NVIDIA AceReason-Nemotron-14B 로컬 설치 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

• 개발자, 연구자, 기술 학습자
• 고급 수준의 모델 설치 및 사용 경험 (CUDA, Python 환경 구성, SSH 등 기술적 역량 필요)

핵심 요약

• NVIDIA AceReason-Nemotron-14B는 강화학습을 통해 수학/코드 문제 해결에 특화된 14B 파라미터 모델로, AIME, LiveCodeBench 등 복잡한 벤치마크에서 우수한 성능을 보인다.
• H100/A100 GPU와 vllm 로더 사용 시 32,768 토큰 컨텍스트 처리 가능하며, SSH 키 인증과 NVIDIA CUDA 환경이 필수 구성 요소다.
• Python 3.11 설치 및 start_linux.sh 스크립트 자동 설정을 통해 웹 UI 기반 서버를 구동할 수 있다.

섹션별 세부 요약

1. 모델 개요

• AceReason-Nemotron-14B는 DeepSeek-R1-Qwen 기반으로 수학 문제와 코드 생성에 특화된 2단계 훈련 모델이다.
• AIME와 LiveCodeBench 벤치마크에서 대규모 모델을 초월하는 성능을 보인다.
• 수학 문제 해결 시 단계별 추론과 최종 답안 박스(\boxed{}) 형식을 사용한다.

2. 설치 전 요구사항

• GPU 사양: H100/A100 80GB 이상 권장 (VRAM이 낮은 GPU는 --n_ctx 8192 등 조정 필요).
• 인프라: NodeShift 또는 기타 GDPR/SOC2/ISO27001 인증 클라우드 제공업체 사용.
• 인증 방식: SSH 키 사용이 보안성 측면에서 권장됨.
• CUDA 환경: NVIDIA Cuda Virtual Machine 이미지 기반 설치 필요.

3. 설치 단계

• Virtual Machine 생성:

- GPU 모델 선택 (H100, A100 등), 저장소 및 지리적 지역 설정.

- SSH 키 생성 후 NVIDIA Cuda VM 이미지 선택.

• Python 설치:

- Python 3.11 설치 및 update-alternatives 명령어로 기본 버전 설정.

- pip 설치 및 get-pip.py 스크립트 실행.

• 모델 설치:

- start_linux.sh 스크립트 실행 → CUDA/GPU 백엔드 선택 (A 입력).

- 모델 다운로드: python3 download-model.py nvidia/AceReason-Nemotron-14B 명령어 사용.

- 웹 UI 서버 실행 후 http://localhost:7860에서 접근 가능.

4. 모델 사용 예시

• 질문 입력:

```python

"Please reason step by step and put your final answer within \boxed{}:

If a number is multiplied by 4 and then increased by 5, the result is 29. What is the number?"

```

• 결과: 단계별 추론 후 \boxed{6} 형식의 답안 제공.

결론

• 최적의 성능을 위해 H100/A100 GPU + vllm 로더 사용을 권장하며, Python 3.11과 CUDA 11.8 이상 환경 구성이 필수적이다.
• SSH 포트 전달(ssh -L 7860:127.0.0.1:7860)을 통해 로컬에서 웹 UI 접속 가능.
• AceReason-Nemotron-14B는 복잡한 수학/코드 문제 해결에 명확한 단계별 추론과 정확한 답안을 제공하는 강화학습 기반 모델이다.