LLM-Reasoner：讓任何大模型都能像DeepSeek R1一樣深入思考

PyTorch研習社

發布于 2025-3-11 01:36

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LLM-Reasoner 是一個庫，它讓任何 LLM（大模型）都能像 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 一樣深入思考。

LLM-Reasoner：讓任何大模型都能像DeepSeek R1一樣深入思考-AI.x社區

? 主要特點

?? 循序漸進的推理：不再有黑箱答案！準確了解 LLM 是如何思考的，類似于 O1 的系統方法

?? 實時進度：通過流暢的動畫觀看推理的展開

?? 多提供商支持：與 LiteLLM 支持的所有提供商兼容

?? 精美的 UI：一個漂亮的 Streamlit 界面可供使用

??? 高級用戶 CLI：無縫嵌入你的代碼

?? 信心跟蹤：了解 LLM 對每個步驟的確定程度

?? 快速開始

首先安裝：

pip install llm-reasoner

設置 OpenAI key:

export OPENAI_API_KEY="sk-your-key"

對于國內用戶可以選擇提供了與 OpenAI 接口兼容的模型或者是使用 llama_cpp_python 啟動一個本地的 LLM 服務，這個服務接口與 OpenAI 接口兼容。

以下是一些簡單的用法：

# 列當前所有可用模型
llm-reasoner models


# 生成一個推理鏈
llm-reasoner reason "How do planes fly?" --min-steps 5


#啟動 UI 界面
llm-reasoner ui

LLM-Reasoner：讓任何大模型都能像DeepSeek R1一樣深入思考-AI.x社區

或者直接在你的代碼中使用：

from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio


async def main():
    # Create a chain with your preferred settings
    chain = ReasonChain(
        model="gpt-4",                # Choose your model
        min_steps=3,                  # Minimum reasoning steps
        temperature=0.2,              # Control creativity
        timeout=30.0                  # Set your timeout
    )
    # Watch it think step by step!
    async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
        print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
        print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
        print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
        print(step.content)
asyncio.run(main())

??https://github.com/harishsg993010/LLM-Reasoner??

本文轉載自??PyTorch研習社??，作者：南七無名式

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LLM

DeepSeek

大模型

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