Hướng Dẫn Thao Tác Với Mô Hình LLM: Tạo Ứng Dụng Chat AI Từ A Đến Z

Trong thời đại công nghệ số ngày nay, việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), việc xây dựng ứng dụng chat AI không còn chỉ dành riêng cho các chuyên gia IT mà đã mở ra cơ hội cho tất cả mọi người. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu cách thao tác với các mô hình LLM và xây dựng ứng dụng chat AI cho riêng mình.

LLM Là Gì?

LLM, hay còn gọi là Large Language Model, là những mô hình trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên một khối lượng dữ liệu khổng lồ từ văn bản và mã nguồn. Chúng có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên, từ việc trả lời câu hỏi cho đến viết văn. Với một LLM, bạn có thể phát triển một ứng dụng chat AI thông minh và hữu ích cho nhiều mục đích.

Những Gì Cần Chuẩn Bị?

Để bắt đầu, bạn sẽ cần:

• Một mô hình LLM phù hợp.
• Các thư viện để tương tác với mô hình đó.

Các Mô Hình Nổi Bật

Hugging Face là nền tảng cung cấp nhiều mô hình LLM khác nhau mà bạn có thể sử dụng. Một trong những mô hình phổ biến hiện nay là LLaMa-2, một mô hình mã nguồn mở được phát triển bởi Meta. Mô hình này có độ tin cậy cao và được hỗ trợ bởi một cộng đồng người dùng lớn. Bạn có thể tìm thấy và truy cập vào nhiều mô hình miễn phí tại Hugging Face.

Các Thư Viện Cần Thiết

Để thao tác với LLM, bạn cần sử dụng các thư viện phù hợp:

1. Transformers: Thư viện này hỗ trợ cho các mô hình từ Hugging Face, giúp bạn dễ dàng thao tác và tích hợp chúng vào ứng dụng của mình.
2. llama.cpp: Thư viện riêng biệt cho các mô hình LLaMA, cung cấp các định dạng tối ưu giúp giảm dung lượng và tăng tốc độ tính toán. Nếu bạn không chuyên về C++, bạn có thể sử dụng llama-cpp-python.

Cài Đặt Python

Trong bài viết này, chúng ta sẽ sử dụng Python trên MacOS. Các bước cài đặt có thể khác nhau trên các hệ điều hành, nhưng bạn có thể dễ dàng tìm thấy hướng dẫn.

• Cài đặt pyenv:

  Copy

  brew install pyenv

• Cài đặt Python qua pyenv:

  Copy

  pyenv install python 3.8

• Đặt phiên bản Python mặc định:

  Copy

  pyenv global 3.8

• Cài đặt pip:

  Copy

  python -m pip install --upgrade pip

Tương Tác Với Mô Hình

Đầu tiên, bạn cần tìm kiếm và tải về mô hình từ Hugging Face. Lưu ý rằng kích thước của mô hình (thường được biểu thị bằng các thông số như 3b, 7b hay 70b) ảnh hưởng đến độ thông minh và dung lượng của nó. Đối với máy tính cá nhân, bạn nên chọn các mô hình có kích thước từ 7b đến 13b.

Tạo Thư Mục Lưu Mô Hình

Tạo thư mục để lưu trữ mô hình:

mkdir -p ai/models

Thiết Lập Môi Trường

cd ai/
python -m venv .env
source .env/bin/activate

Tải Mô Hình

Tải và cài đặt mô hình:

git lfs install
git clone git@hf.co:bigcode/starcoderbase-3b

Sử Dụng Thư Viện Transformers

Cài đặt thư viện Transformers cùng các thư viện cần thiết khác:

pip install transformers
pip install tensorflow
pip install torch

Giờ đây bạn có thể sử dụng mô hình như sau:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("models/starcoderbase-3b", local_files_only=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("models/starcoderbase-3b", local_files_only=True)

inputs = tokenizer.encode("Today is: ", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Sử Dụng Thư Viện llama.cpp

Nếu bạn sử dụng các mô hình lớn, máy tính có thể sẽ bị treo trong quá trình xử lý. Đối với những ai không có GPU mạnh và RAM dưới 16G, bạn nên chọn các mô hình với định dạng .gguf. Tải mô hình Llama-2 tại đây.

Cài đặt llama-cpp-python:

pip install llama-cpp-python

Trải nghiệm với mô hình:

from llama_cpp import Llama

output = llm("Q: Name the planets in the solar system? A: ", max_tokens=32, stop=["Q:", "\n"], echo=True)

print(output['choices'][0]['text'])

Kết Luận

Chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu cách thao tác với một mô hình LLM và cách xây dựng một ứng dụng chat AI cơ bản. Nếu bạn có kiến thức về lập trình, bạn hoàn toàn có thể tạo ra một server và xây dựng các API để phát triển một chatbot hoàn chỉnh. Đối với những người không chuyên về IT, cũng không có gì phải lo. Hiện nay đã có nhiều framework hỗ trợ giúp bạn phát triển ứng dụng mà không cần phải viết mã. Chúng ta sẽ tiếp tục khám phá thêm về những công cụ này trong các bài viết sau.

Đừng quên theo dõi blog của tôi tại đây để cập nhật những kiến thức mới nhất về AI và lập trình!
source: viblo