书生·浦语大模型图文对话Demo搭建

前言

本节我们先来搭建几个Demo来感受一下书生浦语大模型

InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo

我们将使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器和 InternLM-Chat-7B 模型部署一个智能对话 Demo

环境准备

在 InternStudio 平台中选择 A100(1/4) 的配置，如下图所示镜像选择 Cuda11.7-conda，如下图所示：
在这里插入图片描述
接下来打开刚刚租用服务器的进入开发机，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。

进入开发机后，在页面的左上角可以切换 JupyterLab、终端和 VScode，并在终端输入 bash 命令，进入 conda 环境。如下图所示：

在这里插入图片描述
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

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
bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh internlm-demo  # 执行该脚本文件来安装项目实验环境

然后使用以下命令激活环境

conda activate internlm-demo

并在环境中安装运行 demo 所需要的依赖。

# 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

模型下载

InternStudio 平台的 share 目录下已经为我们准备了全系列的 InternLM 模型，所以我们可以直接复制即可。使用如下命令复制：

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

-r 选项表示递归地复制目录及其内容

也可以使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

在 /root 路径下新建目录 model，在目录下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python /root/model/download.py 执行下载，模型大小为 14 GB，下载模型大概需要 10~20 分钟

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='/root/model', revision='v1.0.3')

注意：使用 pwd 命令可以查看当前的路径，JupyterLab 左侧目录栏显示为 /root/ 下的路径。

在这里插入图片描述

代码准备

首先 clone 代码，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，与教程 commit 版本保持一致，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。

在这里插入图片描述

终端运行

我们可以在 /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}")

然后在终端运行以下命令，即可体验 InternLM-Chat-7B 模型的对话能力。对话效果如下所示:

python /root/code/InternLM/cli_demo.py

在这里插入图片描述

web demo 运行

我们切换到 VScode 中，运行 /root/code/InternLM 目录下的 web_demo.py 文件，输入以下命令后，查看本教程配置本地端口后，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

在这里插入图片描述
注意：要在浏览器打开 http://127.0.0.1:6006 页面后，模型才会加载，如下图所示：

在加载完模型之后，就可以与 InternLM-Chat-7B 进行对话了，如下图所示：

在这里插入图片描述

Lagent 智能体工具调用 Demo

我们将使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器、InternLM-Chat-7B 模型和 Lagent 框架部署一个智能工具调用 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。通过 Lagent 框架可以更好的发挥 InternLM 的全部性能。

下面我们就开始动手实现！

环境准备

选择和第一个 InternLM 一样的镜像环境，运行以下命令安装依赖，如果上一个 InternLM-Chat-7B 已经配置好环境不需要重复安装.

# 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

模型下载

InternStudio 平台的 share 目录下已经为我们准备了全系列的 InternLM 模型，所以我们可以直接复制即可。使用如下命令复制：

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

-r 选项表示递归地复制目录及其内容

也可以在 /root/model 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，并运行 python /root/model/download.py 执行下载，模型大小为 14 GB，下载模型大概需要 10~20 分钟

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='/root/model', revision='v1.0.3')

Lagent 安装

首先切换路径到 /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

修改代码

由于代码修改的地方比较多，大家直接将 /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()

Demo 运行

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

用同样的方法我们依然切换到 VScode 页面，运行成功后，查看本教程配置本地端口后，将端口映射到本地。在本地浏览器输入 http://127.0.0.1:6006 即可。

我们在 Web 页面选择 InternLM 模型，等待模型加载完毕后，输入数学问题已知 2x+3=10，求x ,此时 InternLM-Chat-7B 模型理解题意生成解此题的 Python 代码，Lagent 调度送入 Python 代码解释器求出该问题的解。
在这里插入图片描述

浦语·灵笔图文理解创作 Demo

我们将使用 InternStudio 中的 A100(1/4) * 2 机器和 internlm-xcomposer-7b 模型部署一个图文理解创作 Demo 。

环境准备

首先在 InternStudio 上选择 A100(1/4)*2 的配置。如下图所示：
在这里插入图片描述

接下来打开刚刚租用服务器的进入开发机，并在终端输入 bash 命令，进入 conda 环境，接下来就是安装依赖。

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

/root/share/install_conda_env_internlm_base.sh xcomposer-demo

然后使用以下命令激活环境

conda activate xcomposer-demo

接下来运行以下命令，安装 transformers、gradio 等依赖包。请严格安装以下版本安装！

pip install transformers==4.33.1 timm==0.4.12 sentencepiece==0.1.99 gradio==3.44.4 markdown2==2.4.10 xlsxwriter==3.1.2 einops accelerate

模型下载

InternStudio平台的 share 目录下已经为我们准备了全系列的 InternLM 模型，所以我们可以直接复制即可。使用如下命令复制：

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

-r 选项表示递归地复制目录及其内容

也可以安装 modelscope，下载模型的老朋友了

pip install modelscope==1.9.5

在 /root/model 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，并运行 python /root/model/download.py 执行下载

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer-7b', cache_dir='/root/model', revision='master')

代码准备

在 /root/code目录 git clone InternLM-XComposer 仓库的代码

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

Demo 运行

在终端运行以下代码：

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

这里 num_gpus 1 是因为InternStudio平台对于 A100(1/4)*2 识别仍为一张显卡。但如果有小伙伴课后使用两张 3090 来运行此 demo，仍需将 num_gpus 设置为 2 。

将端口映射到本地。在本地浏览器输入 http://127.0.0.1:6006 即可。我们以又见敦煌为提示词，体验图文创作的功能，如下图所示：
在这里插入图片描述

接下来，我们可以体验一下图片理解的能力，如下所示~
在这里插入图片描述

通用环境配置

pip、conda 换源

更多详细内容可移步至 MirrorZ Help 查看。

pip 换源

临时使用镜像源安装，如下所示：some-package 为你需要安装的包名

pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple some-package

设置pip默认镜像源，升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置，如下所示：

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

如果您的 pip 默认源的网络连接较差，临时使用镜像源升级 pip：

python -m pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip

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。

快速配置

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

配置本地端口

由于服务器通常只暴露了用于安全远程登录的 SSH（Secure Shell）端口，如果需要访问服务器上运行的其他服务（如 web 应用）的特定端口，需要一种特殊的设置。我们可以通过使用SSH隧道的方法，将服务器上的这些特定端口映射到本地计算机的端口。这样做的步骤如下：

首先我们需要配置一下本地的 SSH Key ，我们这里以 Windows 为例。

步骤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：（如下图所示）

ssh-keygen -t rsa

在这里插入图片描述

步骤②：您将被提示选择密钥文件的保存位置，默认情况下是在 ~/.ssh/ 目录中。按 Enter 键接受默认值或输入自定义路径。

步骤③：公钥默认存储在 ~/.ssh/id_rsa.pub，可以通过系统自带的 cat 工具查看文件内容：（如下图所示）

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。

在这里插入图片描述

步骤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。如下图所示：

在这里插入图片描述

步骤⑤：将刚刚复制的公钥添加进入即可。

在这里插入图片描述

步骤⑥：在本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。如下图所示：

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

在这里插入图片描述

模型下载

以下下载模型的操作不建议大家在开发机进行哦，在开发机下载模型会占用开发机的大量带宽和内存，下载等待的时间也会比较长，不利于大家学习。大家可以在自己的本地电脑尝试哦~

Hugging Face

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

然后新建 python 文件，填入以下代码，运行即可。

resume-download：断点续下
local-dir：本地存储路径。（linux 环境下需要填写绝对路径）

import os# 下载模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')

以下内容将展示使用 huggingface_hub 下载模型中的部分文件

import os 
from huggingface_hub import hf_hub_download  # Load model directly hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm-7b", filename="config.json")

ModelScope

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

注意：cache_dir 最好为绝对路径。

安装依赖：

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

在当前目录下新建 python 文件，填入以下代码，运行即可。

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')

OpenXLab

OpenXLab 可以通过指定模型仓库的地址，以及需要下载的文件的名称，文件所需下载的位置等，直接下载模型权重文件。

使用python脚本下载模型首先要安装依赖，安装代码如下：pip install -U openxlab 安装完成后使用 download 函数导入模型中心的模型。

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

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