NuminaMath 开源项目教程

NuminaMath 开源项目教程

aimo-progress-prize 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aimo-progress-prize

1. 项目介绍

NuminaMath 是一个开源项目，旨在提供一个用于解决数学问题的深度学习模型。该模型经过精心训练，能够处理数学奥林匹克等高难度数学问题。项目包含了一个基于 DeepSeekMath-Base 7B 模型的训练和推理代码，以及两个高质量的数学问题训练数据集。NuminaMath 采用了工具集成推理（TIR）技术，并使用自我一致性解码算法来生成解决方案候选。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，创建一个 Python 虚拟环境：

conda create -n aimo python=3.10
conda activate aimo

安装 PyTorch：

注意：根据您的硬件配置选择合适的安装命令。

# 安装命令示例，具体版本可能需要根据项目要求调整
pip install torch==2.1.2

安装其他依赖：

pip install -r requirements.txt

安装 Flash Attention：

python -m pip install flash-attn --no-build-isolation

登录 Hugging Face 账户：

huggingface-cli login

安装 Git LFS：

sudo apt-get install git-lfs

模型训练

项目分为两个阶段的训练：

阶段 1： 在 NuminaMath-CoT 数据集上进行思维链（CoT）训练。

accelerate launch --config_file=training/configs/deepspeed_zero3.yaml training/sft.py training/configs/stage-1-cot.yaml

阶段 2： 在 NuminaMath-TIR 数据集上进行工具集成推理（TIR）训练。

accelerate launch --config_file=training/configs/deepspeed_zero3.yaml training/sft.py training/configs/stage-2-tir.yaml

模型量化

训练完成后，可以使用 AutoGPTQ 进行 8 位精度量化以提高性能。

python training/quantization.py --model_id AI-MO/NuminaMath-7B-TIR --calibration_dataset data/NuminaMath-TIR

3. 应用案例和最佳实践

NuminaMath 模型可以用于数学竞赛训练、在线教育平台以及任何需要数学问题解答的场合。以下是一些最佳实践：

• 在数学竞赛准备中，可以使用 NuminaMath 来练习和解答难题。
• 在在线教育平台中，可以集成 NuminaMath 来为学生提供实时的数学问题解答。
• 在开发新的教育软件时，可以利用 NuminaMath 的推理能力来辅助教育内容的生成。

4. 典型生态项目

NuminaMath 可以与其他开源项目结合，形成更加完善的教育和研究生态系统。以下是一些可能的生态项目：

• 教育平台集成：将 NuminaMath 集成到现有的教育平台中，如在线课堂系统或学习管理系统。
• 研究工具扩展：利用 NuminaMath 开展数学教育领域的研究，扩展其应用范围和功能。
• 数据集拓展：创建和共享新的数学问题数据集，以进一步提升 NuminaMath 的性能和适用性。

aimo-progress-prize 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aimo-progress-prize