[如何用LangSmith LLM运行数据轻松微调你的模型]

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如何用LangSmith LLM运行数据轻松微调你的模型

在这篇文章中，我们将探讨如何利用LangSmith的LLM运行数据来微调你的模型。这一过程简单明了，共分为三个步骤：

  1. 选择用于训练的LLM运行数据。
  2. 使用LangSmithRunChatLoader将这些运行加载为聊天会话。
  3. 微调你的模型。

安装好我们的前置条件之后，你就可以在LangChain应用中使用微调后的模型。

引言

在现代AI开发中，微调模型以适应特定用例变得越来越重要。这篇文章的目的是为你介绍如何使用LangSmith的运行数据来微调你的模型，优化其性能。

主要内容

1. 选择运行数据

首先，我们需要选择用于微调的数据。一个常见的做法是选择获得用户正面反馈的LLM运行数据。你可以在LangSmith Cookbook和官方文档中找到相关案例。

为了演示目的，我们将生成一些运行数据用于微调一个简单的函数调用链。

from enum import Enum
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Operation(Enum):
    add = "+"
    subtract = "-"
    multiply = "*"
    divide = "/"

class Calculator(BaseModel):
    num1: float
    num2: float
    operation: Operation = Field(..., description="+,-,*,/")

    def calculate(self):
        if self.operation == Operation.add:
            return self.num1 + self.num2
        elif self.operation == Operation.subtract:
            return self.num1 - self.num2
        elif self.operation == Operation.multiply:
            return self.num1 * self.num2
        elif self.operation == Operation.divide:
            if self.num2 != 0:
                return self.num1 / self.num2
            else:
                return "Cannot divide by zero"

2. 准备数据

在选择成功的运行后，我们需要实例化LangSmithRunChatLoader并加载聊天会话。

from langchain_community.chat_loaders.langsmith import LangSmithRunChatLoader

loader = LangSmithRunChatLoader(runs=llm_runs)
chat_sessions = loader.lazy_load()

3. 微调模型

准备好数据后，可以使用OpenAI库来开始微调过程。

import json
import time
from io import BytesIO
import openai

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

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

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

status = openai.fine_tuning.jobs.retrieve(job.id).status
start_time = time.time()
while status != "succeeded":
    time.sleep(5)
    status = openai.fine_tuning.jobs.retrieve(job.id).status

常见问题和解决方案

  • 访问API时的网络限制：某些地区的开发者可能会遇到访问API的困难。在这种情况下，考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

  • 数据准备错误：确保你的数据格式符合微调要求，否则可能会导致微调失败。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何从LangSmith的LLM运行中加载数据并用于模型微调。为了更深入地学习，你可以参考以下资源：

参考资料

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