নিজের চ্যাটবট তৈরি করা স্থানীয় LLM মডেল ব্যবহার করে

আজকাল চ্যাটবটগুলি অনেক অ্যাপ্লিকেশন এবং সেবার অপরিহার্য অংশ হয়ে উঠেছে। ভাষা মডেল (LLM) প্রযুক্তির বিকাশের মাধ্যমে বুদ্ধিমান সহায়ক তৈরি করা সম্ভব হয়েছে, যা প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, কথোপকথন করতে পারে এবং বিভিন্ন কাজ সম্পন্ন করতে পারে। এই নিবন্ধে আমরা স্থানীয় LLM মডেল ব্যবহার করে নিজের চ্যাটবট তৈরি করার বিষয়টি আলোচনা করব।

পরিচিতি

ভাষা মডেল ভিত্তিক চ্যাটবটগুলি অনেক সুবিধা প্রদান করে, যেমন:

• উপযোগিতা: তারা প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, তথ্য প্রদান করতে পারে এবং কাজ সম্পন্ন করতে পারে।
• অনুক্ষেপণযোগ্যতা: তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজন এবং পরিস্থিতির জন্য অনুক্ষেপণ করা যায়।
• নিরাপত্তা: স্থানীয় মডেল ব্যবহার করে বাহ্যিক সার্ভারে ডেটা প্রেরণের প্রয়োজন হয় না।

LLM মডেল নির্বাচন

প্রথম ধাপ হল উপযুক্ত ভাষা মডেল নির্বাচন করা। অনেক উপলব্ধ বিকল্প রয়েছে, যেমন:

• LLama
• Mistral
• Falcon

মডেল নির্বাচন আপনার প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে, যেমন মডেলের আকার, গণনাগত প্রয়োজনীয়তা এবং সম্পদ উপলব্ধি।

ইনস্টলেশন এবং কনফিগারেশন

মডেল নির্বাচনের পর তাকে ইনস্টল এবং কনফিগার করতে হবে। নিচে হাগিং ফেসের transformers লাইব্রেরি ব্যবহার করে LLM মডেল ইনস্টল করার জন্য একটি উদাহরণ কোড রয়েছে।

!pip install transformers
!pip install torch

এরপর মডেল লোড করা যায়:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

চ্যাটবট তৈরি করা

এখন যখন আমরা মডেল এবং টোকেনাইজার আছে, আমরা একটি সরল চ্যাটবট তৈরি করতে পারি। নিচে একটি উদাহরণ কোড রয়েছে যা দেখায় মডেল কিভাবে প্রশ্নের উত্তর তৈরি করতে ব্যবহার করা যায়।

def generate_response(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# উদাহরণ ব্যবহার
prompt = "কি হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

অপ্টিমাইজেশন এবং অনুক্ষেপণ

চ্যাটবট আরও কার্যকর হতে পারে, তাকে নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার জন্য অনুক্ষেপণ করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, কনটেক্সট ব্যবস্থাপনা, মেমোরি মেকানিজম যোগ করা এবং মডেলকে নির্দিষ্ট ডেটার জন্য অনুক্ষেপণ করা যায়।

কনটেক্সট ব্যবস্থাপনা

কনটেক্সট ব্যবস্থাপনা মেকানিজম যোগ করা যায়, যাতে চ্যাটবট কথোপকথনের পূর্ববর্তী বার্তাগুলি মনে রাখতে পারে।

context = ""

def generate_response_with_context(prompt):
    global context
    full_prompt = context + "\n" + prompt
    inputs = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    context = full_prompt + "\n" + response
    return response

# উদাহরণ ব্যবহার
prompt = "কি হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

prompt = "কিভাবে কাজ করে?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

মডেল অনুক্ষেপণ

মডেলকে নির্দিষ্ট ডেটার জন্য অনুক্ষেপণ করা যায়, যাতে নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে তার কার্যকারিতা উন্নত করা যায়। এই প্রক্রিয়াকে ফাইন-টিউনিং বলা হয়।

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

চ্যাটবট ডিপ্লয়মেন্ট

চ্যাটবট তৈরি এবং অনুক্ষেপণের পর তাকে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ডিপ্লয় করা যায়। ফ্লাস্ক বা ফাস্টএপিআই এর মতো বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করা যায় চ্যাটবটের জন্য একটি এপিআই তৈরি করতে।

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post("/generate_response")
def generate_response_endpoint(prompt: str):
    response = generate_response(prompt)
    return {"response": response}

# সার্ভার চালু করা
# !uvicorn main:app --reload

সারাংশ

স্থানীয় LLM মডেল ব্যবহার করে নিজের চ্যাটবট তৈরি করা একটি প্রক্রিয়া যা উপযুক্ত মডেল নির্বাচন, ইনস্টলেশন এবং কনফিগারেশন, চ্যাটবট তৈরি করা, অপ্টিমাইজেশন এবং ডিপ্লয়মেন্টের প্রয়োজনীয়তা রয়েছে। এর মাধ্যমে একটি বুদ্ধিমান সহায়ক তৈরি করা যায় যা প্রশ্নের উত্তর দিতে এবং বিভিন্ন কাজ সম্পন্ন করতে পারে।

মনে রাখবেন যে এই প্রক্রিয়াটি কিছু প্রযুক্তিগত জ্ঞান এবং প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন হয়, কিন্তু হাগিং ফেসের transformers লাইব্রেরি এর মতো উপলব্ধ সরঞ্জাম এবং লাইব্রেরির মাধ্যমে এই প্রক্রিয়াটি অনেক সহজ করা যায়।