如何使用s1进行推理：vLLM与Transformers两种方法的详细教程

如何使用s1进行推理：vLLM与Transformers两种方法的详细教程

【免费下载链接】s1 s1: Simple test-time scaling 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/s1/s1

s1是Simple test-time scaling项目的核心模型，能够实现强大的推理性能。本教程将详细介绍使用vLLM和Transformers两种方法进行推理的完整步骤，帮助您快速上手这个先进的AI模型。🚀

为什么选择s1进行推理？

s1模型通过简单的测试时扩展技术，仅使用1,000个示例就能达到与o1-preview相当的推理性能。该模型特别擅长复杂问题的逐步推理，在数学、编程和逻辑推理任务中表现出色。

方法一：使用vLLM进行高效推理

vLLM是专门为大规模语言模型推理优化的库，提供极高的吞吐量和低延迟。这是生产环境中的首选方案。

环境准备

首先安装必要的依赖：

pip install vllm transformers torch

基础推理代码

使用vLLM进行推理非常简单，只需几行代码：

from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer

model = LLM("simplescaling/s1.1-32B", tensor_parallel_size=2)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("simplescaling/s1-32B")

stop_token_ids = tokenizer("<|im_end|>")["input_ids"]
sampling_params = SamplingParams(max_tokens=32768, stop_token_ids=stop_token_ids)

prompt = "How many r in raspberry"
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]

预算强制推理（Budget Forcing）

预算强制是s1项目的核心技术之一，能够显著提升模型的推理准确性：

MAX_TOKENS_THINKING = 32000
NUM_IGNORE = 1

# 设置停止标记
stop_token_ids = tokenizer("<|im_start|><|im_end|>")["input_ids"]
sampling_params = SamplingParams(max_tokens=MAX_TOKENS_THINKING, stop_token_ids=stop_token_ids, temperature=0.0)

方法二：使用Transformers进行灵活推理

Transformers库提供了更大的灵活性，适合研究和开发环境。

环境安装

pip install transformers torch

完整推理流程

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_name = "simplescaling/s1.1-32B"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "How many r in raspberry"
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful and harmless assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

两种方法对比分析

特性	vLLM	Transformers
推理速度	⚡ 极快	🐢 较慢
内存效率	💪 高效	🤏 一般
部署难度	🎯 简单	🎪 中等
灵活性	🎭 中等	🎨 极高

实用技巧与最佳实践

1. 模型选择建议

• s1.1-32B: 最新版本，推理性能更优
• s1-32B: 原始版本，依然强大

2. 硬件配置推荐

• 32B模型：建议2个GPU，tensor_parallel_size=2
• 内存要求：每个GPU约需20GB显存

3. 常见问题解决

内存不足问题：

• 减小batch_size参数
• 启用梯度检查点：--gradient_checkpointing=True

推理速度优化：

• 合理设置max_tokens参数
• 使用适当的温度设置

进阶应用场景

s1模型特别适用于以下场景：

• 复杂数学问题求解
• 编程代码生成与调试
• 逻辑推理任务
• 多步骤问题分析

总结

s1模型通过vLLM和Transformers两种方法都能实现高质量的推理。vLLM适合生产环境，提供最佳性能；Transformers适合研究和实验，提供最大灵活性。无论选择哪种方法，都能体验到s1在推理任务中的卓越表现。

通过本教程，您已经掌握了使用s1进行推理的核心技术。现在就开始实践，体验这个强大模型的推理能力吧！🎉

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