轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

最新推荐文章于 2025-04-10 18:04:34 发布

B.612号小行星.

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文章标签： python ssh 服务器开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GYX67/article/details/140780686

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1 趣味 Demo 任务列表

本节课可以让同学们实践 2 个主要内容，分别是：

部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话
部署实战营优秀作品 八戒-Chat-1.8B 模型

2 部署 `InternLM2-Chat-1.8B` 模型进行智能对话

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。

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：(时间较长，请耐心等待)

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

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。

具体模型链接参考：

八戒-Chat-1.8B：魔搭社区

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。（Mac 用户打开终端即可）

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 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 38374

再复制下方的密码，输入到 password 中，直接回车：

最终保持在如下效果即可：

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：

自我介绍一下吧