Community

Blog Events Webinars Tutorials Forum
  1. Blog
  2. Events
  3. Webinars
  4. Tutorials
  5. Forum
Create Account
×
Community Blog การใช้ AI เพื่อนแชทของคุณเอง - การปรับใช้โมเดล Qwen Chat ด้วย HuggingFace Guide

การใช้ AI เพื่อนแชทของคุณเอง - การปรับใช้โมเดล Qwen Chat ด้วย HuggingFace Guide

บทความนี้เจาะลึกเส้นทางการเปลี่ยนแปลงของ Generative AI และ LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่)

เอาล่ะ มนุษย์ผู้คลั่งไคล้เทคโนโลยี เตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการผจญภัยอันน่าตื่นเต้นในดินแดนแห่งปัญญาประดิษฐ์กันได้แล้ว! เราจะไม่ดูแค่ผิวเผิน แต่เรากำลังจะเจาะลึกถึงทุกส่วนด้วยโมเดล Qwen Chat สิ่งที่เราจะได้รู้น่ะเหรอ? การตั้งค่าแชทบอทที่ฉลาดล้ำและเคารพความเป็นส่วนตัวเหมือนสายลับชั้นยอด ทึ่งล่ะสิ? มาลองกัน! มาเริ่มต้นการเดินทางของเราด้วยการทำความเข้าใจ Generative AI และ LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่)

Generative AI

Generative AI เป็นปัญญาประดิษฐ์แขนงหนึ่งที่เน้นไปที่การสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เพลง หรือสื่อรูปแบบอื่นๆ AI ประเภทนี้ใช้ประโยชน์จากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะโมเดล Generative เพื่อทำความเข้าใจรูปแบบ คุณสมบัติ และความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่กับการสร้างผลลัพธ์ที่ใหม่และมักจะเหมือนกับงานที่มนุษย์สร้างขึ้น

ประเภทของโมเดล Generative

  • Generative Adversarial Network (GAN): สถาปัตยกรรมโครงข่ายประเภทหนึ่งที่มีสองโมเดล (Generator กับ Discriminator) ซึ่งได้รับการฝึกฝนพร้อมกัน โดย Generator จะสร้างอินสแตนซ์ข้อมูลใหม่ในขณะที่ Discriminator จะประเมินผล กระบวนการนี้ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือมากขึ้นเรื่อยๆ
  • Variational Autoencoders (VAE): โมเดลเหล่านี้จะสร้างอินสแตนซ์ใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลอินพุต ซึ่งมักจะใช้ในการสร้างภาพ
  • Transformers: เดิมทีออกแบบมาสำหรับงาน NLP โดยโมเดล Transformer เช่น GPT (Generative Pretrained Transformer) สามารถสร้างข้อความที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบทได้ นอกจากนี้ยังมีการปรับใช้สำหรับงานสร้างข้อมูลประเภทอื่นๆ ด้วย

### แอปพลิเคชัน

  • การรังสรรค์เนื้อหา: Generative AI สามารถสร้างงานศิลปะต้นฉบับ เขียนเรื่องราวหรือบทความ แต่งเพลง และสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงสำหรับเกมและการจำลองได้
  • การเสริมข้อมูล: สามารถสร้างข้อมูลการฝึกฝนเพิ่มเติมสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพ
  • การปรับให้เหมาะสมตามแต่ละบุคคล: อัลกอริธึมสามารถปรับแต่งเนื้อหาตามความต้องการส่วนบุคคล ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
  • การค้นพบยา: โมเดล Generative สามารถเสนอโครงสร้างโมเลกุลใหม่สำหรับยาที่อาจมีประสิทธิภาพต่อโรคบางอย่างได้

ความท้าทาย

  • การควบคุมคุณภาพ: ต้องแน่ใจว่าเนื้อหาที่สร้างขึ้นเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพและปราศจากอคติในข้อมูลการฝึกอบรม
  • ข้อกำหนดการประมวล: การฝึกฝนโมเดล Generative มักต้องใช้พลังในการประมวลมหาศาลและชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • การตีความ: การทำความเข้าใจว่าโมเดลเหล่านี้ตัดสินใจและสร้างผลลัพธ์ได้อย่างไรอาจเป็นเรื่องยาก ซึ่งส่งผลต่อความไว้วางใจและความน่าเชื่อถือ

Generative AI ยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว และความสามารถของมันกำลังทำให้เครื่องจักรสามารถทำอะไรได้หลากหลายมากขึ้น ซึ่งเป็นทั้งทั้งโอกาสที่น่าจับตามองและความท้าทายที่จำเป็นต้องได้รับการจัดการอย่างมีความรับผิดชอบ

LLM

1

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คืออะไร? เป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจ สร้างงาน และทำงานกับภาษาของมนุษย์ สาเหตุที่ได้ชื่อว่า "ขนาดใหญ่" เพราะประกอบด้วยพารามิเตอร์หลายล้านหรืออาจถึงหลายพันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งทำให้สามารถจับความแตกต่างและบริบทของภาษาได้หลากหลาย

LLM ได้รับการฝึกกับข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมหาศาล และใช้สถาปัตยกรรม เช่น โครงข่ายของ Transformer ซึ่งมีความสามารถในการประมวลผลลำดับของข้อมูล (เช่น ประโยค) และให้ความสนใจกับส่วนต่างๆ ของลำดับเมื่อทำการคาดการณ์ ทำให้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ต่างๆ เช่น

  • การสร้างข้อความ: LLM สามารถเขียนเรียงความ สร้างบทกวี หรือสร้างโค้ดตามพรอมต์ที่กำหนดให้ได้
  • การแปล: สามารถแปลข้อความภาษาต่างๆ ได้อย่างถูกต้องแม่นยำ
  • การตอบคำถาม: LLM สามารถให้คำตอบสำหรับคำถามโดยทำความเข้าใจบริบทและดึงข้อมูลมาใช้
  • การสรุป: สามารถสรุปเอกสารยาวๆ ให้กระชับได้
  • การวิเคราะห์ความรู้สึก : LLM สามารถกำหนดความรู้สึกเบื้องหลังข้อความได้ เช่น ระบุได้ว่าบทวิจารณ์นั้นเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ

ทำไมต้อง Qwen? บทสรุปแบบรวบรัด

คุณกำลังมองหา AI ที่สามารถแชท สร้างเนื้อหา สรุป เขียนโค้ด และอื่นๆ อีกมากมาย ทั้งหมดนี้โดยเคารพสิทธิ์ในความเป็นส่วนตัวของคุณใช่ไหม? ไม่ต้องเหนื่อยหาอีกต่อไป เพราะโมเดล Qwen Chat มาเพื่อเปลี่ยนศูนย์ข้อมูลของคุณให้กลายเป็นการโต้ตอบที่ทำงานด้วย AI อย่างปลอดภัย

Qwen ไม่ใช่แชทบอททั่วไปของคุณ นี่คือแชทบอทสร้างขึ้นจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ และได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลหลายภาษาจำนวน 3 ล้านล้านโทเค็น AI มหัศจรรย์นี้เข้าใจทั้งภาษาอังกฤษและจีนอย่างลึกซึ้ง และได้รับการปรับแต่งเพื่อการโต้ตอบที่เหมือนมนุษย์อีกด้วย

ทำไมต้องติดตั้ง Qwen ลงในเครื่อง?

2

การปรับใช้ Qwen ในเครื่องบนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเป็นเรื่องของการควบคุม ซึ่งจะเกี่ยวกับการรับรองว่าการสนทนาที่คุณมี ข้อมูลที่ประมวลผล และความเป็นส่วนตัวที่ตกลงไว้ยังคงอยู่ภายใต้ขอบเขตของคุณ Qwen คือทางเลือกของคุณ ไม่ว่าคุณจะเป็นธุรกิจที่ต้องการผสานการทำงานกับระบบแชทอัจฉริยะ นักพัฒนาผู้กระตือรือร้นในการวิจัย AI หรือเป็นเพียงผู้มุ่งมั่นที่จะสำรวจขอบเขตของ AI เชิงสนทนา

ทำไมตอนนี้คุณถึงต้องการโฮสต์ LLM นี้ในเครื่อง? คำตอบคือสามคำอย่าง "การควบคุม" "ความเร็ว" และ "ความเป็นส่วนตัว" คุณเก็บข้อมูลของคุณไว้ใกล้ตัว ตอบสนองเร็วดุจสายฟ้าแลบ และสบายใจได้เมื่อรู้ว่าแชทบอทของคุณไม่ได้เอาความลับของคุณไปเปิดเผยทั่วสาธารณะ

โอเพ่นซอร์สและมีชุมชนคอยขับเคลื่อน

จิตวิญญาณแห่งนวัตกรรมใน AI ได้รับการขยายให้กว้างขึ้นโดยชุมชนโอเพ่นซอร์ส เพื่อให้เป็นไปตามธรรมเนียมนี้ ซอร์สโค้ดแบบเต็มสำหรับ โมเดล Qwen Chat พร้อมให้ทุกคนใช้งานได้บน GitHub สำหรับผู้ที่สนใจเจาะลึกกลไกของโมเดล ซึ่งจะมีส่วนช่วยในการพัฒนา หรือจะเพียงแค่ใช้เป็นทรัพยากรการเรียนรู้ก็ได้ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัย นักพัฒนา หรือผู้ที่ชื่นชอบ AI คุณก็เข้าถึงซอร์สโค้ดได้ที่ Qwen

ก่อนที่คุณจะเริ่ม : สิ่งจำเป็น

ก่อนที่เราจะออกผจญภัยสู่การเดินทางแห่งเทคโนโลยีนี้ เรามาตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณพร้อมแล้วหรือยังดีกว่า

  • เซิร์ฟเวอร์ Linux ที่มีการ์ด GPU – คุณต้องยอมรับว่าความเร็วคือสิ่งสำคัญ
  • Python 3.6 หรือสูงกว่า – นี่คือไม้กายสิทธิ์แห่งการเขียนโปรแกรม
  • pip หรือ Anaconda – ผู้จัดการแพ็คเกจให้ดูดีที่มีประโยชน์สำหรับคุณ
  • ไดรเวอร์ NVIDIA, ชุดเครื่องมือ CUDA และ cuDNN – สามสิ่งศักดิ์สิทธิ์สำหรับการเร่งความเร็ว GPU

มีหมดแล้วเหรอ? เยี่ยมไปเลย! มาทำให้มือของเราสกปรกกันเถอะ (แค่เปรียบเปรยเฉยๆ น่ะ)

สร้างบทสนทนา : จะรันโค้ด Python ของคุณได้ที่ไหน

3

ไม่ว่าคุณจะเป็นแฟนตัวยงของ Visual Studio Code หรือเป็นผู้ชื่นชอบ PyCharm หรือเป็นผู้ที่เพลิดเพลินกับการโต้ตอบของ Jupyter Notebooks โค้ด Python สำหรับการแชทกับ Qwen นั้นมีความยืดหยุ่นและไม่ยึดติดกับ IDE สิ่งที่คุณต้องมีคือสภาพแวดล้อมที่รองรับ Python และคุณพร้อมที่จะทำให้คู่หูแชท AI ของคุณมีชีวิตขึ้นมา

เคล็ดลับสำหรับมือโปร: หากคุณใช้ VSCode ให้ใช้ประโยชน์จากเทอร์มินัลในตัวเพื่อเรียกใช้สคริปต์ Python ได้อย่างราบรื่น เพียงเปิดชุดคำสั่ง (Ctrl+Shift+P) พิมพ์ Python: เรียกใช้ไฟล์ Python ใน Terminal แล้วปล่อยให้ VSCode จัดการงานหนัก คุณจะเห็นคำตอบของ Qwen ในเทอร์มินัลรวมของคุณ

สำหรับผู้ที่ชอบ PyCharm การรันโค้ดของคุณก็จะราบรื่นเช่นกัน คลิกขวาที่สคริปต์ของคุณแล้วเลือกเรียกใช้ 'script_name.py' และดูว่า IDE ดำเนินการสนทนาของคุณกับ Qwen ด้วยเครื่องมืออันทรงพลังและคุณสมบัติการแก้ไขข้อบกพร่องของ PyCharm นี่คือตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการพัฒนาการโต้ตอบที่ซับซ้อนมากขึ้น

และมันไม่ได้จบเพียงแค่นั้น มี IDE และโปรแกรมแก้ไขโค้ดมากมายที่ยินดีอ้าแขนต้อนรับ Python เลือกอันที่เหมาะกับขั้นตอนการทำงานของคุณที่สุดแล้วเริ่มแชทได้เลย!

ตั้งร้านค้า: สภาพแวดล้อม

ก่อนอื่นมาเตรียมเซิร์ฟเวอร์ Linux ของคุณกันก่อน ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารายการแพ็คเกจของคุณสดใหม่ราวกับสายลมยามเช้า ส่วน Python และ pip ​​ก็พร้อมที่จะร่ายเวทมนตร์

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

ตอนนี้ถึงเวลาสำหรับส่วนผสมลับอย่างสภาพแวดล้อมเสมือนจริง มันเหมือนกับการมีพื้นที่ทำงานส่วนตัวที่คุณสามารถทำอะไรเละเทะได้โดยไม่มีใครตะโกนสั่งให้คุณทำความสะอาด

pip install --user virtualenv
virtualenv qwen_env
source qwen_env/bin/activate

กล่องเครื่องมือ : การติดตั้ง Dependency

ก่อนที่เราจะทำให้ Qwen ใช้งานได้ คุณจะต้องมีเครื่องมือบางอย่างก่อน คิดซะว่านี่เป็นการรวบรวมวัตถุดิบสำหรับมื้ออาหารระดับดาวมิชลินละกัน

pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers

อย่าลืมจับคู่ PyTorch กับเวอร์ชัน CUDA ของคุณ มันเหมือนกับการจับคู่ชีสที่ใช่กับไวน์ชั้นดี

ปลุก Qwen ให้ตื่น: การเริ่มต้นโมเดล

พูดภาษาเดียวกัน: โทเค็นไนเซอร์

คำพูดจะเป็นเพียงคำพูด จนกว่า Qwen จะทำให้มีความหมาย นี่คือสิ่งที่โทเค็นไนเซอร์เข้ามาเปลี่ยนความคิดของคุณให้เป็นสิ่งที่ Qwen สามารถย่อยได้

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True)

สมองของปฏิบัติการ : โมเดล

จิตใจของ Qwen นั้นกว้างใหญ่และพร้อมที่จะเติมเต็มการสนทนาของคุณ นี่คือวิธีปลุกยักษ์หลับให้ตื่นขึ้นมา

from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()

คุณอาจเลือกใช้โหมดความแม่นยำที่แตกต่างกัน เช่น BF16 หรือ FP16 ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์ของคุณ มันเหมือนกับการตั้งสายกีตาร์เพื่อให้ได้ระดับเสียงที่สมบูรณ์แบบ

มีส่วนร่วมในการสนทนาอย่างต่อเนื่องกับ Qwen

นี่คือช่วงที่ทำให้หัวใจเต้นแรง – ถึงเวลาพูดคุยกับ Qwen แล้ว! แต่ก่อนที่คุณจะถูกลากกลับไปกลับมา เรามาพูดถึงสิ่งที่สำคัญกันดีกว่าอย่างศิลปะของการสนทนาอย่างต่อเนื่อง

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการโต้ตอบที่คุณคาดหวังได้

response, history = model.chat(tokenizer, "Greetings, Qwen! How's life in the digital realm?", history=None)
print("Qwen:", response)

ในกลเม็ดการเปิดของเรา เรากำลังทักทาย Qwen โดยไม่มีเงื่อนไขใดๆ กล่าวคือ ไม่มีประวัติการสนทนา โดยการตั้งค่า history=None เรากำลังบอก Qwen ว่า "นี่คือจุดเริ่มต้นของการแชทของเรา" Qwen ไม่มีอะไรนอกจากพรอมต์ปัจจุบันที่จะดำเนินต่อไป จงตอบสนองด้วยความสดใหม่ในปฏิสัมพันธ์ครั้งใหม่

ตอนนี้มาดูความมหัศจรรย์ของบริบทที่ถูกเปิดเผย

response, history = model.chat(tokenizer, "Any thoughts on the meaning of life, the universe, and everything?", history=history)
print("Qwen:", response)

รอบนี้เราขอเล่าประวัติที่เราได้รับจากการแลกเปลี่ยนครั้งที่แล้ว มันเหมือนกับการมอบไดอารี่ของทุกสิ่งที่เราพูดจนถึงตอนนี้ให้กับ Qwen ด้วยบริบทจากประวัติสนทนา Qwen จะสามารถสร้างคำตอบที่ไม่ใช่แค่มีไหวพริบหรือลึกซึ้งเท่านั้น แต่ยังเชื่อมโยงกับการสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่ของเราด้วย มันคือความแตกต่างระหว่างการพูดคุยกับเพื่อนสุดฉลาดที่รู้จักคุณกับการถามคำถามกับคนแปลกหน้า

  • เหตุใด "ประวัติสนทนา" จึงมีความสำคัญ: ลองนึกดูว่าประวัติสนทนาเป็นเสมือนเส้นด้ายที่เรียงร้อยไข่มุกแห่งการสนทนาของเราไว้ด้วยกัน หากไม่มีตรงนี้ คำตอบแต่ละอย่างจาก Qwen ก็คงเป็นแค่ไข่มุกที่แยกออกมา ซึ่งอาจสวยงาม แต่ก็ดูโดดเดี่ยว ประวัติสนทนาจะทำให้ไข่มุกทุกเม็ดถูกผูกปมอย่างแน่นหนาจนกลายเป็นบทสนทนาที่สวยงามและเหนียวแน่น บริบทเป็นสิ่งสำคัญในการสนทนา และประวัติสนทนาคือผู้ถือบริบท
  • ทำให้การสนทนาไหลลื่น: เช่นเดียวกับปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ การอ้างถึงความคิดเห็นในอดีต เรื่องตลก หรือเรื่องราวต่างๆ นั้นทำให้เกิดการล้อเล่น Qwen ซึ่งมีประวัติการสนทนาจะสามารถจดจำและอ้างอิงถึงการแลกเปลี่ยนในอดีต ทำให้การแชทมีความต่อเนื่องและน่าดึงดูดใจ

พร้อม ตั้งค่า สนทนา!

ตอนนี้คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านความสำคัญของบริบทด้วยพารามิเตอร์ประวัติแล้ว มาเริ่มใช้สคริปต์สาธิตนั้นและเตรียมพร้อมสำหรับการสนทนาที่น่าดึงดูดกับ Qwen กันเลย ไม่ว่าคุณจะกำลังพูดคุยเกี่ยวกับจักรวาลหรือสูตรคุกกี้ดิจิทัลที่ดีที่สุด Qwen ก็พร้อมที่จะติดตามการสนทนาของคุณด้วยความสง่างามในแบบของนักสนทนาที่ช่ำชอง

นอกจากนี้คุณยังสามารถเริ่มสคริปต์นั้นและเริ่มการสนทนาได้ มันเหมือนกับการเปิดกล่องแพนโดร่า แต่แทนที่จะวุ่นวาย กลับกลายเป็นเรื่องล้อเล่นที่น่าเบิกบาน

python qwen_chat.py

ในที่สุดคุณก็มีแล้ว คุณมีเพื่อนแชท AI ของคุณเองที่พร้อมที่จะพิชิตโลกแห่งการสนทนา

4

การสรุป : ตอนจบสุดอลังการ

ยินดีด้วย! คุณได้ออกท่องโลกในน่านน้ำอันตรายของการติดตั้ง AI ประหนึ่งกัปตันผู้ช่ำชอง ตอนนี้ Qwen ได้รับการติดตั้งอย่างอบอุ่นบนเซิร์ฟเวอร์ของคุณ และข้อมูลของคุณก็ปลอดภัยเสมือนบ้าน

สำรวจความสามารถต่างๆ ของ Qwen มีส่วนร่วมในการพัฒนา และเข้าร่วมชุมชนที่มีความคิดเหมือนกันซึ่งหลงใหลในการพัฒนาสถานะของการสนทนา AI

ถ้ายังงั้นแล้วก็ออกไปมีส่วนร่วมในบทสนทนาครั้งยิ่งใหญ่กับเพื่อนสนิท AI คนใหม่ของคุณเลย บางที Qwen อาจทำให้คุณประหลาดใจกับสติปัญญาดิจิทัลหรือเรื่องตลกที่จะทำให้คุณก็ได้ ใครจะไปรู้?

บทความนี้เดิมเป็นภาษาอังกฤษ ดูบทความต้นฉบับ ที่นี่

AI Artificial Intelligence Generative AI GenAI LLMs Large language models LangChain Qwen Qwen Chat Model
0 0 0
Share on

Read previous post:

Terapkan Teman Obrolan AI Anda Sendiri - Penerapan Model Obrolan Qwen dengan Panduan HuggingFace

Read next post:

Руководство по развертыванию модели чата Qwen с помощью HuggingFace

Regional Content Hub

89 posts | 3 followers

You may also like

Comments

Regional Content Hub

89 posts | 3 followers

Related Products

More Posts by Regional Content Hub

See All