书生浦语大模型趣味 Demo

一. 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话

1. 环境准备

2. 下载模型参数

3. 运行Demo

二. 部署实战营八戒-Chat-1.8B 模型

1. 下载Demo仓库

2. 启动web服务端加载八戒模型：

3. 将SSH远程端口映射到本地

4. 在本地浏览器打开：http://127.0.0.1:6006/

三. 使用 Lagent 运行 InternLM2-Chat-7B 模型为内核的智能体

1. 下载代码仓库：

2. 安装

3. 构造软链接

4. 修改examples/internlm2_agent_web_demo_hf.py 文件

5. 运行web服务端程序加载模型

6. web映射到本地

7. 浏览器打开：http://127.0.0.1:6006/

四. 实践部署浦语·灵笔2 模型

1. 补充环境包

2. 下载代码仓库

3. 构建软链接

4. 启动InternLM-XComposer

5.参考上面小结的启动 SSH映射端口到本地，并开启web界面

6. 图片理解实战

一. 部署 `InternLM2-Chat-1.8B` 模型进行智能对话

1. 环境准备

创建conda 环境

studio-conda -o internlm-base -t demo

安装库：

pip install huggingface-hub==0.17.3 transformers==4.34 psutil==5.9.8 accelerate==0.24.1 streamlit==1.32.2 matplotlib==3.8.3 modelscope==1.9.5 sentencepiece==0.1.99

2. 下载模型参数

首先创建文件夹

编写下载脚本文件

执行脚本文件下载：

python download_mini.py

编辑cli demo脚本文件

3. 运行Demo

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二. 部署实战营 `八戒-Chat-1.8B` 模型

1. 下载Demo仓库

git clone https://gitee.com/InternLM/Tutorial -b camp2

下载八戒模型：python Tutorial/helloworld/bajie_download.py

2. 启动web服务端加载八戒模型：

streamlit run /root/Tutorial/helloworld/bajie_chat.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

3. 将SSH远程端口映射到本地

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 38995

4. 在本地浏览器打开：http://127.0.0.1:6006/

三. 使用 `Lagent` 运行 `InternLM2-Chat-7B` 模型为内核的智能体

1. 下载代码仓库：

git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git

切换到相应commit上：

git checkout 581d9fb8987a5d9b72bb9ebd37a95efd47d479ac

2. 安装

pip install -e .

3. 构造软链接

ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b /root/models/internlm2-chat-7b

4. 修改`examples/internlm2_agent_web_demo_hf.py` 文件

修改为：

value='/root/models/internlm2-chat-7b'

5. 运行web服务端程序加载模型

streamlit run /root/demo/lagent/examples/internlm2_agent_web_demo_hf.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

6. web映射到本地

7. 浏览器打开：http://127.0.0.1:6006/

四. 实践部署 `浦语·灵笔2` 模型

1. 补充环境包

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

2. 下载代码仓库

git clone https://gitee.com/internlm/InternLM-XComposer.git

并切换到对应commit上

3. 构建软链接

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

4. 启动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

5.参考上面小结的启动 SSH映射端口到本地，并开启web界面

6. 图片理解实战

关闭上面启动程序，重新运行

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web页面：