Jako vývojáři AI systémů často u architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation) narážíme na zásadní limit: oddělení vyhledávače (retriever) a generátoru. Tradiční systémy hledají dokumenty na základě povrchní podobnosti textu a generátor následně zpracovává hrubá data. Tím vzniká “rozbitý gradient”, kdy se model neumí učit jako celek.
Apple s modelem CLaRa (Continuous Latent Reasoning) přináší řešení, které sjednocuje vyhledávání a generování do jednoho spojitého prostoru. Níže popíšu, jak tento systém funguje a jak na něm postavit lokální aplikaci.
1. Co je CLaRa a v čem je jiná
CLaRa nemapuje dokumenty na hrubý text, ale na kompaktní paměťové tokeny (tedy zhuštěné vektorové reprezentace). To přináší dvě hlavní výhody:
-
End-to-End učení: Vyhledávač dostává zpětnou vazbu přímo z chybové funkce generátoru. Učí se tedy vybírat ty dokumenty, které skutečně pomáhají odpovědět na otázku, ne jen ty, které vypadají podobně.
-
Vysoká komprese: Model dokáže zkomprimovat kontext 32x až 64x [07:16]. To významně snižuje nároky na délku kontextového okna (Context Window) a zrychluje výpočet.
Pojďme si Claru zprovoznit pro vaše lokální řešení.
2. Příprava lokálního prostředí
Pro běh modelu budete potřebovat stroj s GPU, ideálně s podporou CUDA. Na test byl použit hardware s 48 GB VRAM, ale při běhu si model řekl o méně než 15 GB VRAM, což jej činí dostupným i pro spotřebitelské karty (např. RTX 3090/4090).
Softwarové prerekvizity:
- Linux (Ubuntu) nebo WSL2 na Windows.
- Python 3.10 (doporučeno spravovat přes Conda).
- Knihovny transformers a torch.
Instalace:
Klíčovým krokem je instalace knihovny transformers ze zdrojového kódu a následné stažení modelu do lokální složky, aby na něj mohl skript odkazovat.
# 1. Vytvoření prostředí
conda create -n clara python=3.10 -y
conda activate clara
# 2. Instalace závislostí
# (Ujistěte se, že máte nainstalované CUDA ovladače)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url [https://download.pytorch.org/whl/cu118](https://download.pytorch.org/whl/cu118)
pip install git+[https://github.com/huggingface/transformers](https://github.com/huggingface/transformers)
pip install accelerate deepspeed
pip install flash-attn --no-build-isolation
# 3. Stažení modelu
# Nainstalujeme CLI pro Hugging Face a stáhneme model lokálně
pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli login
# Poznámka: Ověřte aktuální ID repozitáře na HF, níže je příklad pro stažení do složky
huggingface-cli download apple/ml-clara-7b --local-dir ./models/clara-7b
3. Implementace RAG aplikace
Model CLaRa funguje ve třech fázích tréninku, ale pro naši aplikaci je klíčová Fáze 3: End-to-End (CLaRa). V tomto režimu model přijímá otázku a sadu kandidátních dokumentů, které si sám “přečte” ve formě komprimovaných vektorů a vybere nejvhodnější odpověď.
Níže uvádím kód pro sestavení inferenčního (vyvozovacího) skriptu. Tento skript simuluje jádro vaší RAG aplikace.
import torch
import os
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# Cesta k ADRESÁŘI, kam jsi stáhl model v předchozím kroku
MODEL_PATH = "./models/clara-7b"
# Kontrola existence modelu
if not os.path.exists(MODEL_PATH):
print(f"CHYBA: Cesta {MODEL_PATH} neexistuje. Musíš model nejprve stáhnout pomocí huggingface-cli.")
exit(1)
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Zařízení: {device}")
try:
print("Načítám model (to může chvíli trvat)...")
# trust_remote_code=True je NUTNÉ, protože CLaRa má vlastní architekturu v Python souborech
model = AutoModel.from_pretrained(
MODEL_PATH,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.bfloat16, # Důležité pro novější GPU a úsporu VRAM
device_map="auto" # Automaticky rozloží model na GPU
)
except Exception as e:
print(f"Chyba při načítání modelu. Máš nainstalovaný 'flash_attn'?\nDetail: {e}")
exit(1)
# Simulace dokumentů (Knowledge Base)
# V reálné aplikaci byste zde načítali data z vaší databáze
documents = [
["Apple CLaRa je model sjednocující retriever a generátor.",
"Tradiční RAG odděluje indexaci a generování, což vede ke ztrátě kontextu.",
"RAG znamená Retrieval-Augmented Generation.",
"Praha je krásné město, ale nesouvisí s AI."]
]
# Dotaz
questions = ["V čem se liší CLaRa od běžného RAGu?"]
print("Generuji odpověď...")
try:
# Model vrací tuple (odpověď, indexy_dokumentů)
output, topk_indices = model.generate_from_questions(
questions=questions,
documents=documents,
max_new_tokens=200,
generation_top_k=1 # Kolik dokumentů má finálně zvážit
)
print("\n=== VÝSLEDEK ===")
print(f"Otázka: {questions[0]}")
print(f"Odpověď: {output[0]}")
print(f"Použité podklady (index): {topk_indices}")
except AttributeError:
print("Chyba: Model nenačetl správné metody. Zkontroluj verzi 'transformers' a zda je 'trust_remote_code=True'.")
4. Jak to funguje pod kapotou (Princip SCP)
Pro pochopení chování aplikace je nutné zmínit techniku SCP (Salient Compressor Pre-training). Běžná komprese textu často plýtvá kapacitou na nepodstatná slova. SCP nutí model soustředit se na sémantické jádro textu. Model byl předtrénován tak, aby z komprimované verze dokázal rekonstruovat parafrázovaný význam, nikoliv doslovný text.
To znamená, že vaše aplikace bude velmi odolná vůči “šumu” v dokumentech. Pokud do systému vložíte logy nebo technické zprávy, CLaRa si vytáhne pouze podstatnou informaci pro odpověď a zbytek ignoruje, čímž šetří výpočetní výkon.
5. Shrnutí pro vývojáře
Postavení lokální aplikace na CLaRa-7B přináší specifické výhody oproti běžnému stacku (např. Llama 3 + LangChain):
-
Úspora zdrojů: Díky kompresi zpracujete více dokumentů s menší pamětí.
-
Přesnost: Model méně halucinuje, protože “přemýšlí” nad dokumenty ve stejném prostoru, ve kterém generuje text [05:01].
-
Jednoduchost: Odpadá nutnost ladit složité propojení mezi vektorovou databází a LLM – CLaRa funguje jako “vše v jednom” pro reranking i generování.
Pro nasazení doporučuji začít s Docker kontejnerem obsahujícím pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-devel a doinstalovat specifické závislosti z repozitáře apple/ml-clara.
