【InternLM】书生·浦语大模型全链路开源体系实战营 第2课笔记

[缘起...即灭]

轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

1 趣味 Demo

1.1 什么是大模型？

  大模型通常指的是机器学习或人工智能领域中参数数量巨大、拥有庞大计算能力和参数规模的模型。这些模型利用大量数据进行训练，并且拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的出现和发展得益于增长的数据量、计算能力的提升以及算法优化等因素。这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这种模型通常采用深度神经网络结构，如 Transformer、BERT、GPT（ Generative Pre-trained Transformer ）等。

  大模型的优势在于其能够捕捉和理解数据中更为复杂、抽象的特征和关系。通过大规模参数的学习，它们可以提高在各种任务上的泛化能力，并在未经过大量特定领域数据训练的情况下实现较好的表现。然而，大模型也面临着一些挑战，比如巨大的计算资源需求、高昂的训练成本、对大规模数据的依赖以及模型的可解释性等问题。因此，大模型的应用和发展也需要在性能、成本和道德等多个方面进行权衡和考量。

 

1.2 InternLM 是什么？

  InternLM 是一个开源的轻量级训练框架，旨在支持大模型训练而无需大量的依赖。通过单一的代码库，它支持在拥有数千个 GPU 的大型集群上进行预训练，并在单个 GPU 上进行微调，同时实现了卓越的性能优化。在 1024 个 GPU 上训练时，InternLM 可以实现近 90% 的加速效率。

  基于 InternLM 训练框架，上海人工智能实验室已经发布了两个开源的预训练模型：InternLM-7B 和 InternLM-20B。

 

1.3  Lagent是什么?  

   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。

 

1.4  浦语·灵笔是什么?   

        浦语·灵笔是基于书生·浦语大语言模型研发的视觉-语言大模型，提供出色的图文理解和创作能力，结合了视觉和语言的先进技术，能够实现图像到文本、文本到图像的双向转换。使用浦语·灵笔大模型可以轻松的创作一篇图文推文，也能够轻松识别一张图片中的物体，并生成对应的文本描述。

 

2 InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo

2.1 配置基础环境

首先，打开 Intern Studio 界面，点击 创建开发机 配置开发机系统。

填写 开发机名称 后，点击 选择镜像 使用 Cuda11.7-conda 镜像，然后在资源配置中，使用 10% A100 * 1 的选项，然后立即创建开发机器。

点击 进入开发机 选项。

进入开发机后，在 terminal 中输入环境配置命令 (配置环境时间较长，需耐心等待)：

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

配置完成后，进入到新创建的 conda 环境之中：

conda activate demo

输入以下命令，完成环境包的安装：

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

2.2 下载 InternLM2-Chat-1.8B 模型

按路径创建文件夹，并进入到对应文件目录中：

mkdir -p /root/demo
touch /root/demo/cli_demo.py
touch /root/demo/download_mini.py
cd /root/demo

通过左侧文件夹栏目，双击进入 demo 文件夹。

双击打开 /root/demo/download_mini.py 文件，复制以下代码：

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')

执行命令，下载模型参数文件：

python /root/demo/download_mini.py

2.3 运行 cli_demo

双击打开 /root/demo/cli_demo.py 文件，复制以下代码：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


model_name_or_path = "/root/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)

输入命令，执行 Demo 程序：

conda activate demo
python /root/demo/cli_demo.py

等待模型加载完成，键入内容示例：

请创作一个 300 字的小故事

效果如下：

3 实战：部署实战营优秀作品 八戒-Chat-1.8B 模型

3.1 简单介绍 八戒-Chat-1.8B、Chat-嬛嬛-1.8B、Mini-Horo-巧耳（实战营优秀作品）

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。

当然，同学们也可以参考其他优秀的实战营项目，具体模型链接如下：

• 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

🍏那么，开始实验！！！

3.2 配置基础环境

运行环境命令：

conda activate demo

使用 git 命令来获得仓库内的 Demo 文件：

cd /root/
git clone https://gitee.com/InternLM/Tutorial -b camp2
# git clone https://github.com/InternLM/Tutorial -b camp2
cd /root/Tutorial

3.3 下载运行 Chat-八戒 Demo

在 Web IDE 中执行 bajie_download.py：

python /root/Tutorial/helloworld/bajie_download.py

待程序下载完成后，输入运行命令：

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

待程序运行的同时，对端口环境配置本地 PowerShell 。使用快捷键组合 Windows + R（Windows 即开始菜单键）打开指令界面，并输入命令，按下回车键。

打开 PowerShell 后，先查询端口，再根据端口键入命令：

 

# 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 [e-mail] -p 39***

再复制下方的密码，输入到 password 中，直接回车。

打开 http://127.0.0.1:6006 后，等待加载完成即可进行对话，键入内容示例如下：

你好，请自我介绍

效果图如下：

 

4 实战：使用 Lagent 运行 InternLM2-Chat-7B 模型（开启 30% A100 权限后才可开启此章节）

4.1 初步介绍 Lagent 相关知识

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。

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。

4.2 配置基础环境（开启 30% A100 权限后才可开启此章节）

打开 Intern Studio 界面，调节配置（必须在开发机关闭的条件下进行）：

重新开启开发机，输入命令，开启 conda 环境：

conda activate demo

打开文件子路径

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
# git clone https://github.com/internlm/lagent.git
cd /root/demo/lagent
git checkout 581d9fb8987a5d9b72bb9ebd37a95efd47d479ac
pip install -e . # 源码安装

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

Intern Studio 在 share 文件中预留了实践章节所需要的所有基础模型，包括 InternLM2-Chat-7b 、InternLM2-Chat-1.8b 等等。我们可以在后期任务中使用 share 文档中包含的资源，但是在本章节，为了能让大家了解各类平台使用方法，还是推荐同学们按照提示步骤进行实验。

打开 lagent 路径：

cd /root/demo/lagent

在 terminal 中输入指令，构造软链接快捷访问方式：

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

打开 lagent 路径下 examples/internlm2_agent_web_demo_hf.py 文件，并修改对应位置 (71行左右) 代码：

# 其他代码...
value='/root/models/internlm2-chat-7b'
# 其他代码...

输入运行命令 - 点开 6006 链接后，大约需要 5 分钟完成模型加载：

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

待程序运行的同时，对本地端口环境配置本地 PowerShell 。使用快捷键组合 Windows + R（Windows 即开始菜单键）打开指令界面，并输入命令，按下回车键。

打开 PowerShell 后，先查询端口，再根据端口键入命令 （例如图中端口示例为 38374）：

 

# 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 [e-mail] -p 39***

再复制下方的密码，输入到 password 中，直接回车。

打开 http://127.0.0.1:6006 后，（会有较长的加载时间）勾上数据分析，其他的选项不要选择，进行计算方面的 Demo 对话，即完成本章节实战。键入内容示例：

请解方程 2*X=1360 之中 X 的结果