基础作业:
- 使用 InternLM-Chat-7B 模型生成 300 字的小故事(需截图)。
- 熟悉 hugging face 下载功能,使用
huggingface_hub
python 包,下载InternLM-20B
的 config.json 文件到本地(需截图下载过程)。
进阶作业(可选做)
- 完成浦语·灵笔的图文理解及创作部署(需截图)
- 完成 Lagent 工具调用 Demo 创作部署(需截图)
课程文档与视频讲解,对应操作即可
https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/helloworld/hello_world.md
轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo_哔哩哔哩_bilibili
轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo (yuque.com)【github转载】
(1)InternLM-Chat-7B 模型生成 300 字的小故事
不知为何融入了字节跳动,无关大雅。大概几分钟即可生成
(2)熟悉 hugging face 下载功能
补充参考文章
hf-mirror.com - Huggingface 镜像站
从huggingface上直接下载文件到服务器上
报错,timeout,可能是没有选择镜像的原因。
根据其他同学的笔记,采用另外一种方式:使用OpenXLab库进行下载
【书生·浦语大模型实战营学习笔记】第 2 节 轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo - 知乎 (zhihu.com)
from openxlab.model import downloaddownload(model_repo='OpenLMLab/InternLM-7b', model_name='config.json', output='/root/code/InternLM')
(3)完成浦语·灵笔的图文理解及创作部署
模型:internlm-xcomposer-7b
指令:生成关于龙门石窟的图文介绍。
webdemo:可以配置生成几个段文字,默认为5。先生成文字,再匹配图片。大概几分钟即可生成。
应用internlm-xcomposer-7b模型,图文生成过程中,显存占用最高可到90%以上
图文理解:
上传一张图片,可以让模型识别,并基于图片内容反馈用户提出的问题。暂时未尝试
(4)完成 Lagent 工具调用 Demo 创作部署
Python Interpreter可以理解为Python解释器,是一种将Python代码转化成计算机可执行代码的工具。每个Python版本都有其对应的Interpreter。通过配置Interpreter,我们可以确保我们的工作环境中使用的Python版本是正确的,并且可以方便地管理不同版本的Python。
可以体验更多的基于python的功能