书生·浦语大模型实战营（第二期）：书生·浦语大模型趣味Demo-编程知识

部署InternLM2-Chat-1.8B模型进行对话
- 环境配置
- 下载InternLM2-Chat-1.8B模型
- 运行cli_demo
- 基础作业：使用 InternLM2-Chat-1.8B 模型生成 300 字的小故事（需截图）
部署实战营优秀作品八戒-Chat-1.8B 模型
- 下载运行Chat-八戒 Demo
使用 Lagent 运行智能体Demo
- 使用 Lagent 运行 InternLM2-Chat-7B 模型为内核的智能体
- 进阶作业：完成 Lagent 工具调用数据分析 Demo 部署（需截图）
部署灵笔 InternLM-XComposer2
- 进阶作业：图文写作
- 进阶作业：图文理解
进阶作业：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）

部署InternLM2-Chat-1.8B模型进行对话

环境配置

# 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

requirement:

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

/root/demo/download_mini.py

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

运行cli_demo

/root/demo/cli_demo.py

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

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

在这里插入图片描述

部署实战营优秀作品八戒-Chat-1.8B 模型

八戒-Chat-1.8B：https://www.modelscope.cn/models/JimmyMa99/BaJie-Chat-mini/summary
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

下载运行Chat-八戒 Demo

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

# 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

在这里插入图片描述

使用 Lagent 运行智能体Demo

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

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

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：
在这里插入图片描述
更换为本地模型所在路径

输入运行命令

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

进阶作业：完成 Lagent 工具调用数据分析 Demo 部署（需截图）

在这里插入图片描述

部署灵笔 InternLM-XComposer2

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。

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

进阶作业：图文写作

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

进阶作业：图文理解

在这里插入图片描述

进阶作业：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）

import os
from huggingface_hub import hf_hub_download  # Load model directly
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm2-chat-7b", filename="config.json")

下载完后的文件会在root用户下的.cache 文件夹下
在这里插入图片描述