书生·浦语大模型第五课作业

本文主要是介绍书生·浦语大模型第五课作业，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

基础作业：

• 使用 LMDeploy 以本地对话、网页Gradio、API服务中的一种方式部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事（需截图）

这里 /share/conda_envs 目录下的环境是官方未大家准备好的基础环境，因为该目录是共享只读的，而我们后面需要在此基础上安装新的软件包，所以需要复制到我们自己的 conda 环境（该环境下我们是可写的）。

$ conda create -n CONDA_ENV_NAME --clone /share/conda_envs/internlm-base

• 如果clone操作过慢，可采用如下操作:

$ /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh lmdeploy

我们取 CONDA_ENV_NAME 为 lmdeploy，复制完成后，可以在本地查看环境。

$ conda env list

结果如下所示。

# conda environments:
#
base                  *  /root/.conda
lmdeploy                 /root/.conda/envs/lmdeploy

然后激活环境。

$ conda activate lmdeploy

 lmdeploy 没有安装，我们接下来手动安装一下，建议安装最新的稳定版。 如果是在 InternStudio 开发环境，需要先运行下面的命令，否则会报错。

# 解决 ModuleNotFoundError: No module named 'packaging' 问题
pip install packaging
# 使用 flash_attn 的预编译包解决安装过慢问题
pip install /root/share/wheels/flash_attn-2.4.2+cu118torch2.0cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip install 'lmdeploy[all]==v0.1.0'

 直接启动本地的 Huggingface 模型，如下所示。

lmdeploy chat turbomind /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/  --model-name internlm-chat-7b

 api访问模型

web网页访问 

 

这篇关于书生·浦语大模型第五课作业的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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