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

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":
        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")