1. 部署InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话

1.1配置环境

创建开发机
Intern Studio 官网网址：https://studio.intern-ai.org.cn/
在这里插入图片描述
进入官网后，选择创建开发机，填写 开发机名称 后，点击 选择镜像 使用 Cuda11.7-conda 镜像，然后在资源配置中，使用 10% A100 * 1 的选项，立即创建开发机器。
在这里插入图片描述
然后机器会排队创建（等待的有点久嗷，不知道为啥）。
配置环境
进入开发机在terminal后输入环境配置命令如下：

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

安装其他依赖包：

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

1.2 下载 InternLM2-Chat-1.8B 模型

创建文件夹

mkdir -p /root/demo
touch /root/demo/cli_demo.py #touch主要用于创建空文件或设置文件的时间戳
touch /root/demo/download_mini.py
cd /root/demo

在download_mini.py中复制以下代码：

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')

然后运行该文件以下载模型参数文件。

1.3 运行cli_demo

在cli_demo.py中复制以下内容，然后运行

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


model_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":
        break

    length = 0
    for response, _ in model.stream_chat(tokenizer, input_text, messages):
        if response is not None:
            print(response[length:], flush=True, end="")
            length = len(response)

运行效果如下：
在这里插入图片描述
有点怪啊，最后总是有一句总结句>_<

2.部署实战营优秀作品 八戒-Chat-1.8B模型

2.1简介

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。
项目链接：https://www.modelscope.cn/models/JimmyMa99/BaJie-Chat-mini/summary

2.2环境配置

基本环境和上一节一致，只需要激活

conda activate demo

从git仓库拉取

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Demo

下载

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

端口映射
在powershell中运行下述命令

# 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

这个38374端口号可以在SSH连接中查看，然后输入下方的密码(我似乎没有输入密码，但是仍然可以用？)
打开 http://127.0.0.1:6006 后，结果如下：
在这里插入图片描述

3.实战：使用 Lagent 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的特点：

  • 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配置环境

激活环境

conda activate demo

切换目录

cd /root/demo

拉取代码库

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

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

切换路径

cd /root/demo/lagent

构造软链接

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，修改运行demo中的模型路径为本地路径

# 其他代码...
value='/root/models/internlm2-chat-7b'
# 其他代码...

运行

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

端口映射，同上一节
结果展示如下，（未勾选数据分析）
在这里插入图片描述
勾选数据分析
在这里插入图片描述
似乎没什么区别？

4.实战：实践部署 浦语·灵笔2 模型

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
可以看到该模型在开源模型中效果非常好，在闭源模型和开源SOTA中也表现强劲。

4.2 环境配置

启动环境

conda activate demo

补充安装依赖包

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

拉取InternLM-XComposer 代码

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

创建软链接

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

4.3图文写作实战

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

记得开端口映射
实现效果如下
在这里插入图片描述

4.4图片理解实战

运行InternLM-XComposer2-vl

conda activate demo

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

效果展示：
在这里插入图片描述

# python # 人工智能 # pytorch # 深度学习
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