Yerel LLM Modellerini Kullanarak Kendi Chatbot'unuzu Oluşturma

Günümüzde chatbotlar birçok uygulama ve hizmetin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Dil modelleri (LLM) teknolojisinin gelişimi sayesinde, sorulara cevap verebilen, konuşmaları yönetebilen ve çeşitli görevleri gerçekleştirebilen akıllı asistanlar oluşturmak mümkün oldu. Bu makalede, yerel LLM modellerini kullanarak kendi chatbot'unuzu nasıl oluşturabileceğinizi tartışacağız.

Giriş

Dil modellerine dayanan chatbotlar aşağıdaki avantajları sunar:

Faydalılık: Sorulara cevap verebilir, bilgiler verebilir ve görevleri gerçekleştirebilir.
Özelleştirilebilirlik: Belirli ihtiyaçlar ve senaryolar için özelleştirilebilirler.
Güvenlik: Yerel modeller kullanılarak, verilerin dış sunuculara gönderilmesi gerekmez.

LLM Modeli Seçimi

İlk adım, uygun bir dil modeli seçmektir. Mevcut birçok seçenek vardır, örneğin:

LLama
Mistral
Falcon

Model seçimi, model boyutu, hesaplama gereksinimleri ve kaynakların mevcutluğu gibi ihtiyaçlarınıza bağlıdır.

Kurulum ve Yapılandırma

Model seçildikten sonra, onu kurmak ve yapılandırmak gerekir. Aşağıda, Hugging Face kütüphanesi transformers kullanarak LLM modelini nasıl kurabileceğinizi gösteren örnek kod bulunmaktadır.

!pip install transformers
!pip install torch

Ardından modeli yükleyebilirsiniz:

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)

Chatbot Oluşturma

Şimdi modelimiz ve tokenizörümüz olduğunda, basit bir chatbot oluşturabiliriz. Aşağıda, modeli kullanarak sorulara cevap üretmeyi gösteren örnek kod bulunmaktadır.

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

# Örnek kullanım
prompt = "Sani yapay zeka nedir?"
response = generate_response(prompt)
print(response)

Optimizasyon ve Özelleştirme

Chatbot daha etkili olacak şekilde belirli ihtiyaçlara göre özelleştirilebilir. Örneğin, kontekst yönetimi mekanizmaları ekleyebilir, bellek yönetimi yapabilir ve modeli belirli veriler için optimize edebilirsiniz.

Kontekst Yönetimi

Kontekst yönetimi mekanizmaları ekleyerek, chatbotun önceki mesajları hatırlamasını sağlayabilirsiniz.

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

# Örnek kullanım
prompt = "Sani yapay zeka nedir?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

prompt = "Nasıl çalışır?"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

Model Özelleştirme

Modeli belirli veriler için optimize ederek, belirli senaryolarda performansını artırabilirsiniz. Bu süreç, fine-tuning olarak adlandırılır.

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()

Chatbot Uygulama

Chatbot oluşturulduktan ve optimize edildiikten sonra, çeşitli uygulamalara uygulayabilirsiniz. Flask veya FastAPI gibi farklı framework'leri kullanarak chatbot için bir API oluşturabilirsiniz.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

# Sunucuyu çalıştırma
# !uvicorn main:app --reload

Özet

Yerel LLM modellerini kullanarak kendi chatbot'unuzu oluşturma, uygun modeli seçmek, onu kurmak ve yapılandırmak, chatbot oluşturmak, optimize etmek ve uygulama sürecini içerir. Bu sayede, sorulara cevap verebilen ve çeşitli görevleri gerçekleştirebilen akıllı bir asistan oluşturabilirsiniz.

Bu süreç, bazı teknik bilgiye ve programlama deneyimine ihtiyaç duyar, ancak Hugging Face kütüphanesi transformers gibi mevcut araçlar ve kütüphaneler sayesinde bu süreç önemli ölçüde kolaylaştırılabilir.