基于InternLM搭建自定义知识库-作业提交

最新推荐文章于 2025-03-13 21:00:04 发布
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#语言模型

本文讲述了作者在安装过程中遇到的问题，如下载失败和库路径不一致，详细描述了如何从conda环境拷贝tqdm库至本地，以及下载和使用NLTK资源。最后，提及了运行web端demo时遇到的问题及解决方案。
部署运行你感兴趣的模型镜像

基础作业：

安装环境依赖

下载开源词向量模型（下载失败，找不到tqdm库）

发现tqdm库安装到了conda环境下，而调用却在local下

从conda下拷贝tqdm到local下

下载NLTK资源

运行脚本，搭建向量数据库，后续可直接加载使用

      运行web端demo，提出问题1

提出问题2

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### DeepSeek InternLM3-8B-Instruct 模型介绍 DeepSeek InternLM3-8B-Instruct 是一款基于千亿基座模型 GLM-130B 的大型语言模型，经过特定优化和调整以适应不同的应用场景。该模型不仅具备强大的问答、多轮对话功能，还支持代码生成，能够理解和执行复杂的编程任务[^3]。 此版本特别强调了人类意图对齐，即通过有监督微调等方式确保模型输出更贴近用户的实际需求。这种设计使得它非常适合用于教育领域以及各种需要精准理解上下文的应用场景。 ### 使用方法概述 对于希望利用 DeepSeek InternLM3-8B-Instruct 进行开发或研究的人来说，可以借助 `lmdeploy` 工具来进行高效的部署工作。以下是简化的操作指南： #### 安装依赖库 首先安装必要的 Python 库和其他工具链，这一步骤通常包括但不限于 PyTorch 和 Transformers 等常用框架。 ```bash pip install torch transformers lmdeloy ``` #### 下载并加载模型 接着从指定仓库获取目标模型文件，并将其加载至内存中准备后续调用。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2_5-7b-chat") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2_5-7b-chat") ``` 注意这里虽然例子给出的是 "internlm2_5-7b-chat" ，但对于具体到 DeepSeek InternLM3-8B-Instruct，则需替换为对应的 ID 或路径[^4]。 #### 构建交互界面 最后构建简单的命令行或者图形化用户接口来接收输入并向用户提供反馈结果。 ```python while True: user_input = input("请输入您的问题:") inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(f"模型回复:{response}") ``` 以上代码片段展示了如何创建一个简易的聊天机器人程序，允许用户与模型实时交流互动。 ### 教程推荐 考虑到国内开发者的需求特点，《开源大模型食用指南》提供了详尽易懂的操作手册，涵盖了从基础环境搭建直至高级特性探索等多个方面。这份文档尤其适合初次接触此类技术的新手阅读学习，其中包含了大量实用技巧和最佳实践案例，有助于加速掌握相关技能[^1]。
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