geliştirme iş akışınızı geliştirmek için kurulumunuzu bugün LightNode'a taşımayı düşünün:
Özelleştirilmiş VPS çözümlerini keşfetmek için LightNode'u ziyaret edin.

Sonuç

OpenHands-LM-32B-V0.1'i yerel olarak çalıştırmak, otonomi, özelleştirme ve geliştirilmiş proje güvenliği sunarak yazılım geliştirme için yeni yollar açar. Bu güçlü modeli iş akışınıza entegre ederek, kod yazma, sorun çözme ve proje yönetimi görevlerini eşi benzeri görülmemiş bir verimlilikle otomatikleştirebilirsiniz. Yazılım geliştirme geleceği giderek AI destekli araçlara bağımlı hale geldikçe, OpenHands-LM gibi modellerin tam potansiyelini kullanmak sektörde önde kalmak için kritik olacaktır.