【浦语开源】深入探索：大模型全链路开源组件 InternLM Lagent，打造灵笔Demo实战指南

一、准备工作：

1、环境配置：

pip、conda换源：

pip临时换源：

pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple some-package# 这里的“https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple”是所换的源，“some-package”是你需要安装的包

设置pip默认源，避免每次下载依赖包都要加上一长串的国内源

pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple

conda换源：

镜像站提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch 等），各系统都可以通过修改用户目录下的
.condarc
文件来使用镜像站。

不同系统下的
.condarc
目录如下：

Linux
:
${HOME}/.condarc
macOS
:
${HOME}/.condarc
Windows
:
C:\Users\<YourUserName>\.condarc

注意：

Windows
用户无法直接创建名为
.condarc
的文件，可先执行
conda config --set show_channel_urls yes
生成该文件之后再修改。

cat <<'EOF' > ~/.condarc
channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
EOF

更多详细内容可移步至
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2、模型下载：

Huggingface:

使用 Hugging Face 官方提供的
huggingface-cli
命令行工具。安装依赖:

pip install -U huggingface_hub

安装好依赖包之后，执行以下代码：

import os
from huggingface_hub import hf_hub_download  # Load model directly # 下载模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')# resume-download：断点续下（断网也可继续下载）
# local-dir：本地存储路径。（linux 环境下需要填写绝对路径）hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm-7b", filename="config.json")# repo_id: 模型的名称
# filename: 下载的文件名称

ModelScope:

安装依赖：

pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2

安装完成后：

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='your path', revision='master')# cache_dir:最好写成绝对路径

OpenXLAB:

安装依赖：

pip install -U openxlab

执行代码：

from openxlab.model import download
download(model_repo='OpenLMLab/InternLM-7b', model_name='InternLM-7b', output='your local path')

二、InternLM智能对话 Demo：

1、准备硬件设备：显卡

目前显卡比较短缺，各位大佬各显神通吧，这里以
InternStudio
为例

2、进入开发机配置环境：

进入
conda
环境之后，使用以下命令从本地克隆一个已有的
pytorch 2.0.1
的环境，运行时间可能比较长，耐心等待

bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中
conda create --name internlm-demo --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base

然后用下面命令激活虚拟环境，并安装所需环境：

conda activate internlm-demo————————————————————————————demo所需的环境依赖
# 升级pip
python -m pip install --upgrade pippip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1

3、模型下载：

根据之前介绍的模型下载的三种方式都可以实现模型的下载，但是速度相对较慢，这里我使用的是
InternStudio
平台的
share
目录下已经为我们准备好的
InternLM
模型。

mkdir -p /root/model/Shanghai_AI_Laboratory
cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b /root/model/Shanghai_AI_Laboratory

4、代码准备：

在
/root
路径下新建
code
目录，然后切换路径, clone 代码

cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/InternLM.git## 切换 commit 版本，可以让大家更好的复现
cd InternLM
git checkout 3028f07cb79e5b1d7342f4ad8d11efad3fd13d17

将
/root/code/InternLM/web_demo.py
中 29 行和 33 行的模型更换为本地的
/root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b
。

5、运行：

（1）终端运行：

在
/root/code/InternLM
目录下新建一个
cli_demo.py
文件，将以下代码填入其中：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_name_or_path = "/root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')
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("User  >>> ")input_text = input_text.replace(' ', '')if input_text == "exit":breakresponse, history = model.chat(tokenizer, input_text, history=messages)messages.append((input_text, response))print(f"robot >>> {response}")

然后在终端运行：python /root/code/InternLM/cli_demo.py 即可

（2）web运行：

运行
/root/code/InternLM
目录下的
web_demo.py
文件，输入以下命令后，l利用SSH密钥将端口映射到本地。在本地浏览器输入
http://127.0.0.1:6006
即可。

bash
conda activate internlm-demo  # 首次进入 vscode 会默认是 base 环境，所以首先切换环境
cd /root/code/InternLM
streamlit run web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

三、Lagent智能工具demo调用：

1、环境准备：

Lagent所需环境和InternLM环境一直，若运行环境已经安装好依赖包可直接跳过：

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pippip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1

2、模型下载：

Lagnet是智能体构建的工具，基础模型可以直接使用InterLM模型，无需重复下载。

3、代码准备：

切换路径到
/root/code
克隆
lagent
仓库，并通过
pip install -e .
源码安装
Lagent

cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git
cd /root/code/lagent
git checkout 511b03889010c4811b1701abb153e02b8e94fb5e # 尽量保证和教程commit版本一致
pip install -e . # 源码安装

将
/root/code/lagent/examples/react_web_demo.py
内容替换为以下代码：

import copy
import osimport streamlit as st
from streamlit.logger import get_loggerfrom lagent.actions import ActionExecutor, GoogleSearch, PythonInterpreter
from lagent.agents.react import ReAct
from lagent.llms import GPTAPI
from lagent.llms.huggingface import HFTransformerCasualLMclass SessionState:def init_state(self):"""Initialize session state variables."""st.session_state['assistant'] = []st.session_state['user'] = []#action_list = [PythonInterpreter(), GoogleSearch()]action_list = [PythonInterpreter()]st.session_state['plugin_map'] = {action.name: actionfor action in action_list}st.session_state['model_map'] = {}st.session_state['model_selected'] = Nonest.session_state['plugin_actions'] = set()def clear_state(self):"""Clear the existing session state."""st.session_state['assistant'] = []st.session_state['user'] = []st.session_state['model_selected'] = Noneif 'chatbot' in st.session_state:st.session_state['chatbot']._session_history = []class StreamlitUI:def __init__(self, session_state: SessionState):self.init_streamlit()self.session_state = session_statedef init_streamlit(self):"""Initialize Streamlit's UI settings."""st.set_page_config(layout='wide',page_title='lagent-web',page_icon='./docs/imgs/lagent_icon.png')# st.header(':robot_face: :blue[Lagent] Web Demo ', divider='rainbow')st.sidebar.title('模型控制')def setup_sidebar(self):"""Setup the sidebar for model and plugin selection."""model_name = st.sidebar.selectbox('模型选择：', options=['gpt-3.5-turbo','internlm'])if model_name != st.session_state['model_selected']:model = self.init_model(model_name)self.session_state.clear_state()st.session_state['model_selected'] = model_nameif 'chatbot' in st.session_state:del st.session_state['chatbot']else:model = st.session_state['model_map'][model_name]plugin_name = st.sidebar.multiselect('插件选择',options=list(st.session_state['plugin_map'].keys()),default=[list(st.session_state['plugin_map'].keys())[0]],)plugin_action = [st.session_state['plugin_map'][name] for name in plugin_name]if 'chatbot' in st.session_state:st.session_state['chatbot']._action_executor = ActionExecutor(actions=plugin_action)if st.sidebar.button('清空对话', key='clear'):self.session_state.clear_state()uploaded_file = st.sidebar.file_uploader('上传文件', type=['png', 'jpg', 'jpeg', 'mp4', 'mp3', 'wav'])return model_name, model, plugin_action, uploaded_filedef init_model(self, option):"""Initialize the model based on the selected option."""if option not in st.session_state['model_map']:if option.startswith('gpt'):st.session_state['model_map'][option] = GPTAPI(model_type=option)else:st.session_state['model_map'][option] = HFTransformerCasualLM('/root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b')return st.session_state['model_map'][option]def initialize_chatbot(self, model, plugin_action):"""Initialize the chatbot with the given model and plugin actions."""return ReAct(llm=model, action_executor=ActionExecutor(actions=plugin_action))def render_user(self, prompt: str):with st.chat_message('user'):st.markdown(prompt)def render_assistant(self, agent_return):with st.chat_message('assistant'):for action in agent_return.actions:if (action):self.render_action(action)st.markdown(agent_return.response)def render_action(self, action):with st.expander(action.type, expanded=True):st.markdown("<p style='text-align: left;display:flex;'> <span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'>插    件</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span><span style='flex:1;'>"  # noqa E501+ action.type + '</span></p>',unsafe_allow_html=True)st.markdown("<p style='text-align: left;display:flex;'> <span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'>思考步骤</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span><span style='flex:1;'>"  # noqa E501+ action.thought + '</span></p>',unsafe_allow_html=True)if (isinstance(action.args, dict) and 'text' in action.args):st.markdown("<p style='text-align: left;display:flex;'><span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'> 执行内容</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span></p>",  # noqa E501unsafe_allow_html=True)st.markdown(action.args['text'])self.render_action_results(action)def render_action_results(self, action):"""Render the results of action, including text, images, videos, andaudios."""if (isinstance(action.result, dict)):st.markdown("<p style='text-align: left;display:flex;'><span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'> 执行结果</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span></p>",  # noqa E501unsafe_allow_html=True)if 'text' in action.result:st.markdown("<p style='text-align: left;'>" + action.result['text'] +'</p>',unsafe_allow_html=True)if 'image' in action.result:image_path = action.result['image']image_data = open(image_path, 'rb').read()st.image(image_data, caption='Generated Image')if 'video' in action.result:video_data = action.result['video']video_data = open(video_data, 'rb').read()st.video(video_data)if 'audio' in action.result:audio_data = action.result['audio']audio_data = open(audio_data, 'rb').read()st.audio(audio_data)def main():logger = get_logger(__name__)# Initialize Streamlit UI and setup sidebarif 'ui' not in st.session_state:session_state = SessionState()session_state.init_state()st.session_state['ui'] = StreamlitUI(session_state)else:st.set_page_config(layout='wide',page_title='lagent-web',page_icon='./docs/imgs/lagent_icon.png')# st.header(':robot_face: :blue[Lagent] Web Demo ', divider='rainbow')model_name, model, plugin_action, uploaded_file = st.session_state['ui'].setup_sidebar()# Initialize chatbot if it is not already initialized# or if the model has changedif 'chatbot' not in st.session_state or model != st.session_state['chatbot']._llm:st.session_state['chatbot'] = st.session_state['ui'].initialize_chatbot(model, plugin_action)for prompt, agent_return in zip(st.session_state['user'],st.session_state['assistant']):st.session_state['ui'].render_user(prompt)st.session_state['ui'].render_assistant(agent_return)# User input form at the bottom (this part will be at the bottom)# with st.form(key='my_form', clear_on_submit=True):if user_input := st.chat_input(''):st.session_state['ui'].render_user(user_input)st.session_state['user'].append(user_input)# Add file uploader to sidebarif uploaded_file:file_bytes = uploaded_file.read()file_type = uploaded_file.typeif 'image' in file_type:st.image(file_bytes, caption='Uploaded Image')elif 'video' in file_type:st.video(file_bytes, caption='Uploaded Video')elif 'audio' in file_type:st.audio(file_bytes, caption='Uploaded Audio')# Save the file to a temporary location and get the pathfile_path = os.path.join(root_dir, uploaded_file.name)with open(file_path, 'wb') as tmpfile:tmpfile.write(file_bytes)st.write(f'File saved at: {file_path}')user_input = '我上传了一个图像，路径为: {file_path}. {user_input}'.format(file_path=file_path, user_input=user_input)agent_return = st.session_state['chatbot'].chat(user_input)st.session_state['assistant'].append(copy.deepcopy(agent_return))logger.info(agent_return.inner_steps)st.session_state['ui'].render_assistant(agent_return)if __name__ == '__main__':root_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))root_dir = os.path.join(root_dir, 'tmp_dir')os.makedirs(root_dir, exist_ok=True)main()

4、web demo运行：

同样，建立ssh远程连接，在浏览器输入
http://127.0.0.1:6006
即可。

streamlit run /root/code/lagent/examples/react_web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

确实厉害，连MBA的题目都能轻松应对。

四、浦语·灵笔图文理解创作 Demo：

1、基础配置：

和之前两个demo一样的流程，从环境配置到模型下载

# 进入 conda 环境之后，使用以下命令从本地克隆一个已有的pytorch 2.0.1 的环境
conda create --name xcomposer-demo --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base# 激活环境
conda activate xcomposer-demo#安装依赖：
pip install transformers==4.33.1 
pip install timm==0.4.12 
pip install sentencepiece==0.1.99 
pip install gradio==3.44.4 
pip install markdown2==2.4.10 
pip install xlsxwriter==3.1.2 
pip install einops accelerate# 模型下载：
mkdir -p /root/model/Shanghai_AI_Laboratory
cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-xcomposer-7b /root/model/Shanghai_AI_Laboratory

2、代码准备：

又是老朋友了

cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/InternLM-XComposer.git
cd /root/code/InternLM-XComposer
git checkout 3e8c79051a1356b9c388a6447867355c0634932d  # 最好保证和教程的 commit 版本一致

3、运行web demo:

终端运行以下代码，同样是在完成ssh连接之后：

cd /root/code/InternLM-XComposer
python examples/web_demo.py  \--folder /root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer-7b \--num_gpus 1 \--port 6006

num_gpus 指的是使用gpu的数量，vgpu-smi可以查看gpu的使用情况

五、SSH远程服务连接：

这里只是简单的介绍以下本次demo调用中使用的demo配置，具体可以看博客：
ssh用法及命令_ssh命令大全-CSDN博客

1、在本地机器上打开
Power Shell
终端。在终端中，运行以下命令来生成 SSH 密钥对：

ssh-keygen -t rsa##-t表示类型选项，这里采用rsa加密算法

2、按
Enter
键接受默认值或输入自定义路径，默认情况下是在
~/.ssh/
目录中。（其中有一个提示是要求设置私钥口令passphrase，不设置则为空，这里看心情吧，如果不放心私钥的安全可以设置一下）执行结束以后会在
/home/当前用户目录下
生成一个
.ssh 文件夹
,其中包含
私钥文件 id_rsa
和
公钥文件 id_rsa.pub
。

3、通过系统自带的
cat
工具查看文件内容：

cat ~\.ssh\id_rsa.pub
# ~ 是用户主目录的简写，.ssh 是SSH配置文件的默认存储目录，id_rsa.pub 是 SSH 公钥文件的默认名称。所以，cat ~\.ssh\id_rsa.pub 的意思是查看用户主目录下的 .ssh 目录中的 id_rsa.pub 文件的内容。

4、将公钥复制到剪贴板中，然后回到
InternStudio
控制台，点击配置 SSH Key。

在本

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 33090

地终端输入以下指令
.6006
是在服务器中打开的端口，而
33090
是根据开发机的端口进行更改

注意：再这些操作中可能会出现多次warning，个人经验是只要没报错就继续运行。