书生·浦语2.0(InternLM2)大模型实战--Day01 趣味 Demo | 部署InternLM2-Chat-1.8B模型

2024-04-01 15:28
文章标签 实战 部署 模型 day01 1.8 demo 2.0 chat 趣味 书生 浦语 internlm2

本文主要是介绍书生·浦语2.0(InternLM2)大模型实战--Day01 趣味 Demo | 部署InternLM2-Chat-1.8B模型，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！

课程介绍

在这里插入图片描述
了解完书生·浦语InternLM2大模型实战–基本认知 后，就可以做 Homework-demo 啦

Day01的作业基本是按照GitHub链接完成 GitHub – 轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

作业截图如下
在这里插入图片描述
基本作业是实战第一部分
进阶作业的后两个是实战的的第三、四部分
我把进阶作业的"熟悉hugging下载功能"也放在实战第二部分吧
在这里插入图片描述下面就按 趣味 Demo 的流程来做官网 InternLM-studio

1.实战部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型

部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话，生成300字小故事

1.2 配置环境

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

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

1.2 下载 InternLM2-Chat-1.8B 模型

按路径创建文件夹，并进入到对应文件目录中：

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

进入 demo 文件夹
编辑 /root/demo/download_mini.py 文件，复制代码：

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')

执行命令，下载模型参数文件：

python /root/demo/download_mini.py

实力效果如下：
在这里插入图片描述

1.3 运行 cli_demo

双击打开 /root/demo/cli_demo.py 文件，复制以下代码：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_name_or_path = "/root/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)

输入命令，执行 Demo 程序：

conda activate demo
python /root/demo/cli_demo.py

等待模型加载完成，键入内容

示例1

请创作一个 300 字的小故事

效果如下：
在这里插入图片描述

示例2

请创作一个 800 字的儿童睡前故事

效果如下：
在这里插入图片描述

2.实战部署 八戒-Chat-1.8B 模型

2.1 简单介绍 八戒-Chat-1.8B、Chat-嬛嬛-1.8B、Mini-Horo-巧耳

（实战营优秀作品）

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。
在这里插入图片描述
当然，同学们也可以参考其他优秀的实战营项目，具体模型链接如下：

  • 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

🍏那么，开始实验！！！

2.2 配置基础环境

运行环境命令：

conda activate demo

使用 git 命令来获得仓库内的 Demo 文件：

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

2.3 下载运行 Chat-八戒 Demo

在 Web IDE 中执行 bajie_download.py：

python /root/Tutorial/helloworld/bajie_download.py

待程序下载完成后，输入运行命令：

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

待程序运行的同时，对端口环境配置本地 PowerShell 。使用快捷键组合 Windows + R（Windows 即开始菜单键）打开指令界面，并输入命令，按下回车键。（Mac 用户打开终端即可）
在这里插入图片描述
打开 PowerShell 后，先查询端口，再根据端口键入命令 （例如图中端口示例为 38374）：
在这里插入图片描述

# 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

再复制下方的密码，输入到 password 中，直接回车：
在这里插入图片描述
最终保持在如下效果即可：
打开 http://127.0.0.1:6006 后，等待加载完成即可进行对话，键入内容示例如下：

你好，请自我介绍

效果图如下：
在这里插入图片描述
再问其他问题：
在这里插入图片描述
额の(⊙o⊙)…
在这里插入图片描述

2.4 熟悉huggingface下载功能

本地安装hugging_hub

pip install huggingface-hub

代码用1.2章节中的download_mini.py，改以下三处

  • 把snapshot_download换成从huggingface-hub导入
  • 复制repo_id号，从huggingface的interlm2-chat-7b页面复制（箭头处）
  • 修改保存模型的目录
    在这里插入图片描述
import os
# from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
from huggingface_hub import snapshot_download
# 创建保存模型目录
os.system("mkdir ./models")# save_dir是模型保存到本地的目录
save_dir="./models"snapshot_download("internlm/internlm2-chat-7b", cache_dir=save_dir, revision='v1.1.0')

下载界面如下：
在这里插入图片描述
下载完毕，可以看到config.json

3.实战进阶 Lagent 智能体Demo

运行 InternLM2-Chat-7B 模型

3.1 初步介绍 Lagent 相关知识

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:
在这里插入图片描述
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。

3.2 配置基础环境

使用 git 命令下载 Lagent 相关的代码库：

cd /root/demo
git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git
cd /root/demo/lagent
git checkout 581d9fb8987a5d9b72bb9ebd37a95efd47d479ac
pip install -e . # 源码安装

运行效果如图：
在这里插入图片描述

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

打开 lagent 路径：

cd /root/demo/lagent

在 terminal 中输入指令，构造软链接快捷访问方式：

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

打开 lagent 路径下 examples/internlm2_agent_web_demo_hf.py 文件，并修改对应位置 (71行左右) 代码：把20b改成7b
在这里插入图片描述
输入运行命令 - 点开 6006 链接后，大约需要 5 分钟完成模型加载（加载时间有一点点长）：

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

待程序运行的同时，对本地端口环境配置本地 PowerShell 。使用快捷键组合 Windows + R（Windows 即开始菜单键）打开指令界面，并输入命令，按下回车键。（Mac 用户打开终端即可）

同1.3节同样操作，复制机器的ssh的端口号和密码，PowerShell 保持打开

在这里插入图片描述
在本地网页打开 http://127.0.0.1:6006 后，（会有较长的加载时间）只要勾上数据分析，其他的选项不要选择，进行计算方面的 Demo 对话，即完成本章节实战。

键入内容示例：

请解方程 2*X=1360 之中 X 的结果

页面是加载出来了，但是cuda还是不够呐
在这里插入图片描述

我等到50%机器后，再次运行即可
在这里插入图片描述

4.实战进阶 灵笔InternLM2-XComposer2|图文

4.1 初步介绍 XComposer2 相关知识

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。

在这里插入图片描述

4.2 配置基础环境

进入开发机，启动 conda 环境：

conda activate demo
# 补充环境包
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
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

在 terminal 中输入指令，构造软链接快捷访问方式：

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

4.3 图文写作实战

继续输入指令，用于启动 InternLM-XComposer：

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

在这里插入图片描述
同1.3节同样操作，复制机器的ssh的端口号和密码，PowerShell 保持打开

打开 http://127.0.0.1:6006 实践效果如下图所示：
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

4.4 图片理解实战

关闭并重新启动一个新的 terminal，继续输入指令，启动 InternLM-XComposer2-vl：

conda activate democd /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

实践效果如下图所示：
在这里插入图片描述
这是一张DALL3生成的图，虽然不太对，但描述尚可。

心得体会

GitHub链接写的比较详细，一步一步操作是可以完成作业的。
1. 惊讶于InternLM2的 数据分析能力 和 多模态的生成能力
2. 大模型需要砸机器才能出来效果呀，本地/GPU资源不够，根本不够玩的
3. 但还是希望小伙伴们学习搭建起环境，学习使用各种国内外大模型

这篇关于书生·浦语2.0(InternLM2)大模型实战--Day01 趣味 Demo | 部署InternLM2-Chat-1.8B模型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/867502。

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