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最新推荐文章于 2025-03-27 10:10:39 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-27 10:10:39 发布 · 656 阅读

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#Git #python #gpt-3

GitHub CodeSpace的使用

Github CodeSpace是Github推出的线上代码平台，提供了一系列templates，我们这里选择Jupyter Notebook进行创建环境。创建好环境后，可以进入网页版VSCode的界面，这就是CodeSpace提供给我们的在线编程环境。

在界面下方的终端（terminal）安装以下依赖，便于模型运行。

# 安装transformers
pip install transformers==4.38
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install einops==0.8.0
pip install protobuf==5.27.2
pip install accelerate==0.33.0

2.1.3.1 下载internlm2_5-7b-chat的配置文件

考虑到个人GitHub CodeSpace硬盘空间有限（32GB可用），而7B的模型相对较大，这里我们先演示如何下载模型文件夹的特定文件。考虑到CodeSpace平台上默认的用户权限不是root权限，这里为方便演示直接在工作区创建文件，即 /workspaces/codespaces-jupyter 目录

以下载模型的配置文件为例，先新建一个hf_download_josn.py 文件

touch hf_download_josn.py

运行该文件（注意文件目录请在该文件所在目录下运行该文件）

python hf_download_josn.py

可以看到，已经从Hugging Face上下载了相应配置文件

下载internlm2_5-chat-1_8b并打印示例输出

那么如果我们需想要下载一个完整的模型文件怎么办呢？创建一个python文件用于下载internlm2_5-1_8B模型并运行。下载速度跟网速和模型参数量大小相关联，如果网速较慢的小伙伴可以只尝试下载1.8b模型对应的config.json文件以及其他配置文件。

touch hf_download_1_8_demo.py

注意到在CodeSpace平台上是没有GPU资源的，因此我们Python代码中只使用CPU进行推理，我们需要修改跟CUDA有关的API，在hf_download_1_8_demo.py文件中粘贴以下内容：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2_5-1_8b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2_5-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
model = model.eval()

inputs = tokenizer(["A beautiful flower"], return_tensors="pt")
gen_kwargs = {
"max_length": 128,
"top_p": 0.8,
"temperature": 0.8,
"do_sample": True,
"repetition_penalty": 1.0
}

# 以下内容可选，如果解除注释等待一段时间后可以看到模型输出
output = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
output = tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True)
print(output)

在控制台返回模型生成的结果

Hugging Face Spaces的使用

Hugging Face Spaces 是一个允许我们轻松地托管、分享和发现基于机器学习模型的应用的平台。Spaces 使得开发者可以快速将我们的模型部署为可交互的 web 应用，且无需担心后端基础设施或部署的复杂性。首先访问以下链接，进入Spaces。在右上角点击Create new Space进行创建：

https://huggingface.co/spaces

在创建页面中，输入项目名为intern_cobuild，并选择Static应用进行创建

创建成功后会自动跳转到一个默认的HTML页面。创建好项目后，回到我们的CodeSpace，接着clone项目。

找到该目录文件夹下的index.html文件，修改我们的html代码

保存后就可以push到远程仓库上了，它会自动更新页面。

git add .
git commit -m "update: colearn page"
git push

再次进入Space界面，可看到如下所示