Создание локального ИИ

創建於：2025年1月18日

問題

Хочу написать свое локальное ИИ с помощью пайтона

思考

Laying down the groundwork

First, I'll think through the AI scope and target tasks. Then, I'll gather Python tools and frameworks to support local inference and training.

Thought about создание локального ИИ для 6 секунд

回答

Ниже приведён обобщённый план шагов, которые помогут вам разобраться, с чего начать создание собственного «локального» ИИ на Python. Понятие «ИИ» (искусственный интеллект) достаточно широкое, поэтому я постараюсь дать общую структуру, которую потом можно адаптировать под конкретную задачу (компьютерное зрение, обработка текста, чат-бот и т.д.).

1. Определение целей и задач

Выберите задачу
- Пример: классификация изображений, анализ тональности текста, генерация текста, чат-бот, распознавание речи и т.д.
- Чем конкретнее задача, тем легче будет искать подходящие инструменты и обучающие материалы.
Определите критерии успеха
- Метрика, по которой вы будете оценивать качество работы модели (точность, полнота, F1-score, BLEU и т.д.).
- Тайминг или ограничения по ресурсам (время обучения, размер модели, скорость работы).
Уточните требования к оборудованию
- Будете ли вы обучать нейронные сети или достаточно простых алгоритмов машинного обучения?
- Если нужны нейронные сети, понадобится GPU. Если задача проще (регрессия, классификация на малых датасетах), достаточно CPU.

2. Подготовка окружения

Установка Python 3.8+ (или выше)
- Рекомендуется установить Python последней стабильной версии.

Создание виртуального окружения (желательно)

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # для Linux/Mac
myenv\Scripts\activate     # для Windows

Установка необходимых библиотек
- Базовые: numpy, pandas, matplotlib, scipy.
- Для машинного обучения: scikit-learn.
- Для нейронных сетей и глубокого обучения: tensorflow или torch (PyTorch).
- Для языковых моделей: transformers (библиотека Hugging Face), sentencepiece и др.

Пример установки:

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn torch torchvision torchaudio transformers

3. Сбор и подготовка данных

Сбор датасета
- Это могут быть открытые датасеты (например, Kaggle, Hugging Face Datasets, OpenML, ImageNet и т.д.) или собственные данные.
- Убедитесь, что вы имеете право использовать эти данные (проверьте лицензию).
Анализ и очистка данных
- Проверяйте наличие пропущенных значений, выбросов (outliers).
- Удаляйте или корректируйте выбросы в зависимости от задачи.
- Приводите данные в удобный формат (CSV, папки с изображениями, тексты в отдельных файлах и т.д.).
Разделение на обучающую/валидационную/тестовую выборки
- Классическая схема: 70-80% данных на обучение, 10-15% на валидацию, 10-15% на тест.
- В Python для этого есть функция train_test_split (из sklearn.model_selection).

4. Разработка (или выбор) модели

4.1. Классические алгоритмы (Machine Learning)

Если ваша задача не требует глубоких нейронных сетей, можно начать с библиотек scikit-learn:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Предположим, у вас есть данные X, y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))

Для некоторых задач простые алгоритмы (Random Forest, SVM, XGBoost) могут быть очень эффективны и не требуют больших ресурсов.

4.2. Глубокое обучение (Deep Learning)

Если вы хотите работать с нейронными сетями, есть два главных фреймворка:

TensorFlow (Keras)

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(num_features,)),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test accuracy:", test_acc)

PyTorch

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc2(x))
        return x

model = SimpleNet(input_dim=num_features)
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Обучение
for epoch in range(10):
    for X_batch, y_batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(X_batch)
        loss = criterion(outputs, y_batch)
        loss.backward()
        optimizer.step()

4.3. Готовые предобученные модели

Для обработки естественного языка (NLP): библиотека Hugging Face Transformers.
Пример (генерация текста с GPT-2):

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

input_text = "Hello, I'm a language model,"
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs, max_length=50, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

Можно загрузить любую другую предобученную модель (GPT-2, GPT-Neo, Falcon и т.д.) и использовать локально (учитывая, что у вас достаточно ресурсов).

Для компьютерного зрения: PyTorch или TensorFlow предлагают модели (ResNet, VGG, EfficientNet и т.д.) через torchvision.models или tf.keras.applications.

5. Обучение и настройка гиперпараметров

Основные гиперпараметры:
- Скорость обучения (learning rate).
- Размер батча (batch size).
- Количество эпох (epochs).
- Архитектура сети (число слоёв, нейронов, тип активации).
Регуляризация (борьба с переобучением):
- Dropout, L1/L2-регуляризация, досрочная остановка (early stopping).
Инструменты для трекинга экспериментов:
- Простая таблица/файл, где записываете гиперпараметры, точность на валидации.
- Более продвинутые: Weights & Biases, TensorBoard, Neptune.ai и др.

6. Оценка модели и выводы

Метрики
- Для классификации: accuracy, f1_score, roc_auc, precision, recall и т.п.
- Для регрессии: MAE, MSE, R^2.
Проверка на тестовом наборе
- Не подглядывайте в тестовый набор на этапе обучения.
Анализ ошибок
- Посмотрите, где модель ошибается. Возможно, данных для некоторых классов не хватает или есть шум.

7. Практическое развёртывание (Deployment)

Локальный сервер (REST API)

Использовать фреймворки типа Flask или FastAPI, чтобы завернуть модель в веб-сервис:

from fastapi import FastAPI
import torch

app = FastAPI()

# Предположим, что у вас есть модель model
@app.post("/predict")
def predict(data: dict):
    # preprocess data
    # x = ...
    with torch.no_grad():
        prediction = model(x)
    return {"prediction": prediction.tolist()}

Графический интерфейс
- Можно сделать простое GUI на PyQt, Kivy или tkinter, если нужно пользовательское приложение.
Локальный запуск в контейнере
- Docker: упаковать всё со всеми зависимостями и запускать локально.

8. Оптимизация и дальнейшее улучшение

Оптимизация модели
- Квантование (quantization) и прайнинг (pruning) нейронных сетей для уменьшения размера модели и ускорения работы.
- Сокращение глубины/ширины сети.
Использование более эффективного оборудования
- GPU от NVIDIA, AMD или специализированные ускорители (TPU и т.п.).
Собственный датасет
- Чем лучше и релевантнее данные, тем выше качество.

Заключение

Написать «локальный» ИИ на Python вполне реально, начиная от простых моделей с scikit-learn и заканчивая большими нейронными сетями на PyTorch/TensorFlow. Важно:

Чётко определить задачу и понимание, что вам нужно получить в итоге.
Подобрать необходимый фреймворк (или сразу начать с готовых предобученных моделей).
Обеспечить достаточную вычислительную мощность (или оптимизировать модель под имеющиеся ресурсы).
Организовать процесс разработки (версионирование, отслеживание экспериментов, документирование результатов).

Если вы хотите сделать, к примеру, автономный чат-бот со своей моделью, можно использовать библиотеки вроде Hugging Face Transformers для загрузки и дообучения локальных языковых моделей. Если же у вас простая задача классификации текстов/изображений, достаточно Scikit-learn или более компактных сетей.

Удачи в создании вашего проекта на Python! Если возникнут конкретные вопросы (по выбору архитектуры, по отладке, по данным и т.д.) — задавайте их точечно, это ускорит решение.

問題

Хочу создать текстовое, локальное ИИ, обучунное на моем тексте, подбирающее наиболее подходящие слова на основе загруженного текста

思考

Crafting an AI model

I’m thinking about developing a local text-based AI to choose the best words based on loaded text. Fine-tuning or partial training of models like GPT or using the Hugging Face Transformers library seems ideal.

Curating the approach

Considering either a local generative model, like GPT-2 or Llama, or a simpler Markov chain model. Opting for Hugging Face Transformers with a text corpus and fine-tuning a small GPT model.

Charting the course

I’m mapping out steps to prepare and tokenize data, use Hugging Face Transformers for fine-tuning GPT-2, and local implementation details. Including Russian and English examples.

Thought about текстовое ИИ на Python для 5 секунд

回答

Ниже — пошаговый план, как можно создать локальную текстовую модель (упрощённо — «ИИ»), которая будет дополнять текст или предлагать следующие слова (или целые фразы) на основе вашего собственного набора данных (корпуса текстов). Предположим, что ваши тексты — это набор статей, заметок или любая другая текстовая информация, на которой вы хотите обучить модель.

1. Концепция: что именно мы хотим сделать

Идея состоит в том, чтобы взять некую языковую модель (которая умеет «генерировать» текст), а затем дообучить её на вашем собственном наборе текстов. Таким образом, модель будет лучше «знать» стиль, лексику и тематику ваших текстов, чем универсальная модель из интернета.

Способов несколько:

Простая вероятностная модель (например, на основе цепей Маркова)
- Легко реализуется, но качество текста обычно низкое, особенно для сложных оборотов речи.
Современная нейросетевая модель (GPT-подобные модели)
- Например, GPT-2, GPT-Neo, RuGPT3 (для русского), Llama, Falcon и т.д.
- Вы берёте предобученную модель и «дотачиваете» её под свой корпус.
Ретривер + готовая модель
- В некоторых случаях (если важна точность фактов из вашего текста, а не свободная генерация) используют «ретривер» (поиск похожих кусков из базы знаний) и «чит-слой» (небольшая модель или готовая LLM, которой передают эти куски). Это уже немного иная схема, но тоже работает локально.

Самое «гибкое» и популярное на момент написания — второй вариант (дообучение GPT-подобной модели). Ниже рассмотрим его.

2. Подготовка окружения

Установите Python 3.8+ (лучше свежую версию).
Создайте виртуальное окружение (рекомендуется, чтобы не «засорять» глобальную установку):
```
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate   # для Linux/Mac
myenv\Scripts\activate      # для Windows
```
Установите нужные библиотеки. Основные — это transformers (от Hugging Face) и, возможно, datasets:
```
pip install transformers datasets torch
```
- torch (PyTorch) нужен для запуска моделей.
- Если у вас есть видеокарта NVIDIA, установите версию torch, соответствующую вашей системе с поддержкой CUDA (либо через pip install torch --index-url ..., либо скачав с сайта PyTorch соответствующий колёсный файл).

3. Сбор ваших текстов и подготовка датасета

Допустим, у вас есть тексты в виде наборов .txt файлов. Нужно объединить их в один датасет или организовать их так, чтобы их можно было удобно «скормить» модели.

3.1. Простейший вариант — всё в один текстовый файл

Склеить все ваши тексты в один файл my_corpus.txt, разделяя их, например, пустыми строками.
Однако для обучения больших моделей лучше разбивать текст на сегменты примерно по 512-2048 токенов (в зависимости от модели). Мы это сделаем на этапе препроцессинга.

3.2. Можно использовать библиотеку `datasets`

Она упрощает работу с данными, но можно и вручную.

Пример кода (упрощённый):

import os

folder_path = "path_to_your_texts"
all_texts = []

for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith(".txt"):
        with open(os.path.join(folder_path, file_name), "r", encoding="utf-8") as f:
            text = f.read()
            all_texts.append(text)

# Теперь all_texts — это список строк, каждая строка — содержимое одного файла.

4. Выбор модели

Если вы работаете с русским текстом, обратите внимание на:

sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2
DeepPavlov/rubert-base-cased (но это BERT-овая, не для генерации «из коробки»)
ai-forever/mGPT
И другие модели для русского языка (в Hugging Face есть фильтры по языку).

Если тексты на английском, тогда проще взять стандартный gpt2, gpt2-medium или что-то посвежее вроде EleutherAI/gpt-neo-125M.

Для начала возьмём что-нибудь не очень большое (чтобы на обычном компьютере можно было поэкспериментировать). В примере пусть будет gpt2 (английская версия), но вы можете сменить на sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2 для русского.

5. Токенизация и подготовка данных к обучению

Нам нужно превратить тексты в токены, а затем сформировать обучающие образцы (chunks) длиной, скажем, 512 или 1024 токена.

Пример (на английской GPT-2):

from transformers import GPT2Tokenizer

MODEL_NAME = "gpt2"  # либо "sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2" для русского

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, padding_side="left")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  # У GPT2 нет pad_token, укажем так

# Предположим, у нас есть all_texts (список строк)

Теперь создадим один большой текст или сразу разобьём:

# Объединяем все тексты в одну большую строку
all_data = "\n".join(all_texts)
# Токенизируем
tokens = tokenizer(all_data, return_tensors='pt')
# Получаем тензоры
input_ids = tokens["input_ids"].squeeze()  # (числовые идентификаторы токенов)

Однако для обучения нужно разбить длинную последовательность токенов на батчи по 512-1024 и «сдвигать» выход на один токен. Обычно это делают с помощью datasets.Dataset.map(...), но можно и вручную.

Пример на базе Hugging Face Datasets (полезнее для более аккуратной подготовки):

from datasets import Dataset

dataset = Dataset.from_dict({"text": all_texts})

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=1024)

tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=1)

# Датасет с токенизированными данными

После этого часто делают group_texts — группировку в блоки фиксированной длины. В документации Hugging Face есть готовые примеры скрипта Language Modeling Examples.

6. Дообучение (fine-tuning)

Допустим, мы берём GPT-2 и хотим её дообучить. В Hugging Face для этого есть класс Trainer:

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments

MODEL_NAME = "gpt2"  # или другой
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(MODEL_NAME)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="my_local_model",
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=2,
    save_steps=500,
    logging_steps=100,
    evaluation_strategy="no",  # Или "steps" для валидации
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset,
    # eval_dataset=... (если есть отдельная валидационная выборка)
)

trainer.train()

num_train_epochs=3 — количество эпох (цикл по всему датасету). Можно менять.
per_device_train_batch_size=2 — размер батча (часто приходится уменьшать, если не хватает GPU-памяти).
Указывайте пути, где сохранить модель, и т.д.

После окончания обучения модель сохранится в папке my_local_model/ (включая веса, токенизатор, конфигурацию).

7. Использование дообученной модели локально

После fine-tuning у вас будет папка (например, my_local_model). Вы можете загрузить её и «просить» сгенерировать текст:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model_path = "my_local_model"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)

prompt = "Например, начнём фразу о природе:"

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
input_ids = inputs["input_ids"]

with torch.no_grad():
    # Задаём параметры генерации
    generated_ids = model.generate(
        input_ids,
        max_length=100,
        num_return_sequences=1,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        do_sample=True
    )

generated_text = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

Если модель обучена на ваших текстах, стиль и лексика будут ближе к ним.

Важно: для русского текста берите соответствующую модель (например, sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2) и тогда prompt и тексты, соответственно, будут на русском.

8. Тонкости локальной работы

Без интернета: Hugging Face Transformers умеет работать без интернета, если все веса и токенизаторы уже скачаны/сохранены локально.
- При первом вызове from_pretrained("gpt2") модель скачивается и кешируется в папку вроде ~/.cache/huggingface/transformers/.
- Если интернета нет совсем, нужно заранее загрузить модель (например, вручную) и сохранить её локально. Потом писать from_pretrained("path/to/local/folder").
Ресурсы (CPU/GPU):
- GPT-2 и подобные модели довольно требовательны. На CPU могут работать медленно, но всё же работают.
- Для обучения желательно иметь GPU (хотя бы 4-8 ГБ видеопамяти).
Размер модели:
- GPT2-base: ~124 млн параметров. Это более-менее можно осилить на домашней видеокарте.
- GPT2-medium и выше уже крупнее.
- RuGPT3Large или Falcon — ещё больше (миллиарды параметров) и могут не поместиться на обычном ПК.
- Для начала имеет смысл взять небольшие модели.

9. Варианты, если нужна только «подсказка слов»

Если ваша задача — просто «подсказать следующее слово» (а не генерировать длинные тексты), можно пользоваться той же моделью через метод model.generate(), но останавливать генерацию после 1-2 слов, либо самому вычислять логиты:

# Пример "следующее слово"
# Получаем распределение вероятностей после prompt
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits  # (batch_size, seq_len, vocab_size)
last_token_logits = logits[:, -1, :]  # логиты для последнего сгенерированного токена
probs = torch.softmax(last_token_logits, dim=-1)
# Находим top k слов
top_k = 5
topk_probs, topk_indices = torch.topk(probs, top_k)
for i in range(top_k):
    token_id = topk_indices[0, i].item()
    prob_val = topk_probs[0, i].item()
    word = tokenizer.decode([token_id])
    print(word, prob_val)

Так модель будет говорить: «Вероятнее всего слово X, затем Y, затем Z и т.д.».

10. Итого

Соберите (или создайте) тексты, на которых хотите обучить ИИ.
Выберите подходящую предобученную модель (на нужном языке, нужного размера).
Дообучите её (fine-tuning) при помощи transformers (Hugging Face).
Сохраните модель локально и используйте для генерации, подсказок или анализа.

Это базовый каркас. В реальности может понадобиться:

Очистка и нормализация ваших текстов перед обучением (убрать HTML-теги, шум, опечатки).
Тонкая настройка гиперпараметров (число эпох, batch size, scheduler и т.д.).
Оценка качества (если вы хотите объективно понять, насколько модель «хорошо» научилась).
Разделение корпуса на train/valid (чтобы не переобучить модель и контролировать метрики).

Но в целом, описанный процесс позволит вам «запустить» локальную генеративную модель на основе ваших собственных данных. Это самый прямой путь к тому, чтобы у вас был «ИИ-движок», дополняющий и генерирующий текст в вашем стиле.

Удачи в обучении! Если возникнут уточняющие вопросы по коду, ошибкам или дальнейшему развитию — спрашивайте точечно.

問題

思考

回答

1. Определение целей и задач

2. Подготовка окружения

3. Сбор и подготовка данных

4. Разработка (или выбор) модели

4.1. Классические алгоритмы (Machine Learning)

4.2. Глубокое обучение (Deep Learning)

4.3. Готовые предобученные модели

5. Обучение и настройка гиперпараметров

6. Оценка модели и выводы

7. Практическое развёртывание (Deployment)

8. Оптимизация и дальнейшее улучшение

Заключение

問題

思考

回答

1. Концепция: что именно мы хотим сделать

2. Подготовка окружения

3. Сбор ваших текстов и подготовка датасета

3.1. Простейший вариант — всё в один текстовый файл

3.2. Можно использовать библиотеку datasets

4. Выбор модели

5. Токенизация и подготовка данных к обучению

6. Дообучение (fine-tuning)

7. Использование дообученной модели локально

8. Тонкости локальной работы

9. Варианты, если нужна только «подсказка слов»

10. Итого

分享這個問答

3.2. Можно использовать библиотеку `datasets`