使用FLAML优化代码生成性能的技术实践-优快云博客

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使用FLAML优化代码生成性能的技术实践

FLAML A fast library for AutoML and tuning. Join our Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FLAML

前言

在当今软件开发领域，自动代码生成技术正变得越来越重要。本文将介绍如何利用FLAML框架优化OpenAI模型在代码生成任务中的表现，特别是针对HumanEval基准测试中的程序合成任务。

环境准备

安装要求

首先需要确保Python版本≥3.7，并安装带有autogen选项的FLAML包：

pip install flaml[autogen]==1.2.2

API密钥设置

使用OpenAI API需要设置API密钥：

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI API密钥"

如果是Azure OpenAI用户，还需要配置额外的参数：

import openai
openai.api_type = "azure"
openai.api_base = "https://<你的终结点>.openai.azure.com/"
openai.api_version = "2023-03-15-preview"  # 可根据需要修改

数据集加载与准备

我们使用OpenAI发布的HumanEval基准测试数据集，该数据集包含164个示例，每个示例包含：

definition: 用于引发代码生成的提示字符串
test: 用于单元测试的Python代码
entry_point: 要测试的函数名称

加载数据集的代码如下：

import datasets

seed = 41
data = datasets.load_dataset("openai_humaneval", trust_remote_code=True)["test"].shuffle(seed=seed)
data = data.select(range(len(data))).rename_column("prompt", "definition").remove_columns(["task_id", "canonical_solution"])

核心优化技术

代码实现与评估

FLAML提供了implement函数，该函数会：

首先为问题生成断言语句
然后使用这些断言来选择生成的响应

from flaml.autogen.code_utils import eval_function_completions, implement
from flaml.autogen import oai

配置优化策略

我们定义了多种配置策略来优化代码生成：

prompt = "# Python 3{definition}"
stops = [["\nclass", "\ndef", "\nif", "\nprint"], None]
configs = [
    {"model": 'gpt-3.5-turbo', "prompt": prompt, "stop": stops[1], "temperature": 0, "seed": 0},
    {"model": 'gpt-3.5-turbo', "prompt": prompt, "stop": stops[0], "n": 7, "seed": 0},
    {"model": 'gpt-4', "prompt": prompt, "stop": stops[1], "temperature": 0, "seed": 1},
    {"model": 'gpt-4', "prompt": prompt, "stop": stops[0], "n": 2, "seed": 2},
    {"model": 'gpt-4', "prompt": prompt, "stop": stops[0], "n": 1, "seed": 2}
]

这些配置考虑了不同模型(gpt-3.5-turbo和gpt-4)、不同的停止条件、温度参数和种子值，以找到最优的代码生成策略。

执行与评估

执行优化过程并评估结果：

oai.Completion.set_cache(0)
oai.Completion.retry_timeout = 600
cost = 0
success = 0

for i, d in enumerate(data):
    response, cost_i, j = implement(d["definition"], configs)
    metrics = eval_function_completions(responses=[response], use_docker=False, **d)
    success += metrics["success"]
    cost += cost_i
    print(f"Example {i}, config {j}, success {success}")

print(f"Success rate: {success / len(data):.3f}")
print(f"Average cost: {cost / len(data):.5f}")