书生·浦语大模型全链路开源体系-第2课
为了推动大模型在更多行业落地应用，让开发人员更高效地学习大模型的开发与应用，上海人工智能实验室重磅推出书生·浦语大模型实战营，为开发人员提供大模型学习和开发实践的平台。
本文是书生·浦语大模型全链路开源体系-第2课的课程实战。
相关资源
- InternLM项目地址
https://github.com/InternLM/InternLM
- InternLM2技术报告
https://arxiv.org/pdf/2403.17297.pdf
- 书生·万卷 数据
https://opendatalab.org.cn/
- 课程链接
https://www.bilibili.com/video/BV1AH4y1H78d/
实战部署InternLM2-Chat-1.8B模型
准备环境
首先，通过Intern Studio进入开发机，进入开发机后，在Terminal中输入环境配置命令，配置一个新的环境，激活虚拟环境，安装必要的依赖包。
studio-conda -o internlm-base -t demo
conda activate demo
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==1.32.0
pip install matplotlib==3.8.3
pip install modelscope==1.9.5
pip install sentencepiece==0.1.99
下载模型
创建路径，用于存放案例涉及的所有材料。
mkdir -p /root/demo
cd /root/demo
创建文件download_mini.py，用于下载模型。
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。
python download_mini.py
运行案例
创建文件cli_demo.py，用于运行案例。
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)
执行程序。
python cli_demo.py
实战部署InternLM2-Chat-7B模型
准备环境
首先，通过Intern Studio进入开发机，进入开发机后，在Terminal中输入环境配置命令，配置一个新的环境。
bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh internlm-demo
环境自动配置完成后，通过命令激活新的虚拟环境。
conda activate internlm-demo
在虚拟环境中，安装必要的依赖包。
python -m pip install --upgrade pip
pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.32.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1
下载模型及案例代码
在开发机中的/root/share目录下，默认已经为我们下载好了常用的模型，直接复制即可，无需重复下载。复制模型、下载案例代码。
mkdir -p /root/model/InternLM
cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b /root/model/InternLM/
mkdir -p /root/code
cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/InternLM.git
cd InternLM
git checkout 3028f07cb79e5b1d7342f4ad8d11efad3fd13d17
运行cli案例代码
创建文件cli_demo.py，用于运行案例，将代码中的模型路径指定到新复制的模型目录。
运行web案例代码
除了在控制台运行案例代码，还可以直接运行web_demo.py，运行之前将代码中的模型路径指定到新复制的模型目录。
切换到VSCode界面，并通过命令行运行命令启动程序。
streamlit run web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
配置SSH公钥信息
由于开发机没有提供独立的公网IP地址，并且程序启动地址是127.0.0.1，因此无法通过本地浏览器直接访问开发机中启动的程序，需要通过隧道方式进行访问。首先，配置SSH公钥。
将新生成的公钥信息添加到Intern Studio中。
配置SHH隧道连接
公钥信息添加成功后，可以通过SSH信息查看开发机对应的端口信息。
通过以下命令，建立本地客户端与云端开发机之间的隧道连接。
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 40314
最后，通过浏览器访问案例。
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。
通过代码下载指定文件
创建文件download_model.py，通过以下代码，下载模型中的指定文件。
import os
from huggingface_hub import hf_hub_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"
hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm2-chat-7b", cache_dir=save_dir, filename="config.json")
使用命令下载全部文件
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False internlm/internlm2-chat-7b --local-dir /root/cache/huggingface/hub/internlm/internlm2-chat-7b
Lagent 工具调用
cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git
cd lagent
git checkout 581d9fb8987a5d9b72bb9ebd37a95efd47d479ac
pip install -e .
streamlit run examples/internlm2_agent_web_demo_hf.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
浦语·灵笔2 的 图文创作 及 视觉问答 部署
图文创作
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
git clone https://gitee.com/internlm/InternLM-XComposer.git
cd /root/code/InternLM-XComposer
git checkout f31220eddca2cf6246ee2ddf8e375a40457ff626
mkdir -p /root/models
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
python examples/gradio_demo_composition.py \
--code_path /root/models/internlm-xcomposer2-7b \
--private \
--num_gpus 1 \
--port 6006
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-850108.html
视觉问答图片理解实战
cd /root/code/InternLM-XComposer
python examples/gradio_demo_chat.py \
--code_path /root/models/internlm-xcomposer2-vl-7b \
--private \
--num_gpus 1 \
--port 6006
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-850108.html
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