【InternLM 实战营第二期笔记】InternLM1.8B浦语大模型趣味 Demo

2024-04-01 07:04
文章标签 实战 笔记 模型 demo 第二期 趣味 internlm 浦语 internlm1.8

本文主要是介绍【InternLM 实战营第二期笔记】InternLM1.8B浦语大模型趣味 Demo，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！

体验环境

平台：InternStudio

GPU：10%

配置基础环境

studio-conda -o internlm-base -t demo

与 studio-conda 等效的配置方案

conda create -n demo python==3.10 -y
conda activate demo
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

激活环境

conda activate demo

部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话

安装依赖包

pip install huggingface-hub==0.17.3
pip install transformers==4.34 
pip install psutil==5.9.8
pip install accelerate==0.24.1
pip install streamlit==1.32.2 
pip install matplotlib==3.8.3 
pip install modelscope==1.9.5
pip install sentencepiece==0.1.99

下载模型

mkdir -p /root/demo
touch /root/demo/cli_demo.py
touch /root/demo/download_mini.py
cd /root/demo

编辑/root/demo/download_mini.py文件

注：如果使用InternStudio平台进行实验不建议花费时间和空间去下载模型，可以直接使用/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b/目录下的模型进行实验

vim /root/demo/download_mini.py

下载模型的脚本内容

import os
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download# 创建保存模型目录
os.system("mkdir /root/models")# save_dir是模型保存到本地的目录
save_dir="/root/models"snapshot_download("Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b", cache_dir=save_dir, revision='v1.1.0')

执行下载命令

python /root/demo/download_mini.py

编辑cli_demo.py

vim cli_demo.py

运行cli_demo.py

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM#model_name_or_path = "/root/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b" #如果自己下载模型的话使用这一条，注释后一条
model_name_or_path = "/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b/"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, device_map='cuda:0')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='cuda:0')
model = model.eval()system_prompt = """You are an AI assistant whose name is InternLM (书生·浦语).
- InternLM (书生·浦语) is a conversational language model that is developed by Shanghai AI Laboratory (上海人工智能实验室). It is designed to be helpful, honest, and harmless.
- InternLM (书生·浦语) can understand and communicate fluently in the language chosen by the user such as English and 中文.
"""messages = [(system_prompt, '')]print("=============Welcome to InternLM chatbot, type 'exit' to exit.=============")while True:input_text = input("\nUser  >>> ")input_text = input_text.replace(' ', '')if input_text == "exit":breaklength = 0for response, _ in model.stream_chat(tokenizer, input_text, messages):if response is not None:print(response[length:], flush=True, end="")length = len(response)

执行cli_demo.py

python cli_demo.py

运行结果：

输入exit结束聊天

部署实战营优秀作品 八戒-Chat-1.8B 模型

八戒-Chat-1.8B、Chat-嬛嬛-1.8B、Mini-Horo-巧耳均是在第一期实战营中运用InternLM2-Chat-1.8B模型进行微调训练的优秀成果。其中，八戒-Chat-1.8B是利用《西游记》剧本中所有关于猪八戒的台词和语句以及 LLM API 生成的相关数据结果，进行全量微调得到的猪八戒聊天模型。作为Roleplay-with-XiYou子项目之一，八戒-Chat-1.8B能够以较低的训练成本达到不错的角色模仿能力，同时低部署条件能够为后续工作降低算力门槛。

其他优秀实战营项目链接

  • 八戒-Chat-1.8B：https://www.modelscope.cn/models/JimmyMa99/BaJie-Chat-mini/summary
  • Chat-嬛嬛-1.8B：https://openxlab.org.cn/models/detail/BYCJS/huanhuan-chat-internlm2-1_8b
  • Mini-Horo-巧耳：https://openxlab.org.cn/models/detail/SaaRaaS/Horowag_Mini

克隆八戒代码仓

cd /root/
git clone https://gitee.com/InternLM/Tutorial -b camp2

下载运行

python /root/Tutorial/helloworld/bajie_download.py

运行

streamlit run /root/Tutorial/helloworld/bajie_chat.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

本地映射端口的命令

# 从本地使用 ssh 连接 studio 端口
# 将下方端口号 38374 替换成自己的端口号
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 38374

运行结果：

使用 Lagent 运行 InternLM2-Chat-7B 模型

注：这一节课程需要切换环境使用 30% A100

Lagent 是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体（agent）框架，支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。它的整个框架图如下:

Lagent 的特性总结如下：

  • 流式输出：提供 stream_chat 接口作流式输出，本地就能演示酷炫的流式 Demo。
  • 接口统一，设计全面升级，提升拓展性，包括：
    • Model : 不论是 OpenAI API, Transformers 还是推理加速框架 LMDeploy 一网打尽，模型切换可以游刃有余；
    • Action: 简单的继承和装饰，即可打造自己个人的工具集，不论 InternLM 还是 GPT 均可适配；
    • Agent：与 Model 的输入接口保持一致，模型到智能体的蜕变只需一步，便捷各种 agent 的探索实现；
  • 文档全面升级，API 文档全覆盖。

配置基础环境

重新开启开发机，输入命令，开启 conda 环境

conda activate demo

进入文件夹

cd /root/demo

使用 git 命令下载 Lagent 相关的代码库：

git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git
cd /root/demo/lagent

切换分支

git checkout 581d9fb8987a5d9b72bb9ebd37a95efd47d479ac

源码安装

pip install -e . # 源码安装

使用 Lagent 运行 InternLM2-Chat-7B 模型为内核的智能体

进入lagent目录

cd /root/demo/lagent

软链接模型目录

ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b /root/models/internlm2-chat-7b

修改examples/internlm2_agent_web_demo_hf.py文件

代码内容：

# 其他代码...
value='/root/models/internlm2-chat-7b'   #修改为模型目录
# 其他代码...

运行命令

streamlit run /root/demo/lagent/examples/internlm2_agent_web_demo_hf.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

实践结果

输入命令：请解方程 2*X=1360 之中 X 的结果

实践部署 浦语·灵笔2 模型

介绍

浦语·灵笔2 是基于 书生·浦语2 大语言模型研发的突破性的图文多模态大模型，具有非凡的图文写作和图像理解能力，在多种应用场景表现出色，总结起来其具有：

  • 自由指令输入的图文写作能力： 浦语·灵笔2 可以理解自由形式的图文指令输入，包括大纲、文章细节要求、参考图片等，为用户打造图文并貌的专属文章。生成的文章文采斐然，图文相得益彰，提供沉浸式的阅读体验。
  • 准确的图文问题解答能力：浦语·灵笔2 具有海量图文知识，可以准确的回复各种图文问答难题，在识别、感知、细节描述、视觉推理等能力上表现惊人。
  • 杰出的综合能力： 浦语·灵笔2-7B 基于 书生·浦语2-7B 模型，在13项多模态评测中大幅领先同量级多模态模型，在其中6项评测中超过 GPT-4V 和 Gemini Pro。

环境

选用 50% A100 进行开发：

安装依赖

conda activate demo
pip install timm==0.4.12 sentencepiece==0.1.99 markdown2==2.4.10 xlsxwriter==3.1.2 gradio==4.13.0 modelscope==1.9.5

下载InternLM-XComposer 仓库相关的代码资源

cd /root/demo

克隆代码仓

git clone https://gitee.com/internlm/InternLM-XComposer.git
# git clone https://github.com/internlm/InternLM-XComposer.git
cd /root/demo/InternLM-XComposer
git checkout f31220eddca2cf6246ee2ddf8e375a40457ff626

构造模型软链接

ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer2-7b /root/models/internlm-xcomposer2-7b
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer2-vl-7b /root/models/internlm-xcomposer2-vl-7b

图文写作实战

启动命令

cd /root/demo/InternLM-XComposer
python /root/demo/InternLM-XComposer/examples/gradio_demo_composition.py  \
--code_path /root/models/internlm-xcomposer2-7b \
--private \
--num_gpus 1 \
--port 6006

运行界面

图片理解实战

cd /root/demo/InternLM-XComposer
python /root/demo/InternLM-XComposer/examples/gradio_demo_chat.py  \
--code_path /root/models/internlm-xcomposer2-vl-7b \
--private \
--num_gpus 1 \
--port 6006

打开 http://127.0.0.1:6006 (上传图片后) 键入内容示例如下：

请分析一下图中内容

作业

基础作业 (结营必做)

使用 InternLM2-Chat-1.8B 模型生成 300 字的小故事（需截图）

进阶作业 (优秀学员必做)

熟悉 huggingface 下载功能，使用 huggingface_hub python 包，下载 InternLM2-Chat-7B 的 config.json 文件到本地（需截图下载过程）

脚本内容

import os 
from huggingface_hub import hf_hub_download  # Load model directly hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm-7b", filename="config.json")

完成 浦语·灵笔2 的 图文创作 及 视觉问答 部署（需截图）

图文创作

视觉问答

完成 Lagent 工具调用 数据分析 Demo 部署（需截图）

这篇关于【InternLM 实战营第二期笔记】InternLM1.8B浦语大模型趣味 Demo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！


http://www.chinasem.cn/article/866515。

相关文章

SQL Server跟踪自动统计信息更新实战指南

SQL Server跟踪自动统计信息更新实战指南

《SQLServer跟踪自动统计信息更新实战指南》本文详解SQLServer自动统计信息更新的跟踪方法,推荐使用扩展事件实时捕获更新操作及详细信息,同时结合系统视图快速检查统计信息状态,重点强调修... 目录SQL Server 如何跟踪自动统计信息更新：深入解析与实战指南 核心跟踪方法1️⃣ 利用系统目录
阅读更多...
java中pdf模版填充表单踩坑实战记录(itextPdf、openPdf、pdfbox)

java中pdf模版填充表单踩坑实战记录(itextPdf、openPdf、pdfbox)

《java中pdf模版填充表单踩坑实战记录(itextPdf、openPdf、pdfbox)》：本文主要介绍java中pdf模版填充表单踩坑的相关资料,OpenPDF、iText、PDFBox是三... 目录准备Pdf模版方法1：itextpdf7填充表单（1）加入依赖（2）代码（3）遇到的问题方法2：pd
阅读更多...
PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实战应用示例

PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实战应用示例

《PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实战应用示例》词嵌入解决NLP维度灾难,捕捉语义关系,PyTorch的nn.Embedding模块提供灵活实现,支持参数配置、预训练及变长... 目录一、词嵌入(Word Embedding)简介为什么需要词嵌入？二、PyTorch中的nn.Em
阅读更多...
在IntelliJ IDEA中高效运行与调试Spring Boot项目的实战步骤

在IntelliJ IDEA中高效运行与调试Spring Boot项目的实战步骤

《在IntelliJIDEA中高效运行与调试SpringBoot项目的实战步骤》本章详解SpringBoot项目导入IntelliJIDEA的流程,教授运行与调试技巧,包括断点设置与变量查看,奠定... 目录引言：为良驹配上好鞍一、为何选择IntelliJ IDEA？二、实战：导入并运行你的第一个项目步骤1
阅读更多...
Spring Boot3.0新特性全面解析与应用实战

Spring Boot3.0新特性全面解析与应用实战

《SpringBoot3.0新特性全面解析与应用实战》SpringBoot3.0作为Spring生态系统的一个重要里程碑,带来了众多令人兴奋的新特性和改进,本文将深入解析SpringBoot3.0的... 目录核心变化概览Java版本要求提升迁移至Jakarta EE重要新特性详解1. Native Ima
阅读更多...
Spring Boot 与微服务入门实战详细总结

Spring Boot 与微服务入门实战详细总结

《SpringBoot与微服务入门实战详细总结》本文讲解SpringBoot框架的核心特性如快速构建、自动配置、零XML与微服务架构的定义、演进及优缺点,涵盖开发环境准备和HelloWorld实战... 目录一、Spring Boot 核心概述二、微服务架构详解1. 微服务的定义与演进2. 微服务的优缺点三
阅读更多...
SpringBoot集成MyBatis实现SQL拦截器的实战指南

SpringBoot集成MyBatis实现SQL拦截器的实战指南

《SpringBoot集成MyBatis实现SQL拦截器的实战指南》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot集成MyBatis实现SQL拦截器的相关知识,文中的示例代码讲解详细,有需要的小伙伴... 目录一、为什么需要SQL拦截器？二、MyBATis拦截器基础2.1 核心接口：Interceptor
阅读更多...
从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南

从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南

《从入门到进阶讲解Python自动化Playwright实战指南》Playwright是针对Python语言的纯自动化工具,它可以通过单个API自动执行Chromium,Firefox和WebKit... 目录Playwright 简介核心优势安装步骤观点与案例结合Playwright 核心功能从零开始学习
阅读更多...
Java docx4j高效处理Word文档的实战指南

Java docx4j高效处理Word文档的实战指南

《Javadocx4j高效处理Word文档的实战指南》对于需要在Java应用程序中生成、修改或处理Word文档的开发者来说,docx4j是一个强大而专业的选择,下面我们就来看看docx4j的具体使用... 目录引言一、环境准备与基础配置1.1 Maven依赖配置1.2 初始化测试类二、增强版文档操作示例2.
阅读更多...
MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法：多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2