Budovanie vlastného chatbota s využitím lokálnych modelov LLM

Vo dnešnej dobe sa chatboty stali neoddeliteľnou súčasťou mnohých aplikácií a služieb. Dík rozvoju technológií jazykových modelov (LLM) je možné vytvárať inteligentných asistentov, ktorí môžu odpovedať na otázky, viesť konverzácie a vykonávať rôzne úlohy. V tomto článku sa pozrieme na to, ako postaviť vlastného chatbota s využitím lokálnych modelov LLM.

Úvod

Chatboty založené na jazykových modeloch ponúkajú mnoho výhod, ako napríklad:

• Užitočnosť: Môžu odpovedať na otázky, poskytovať informácie a vykonávať úlohy.
• Prispôsobiteľnosť: Môžu byť prispôsobené konkrétnym potrebám a scénam.
• Bezpečnosť: Použitie lokálnych modelov eliminuje potrebu odosielania dát na externé servery.

Výber modelu LLM

Prvým krokom je výber vhodného jazykového modelu. Existuje mnoho dostupných možností, ako napríklad:

• LLama
• Mistral
• Falcon

Výber modelu závisí od vašich potrieb, ako napríklad veľkosť modelu, výpočetné požiadavky a dostupnosť zdrojov.

Inštalácia a konfigurácia

Po výbere modelu je potrebné ho nainštalovať a skonfigurovať. Nižšie je uvedený príklad kódu na nainštalovanie modelu LLM pomocou knižnice transformers z knižnice Hugging Face.

!pip install transformers
!pip install torch

Následne môžete načítať model:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

Vytvorenie chatbota

Teraz, keď máme model a tokenizer, môžeme vytvoriť jednoduchého chatbota. Nižšie je uvedený príklad kódu, ktorý demonštruje, ako použiť model na generovanie odpovedí na otázky.

def generate_response(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# Príklad použitia
prompt = "Čo je umelá inteligencia?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

Optimalizácia a prispôsobenie

Aby bol chatbot efektívnejší, môže byť prispôsobený konkrétnym potrebám. Napríklad, môže byť pridaný mechanizmus správy kontextu, pamäte a model môže byť prispôsobený špecifickým dátam.

Správa kontextu

Môže byť pridaný mechanizmus správy kontextu, aby chatbot mohol pamätať predchádzajúce správy v konverzácii.

context = ""

def generate_response_with_context(prompt):
    global context
    full_prompt = context + "\n" + prompt
    inputs = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    context = full_prompt + "\n" + response
    return response

# Príklad použitia
prompt = "Čo je umelá inteligencia?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

prompt = "Ako to funguje?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

Prispôsobenie modelu

Model môže byť prispôsobený špecifickým dátam, aby sa zlepšila jeho účinnosť v konkrétnych scénach. Tento proces sa nazýva fine-tuningom.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

Nasadenie chatbota

Po vytvorení a prispôsobení chatbota môže byť nasadený v rôznych aplikáciách. Môže byť použitý rôznych frameworkov, ako napríklad Flask alebo FastAPI, aby sa vytvorilo API pre chatbota.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post("/generate_response")
def generate_response_endpoint(prompt: str):
    response = generate_response(prompt)
    return {"response": response}

# Spustenie servera
# !uvicorn main:app --reload

Záver

Vytvorenie vlastného chatbota s využitím lokálnych modelov LLM je proces, ktorý vyžaduje výber vhodného modelu, jeho inštaláciu a konfiguráciu, vytvorenie chatbota, optimalizáciu a nasadenie. Dík tomu môže byť vytvorený inteligentný asistent, ktorý bude odpovedať na otázky a vykonávať rôzne úlohy.

Pamätajte, že tento proces vyžaduje určitú technickú vedomosť a skúsenosť s programovaním, ale dík dostupným nástrojom a knižnicám, ako napríklad transformers z knižnice Hugging Face, môže byť tento proces značne uľahčený.