如何在AO 上打造AI 應用？

來源：PermaDAO

AO 是為鏈上AI 設計的非同步通訊網絡，透過與Arweave 的結合，實現高效能鏈下運算和永久資料儲存。文章介紹了在AO 上運行AI 進程的步驟，儘管目前僅支援小型模型，但未來將支援更複雜的運算能力，AI 在鏈上的發展前景廣闊。

什麼是AO 上的AI？

AO 天生就是為鏈上AI 設計的

2023 年被稱為AI 的元年，各種大模型以及AI 的應用層出不窮。 Web3 的世界中，AI 的發展也是關鍵的一環。但一直以來，「區塊鏈不可能三角」讓區塊鏈的運算一直處於昂貴、擁擠的狀態，阻礙了AI 在Web 3 上的發展。但現在這種情況在AO 上已經得到了初步改善，並且展現了無限的潛力。

AO 被設計為一個訊息驅動的非同步通訊網路。基於儲存共識範式（SCP），AO 運行在Arweave 之上，實現了與Arweave 的無縫整合。在這種創新的範式中，儲存（共識）與計算被有效地分離，使得鏈下計算和鏈上共識成為可能。

• 高效能運算：智慧合約的運算在鏈下執行，不再受制於鏈上的區塊共識過程，從而大大擴展了運算效能。不同節點上的各個進程可以獨立地執行平行運算和本地驗證，而無需像傳統的EVM 架構中那樣等待所有節點完成重複運算和全域一致性驗證。 Arweave 為AO 提供了所有指令、中間狀態和計算結果的永久存儲，作為AO 的資料可用層和共識層。因此，高效能運算（包括使用GPU 進行運算）都成為了可能。

• 永存的數據：這是Arweave 一直以來所致力於做的事情。我們知道AI 的訓練中很關鍵的一個環節就是訓練資料的收集，而這正好是Arweave 的強項。至少200 年時間的資料永存，讓AO + Arweave 的生態中擁有了豐富的資料集。

此外，AO 和Arweave 的創始人Sam 在今年6 月的一次發布會上演示了第一個基於aos-llama 的AI 進程。為了保證效能，並沒有使用先前一直使用的Lua，而是使用了C 編譯的wasm。

使用的模型是huggingface 上開源的llama 2。可以在Arweave 下載模型，是一個約2.2GB 的模型檔案。

Llama land

Llama Land 是一款前沿的大型多人線上（MMO）遊戲，它以AI 技術為核心，建構於先進的AO 平台之上。也是在AO + Arweave 生態上的首個AI 應用。其中最主要的特徵就是llama coin 的發行，是100% AI 控制的，也就是用戶跟Llama king 祈願，得到Llama king 賞賜的llama coin。另外，地圖中的Llama Joker、Llama oracle 也都是基於AI 進程完成的NPC。

那接下來我們來看看如何自己在AO 上跑一個AI 進程。

AI Demo

1. 整體介紹

我們是利用Sam 已經在AO 上部署好的AI 服務來實現我們自己AI 應用。 Sam 部署的AI 服務由兩部分組成：llama-herd、llama-worker（多個llama-worker）。其中llama-herd 負責AI 任務的分派，AI 任務的定價。 llama-worker 則是真正跑大模型的進程。然後，我們的AI 應用是透過請求llama-herd 來實現AI 能力的，在請求的同時也會需要支付一定的wAR。

注意：或許你會疑惑，我們為什麼不自己跑llama-worker 來實現自己的AI 應用呢？因為AI 的module 在實例化為進程的時候，需要15GB 的內存，我們自己實例化會出現內存不足的報錯。

2. 建立進程並儲值wAR

首先，我們需要建立進程，盡量把進程都升級到最新版本，再進行後續的操作。可以避免一些錯誤，節省很多時間。

運行AI 進程需要耗費少量的wAR。透過arconnect 轉成功以後，會在進程中看到Action = Credit-Notice 的一則訊息。執行一次AI 需要消耗wAR，但是消耗的並不多，作為demo 之用的話，向進程轉0.001 wAR 即可。

注意：wAR 可以透過AOX 跨鏈橋獲取，跨鏈需要3 ~ 30 分鐘。

可以透過以下命令查看目前進程中wAR 的餘額。下面是我執行了5 次左右還剩下的wAR。消耗的數量跟token 的長度以及目前運行一次大模型的即時價格有關係。另外，如果當前請求處於擁塞狀態，那麼也會需要一個額外的費用。 （在文章最後，我會根據程式碼詳細解析下費用計算，有興趣的朋友可以看看）

注意：這裡小數點為12 位，也就是說999999673 表示的是0.000999999673 個wAR。

3. 安裝/更新APM

APM 全稱為ao package management，建構AI 進程的話，需要透過APM 安裝對應的套件。執行上述指令，出現對應的提示，就是安裝/更新APM 成功了。

4. 安裝Llama Herder

執行完成以後，在進程內會有一個Llama 對象，可以透過輸入Llama 進行訪問，那麼 Llama Herder 就是安裝成功了。

注意：這裡如果運行的進程中沒有足夠的wAR 則Llama.run 方法是無法執行的，會出現Transfer Error。需依照第一步充值wAR。

5. Hello Llama

接下來我們做一個簡單的互動。問AI 進程“生命的意義是什麼？”，限定了最多產生20 個token。然後把結果放到OUTPUTS 中。 AI 進程的執行需要幾分鐘的時間，如果有AI 任務排隊的話，則需要等待更久。

如下面代碼中的返回，AI 回复“生命的意義是一個深刻而哲學的問題，一直吸引著人類。”

注意：這裡如果運行的進程中沒有足夠的wAR 則Llama.run 方法是無法執行的，會出現Transfer Error。需依照第一步充值wAR。

6. 做一個Llama Joker

更深入一步，我們來看看Llama Joker 的實現。 （由於篇幅有限，僅展示AI 相關的核心程式碼。）

建立一個Llama Joker 其實相當簡單，與你在Web 2 的AI 應用中建立一個聊天機器人類似。

• 首先，用<|system|> / <|user|> / <|assistant|> 在建構的Prompt 中區分不同角色。

• 其次，確定好固定的提示語部分。 Llama Joker 的例子中就是<|system|> 的內容「Tell a joke on the given topic」。

• 最後，建構Llama Joker Npc 與使用者進行互動。但這裡為了篇幅，直接定義了變數local userContent = “cats”。說明了用戶想聽一個與貓咪相關的笑話。

是不是so easy 呢。

更多

在鏈上實現AI 的能力，在之前是無法想像的東西。現在已經可以在AO 上，基於AI 實現了完成度較高的應用，其前景讓人期待，也給了大家無限的想像空間。

但是就目前而言，限制也是比較明顯的。目前只能支援2 GB 左右的“小語言模型”，尚不能利用GPU 進行運算等。不過值得慶幸的是，AO 的架構設計也都對這些短板有著對應解決方案。例如，編譯一個可以利用GPU 的wasm 虛擬機器。

期待在不久的將來，AI 可以在AO 的鏈上，開放出更絢爛的花朵。

附錄

前面留下的一個坑，一起看下Llama AI 的費用計算。

以下是初始化好以後的Llama 對象，分別對重要的對象給予一個我的理解。

1. M.herder: 儲存了Llama Herder 服務的識別碼或位址。

2. M.token: 用於支付AI 服務的token。

3. M.feeBase: 基礎費用，用於計算總費用的基礎值。

4. M.feeToken: 每個token 對應的費用，用於根據請求中的token 數量計算額外費用。

5. M.lastMultiplier: 上一次交易費用的乘數因子，可能用於調整當前費用。

6. M.queueLength: 目前請求佇列的長度，影響費用計算。

7. M.feeBump: 費用成長因子，預設為1.005，代表每次增加0.5%。

• M.feeBase 初始值為0。

• 透過M.getPrices 函數向Llama Herder 請求最新價格資訊。

• 其中M.feeBase、feeToken、M.lastMultiplier、M.queueLength 都是向M.herder 請求，並接收到Info-Response 訊息後，即時變動的。確保了總是保持最新的價格相關的欄位值。

計算費用的具體步驟：

1. 根據M.feeBase 加上feeToken 與token 數量的乘積，得到一個初始的費用。

2. 在初始費用的基礎上，再乘以M.lastMultiplier。

3. 最後，如果有請求排隊的情況，會再乘以M.feeBump，也就是1.005 得到最後的費用。

引用連結

1. Arweave 上的模型位址：

https://arweave.net/ISrbGzQot05rs_HKC08O_SmkipYQnqgB1yC3mjZZeEo

2. aos llama 原始碼：

https://github.com/samcamwilliams/aos-llama

3. AOX 跨鏈橋：

https://aox.arweave.dev/