浦语大模型趣味Demo--练习

原创 已于 2024-01-07 23:46:10 修改 · 443 阅读 · 6 ·
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#nlp #语言模型

于 2024-01-07 23:45:48 首次发布
本文指导如何使用HuggingFace下载和配置InternLM-20B模型，涉及基础任务如生成小故事，以及进阶内容如浦语·灵笔的图文理解和多模态对话的创作部署，以又见敦煌和原神启动为主题示例。

基础作业

使用 InternLM-Chat-7B 模型生成300 字的小故事 (需截图)

熟悉 hugging face 下载功能

下载InternLM-20B模型

下载 InternLM-20B模型的config.json 文件

进阶作业

完成浦语·灵笔的图文理解及创作部署

创作图文并茂文章

主题：又见敦煌

主题：原神启动！

多模态对话

完成 Lagent 工具调用 Demo 创作部署

SmallZCan_t
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中小学生智能高效学习系统：基于大模型Qwen3(32B)+langchain框架+MCP+RAG+传统算法进行研发
微学AI的博客
05-14 969
本文基于大模型Qwen3(32B)+langchain框架+MCP协议+RAG+传统算法的中小学生智能学习系统设计与实现。该系统将教材内容转化为动态互动资源，提供个性化学习路径。我会从项目背景、架构设计、操作流程到代码实现进行系统性规划。
书生·浦语大模型实战训练营第二期第二节--轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo--Homework
weixin_61573157的博客
04-03 500
这里就顺利结束啦，由于有第一期自己练习了一下的经验，这里的模型部署比较熟练一些，但是还是感觉没有能够更加深入的理解大模型的部署以及训练方式，这些在后面微调训练中应该会练习到，那就期待下一节课吧！下面就是利用InternLM-XComposer2进行视觉理解的图，这里我输入了一张我自己在海陵岛拍摄的照片，他大概分析了图中的景色吧，但是问他这是哪他也不知道哈哈哈，确实特征给的太少了哈哈哈。这是模型下载的过程，我本人是把所有模型的代码和路径都写好了在一个py文件里面，方面随时下载和更改路径。
第二课 轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo 实践以及作业
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第二课 轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo 实践以及作业。
【InternLM 实战营第二期笔记2】轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo
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本笔记主要对这几个demo进行了练习，记录了重点内容
书生·浦语大模型趣味 Demo（InternLM 实战营第二次笔记）
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本次课程我将从分4部分开始学习书生·浦语大模型趣味 Demo，来感受大模型的基础练习、进阶部分和实战部署的全过程。
第二课：玩转书生·浦语大模型全趣味demo
qq_44407313的博客
04-15 432
四、如何完成第三个实战任务，即使用基于书生葡语二大语言模型的图文多模态大模型进行图文写作和图像理解。一、书生葡语社区大模型角色扮演特别幸运小组的组长任玉鹏，将带领大家完成书生葡语趣味demo的相关内容，包括基础练习、进阶部分和实战部署等。- 完成第二个实战任务，关闭STREAMLET，准备后续任务。- 打开图片理解实战，复制代码，等待本地端口映射完成。- 运行程序，配置本地端口环境，耐心等待模型加载完成。- 需要升级开发机配置，安装环境包，下载相关代码资源。- 完成图片生成任务，关闭软件，重新开启终端。
《书生·浦语大模型实战营》结业后练习：微调
胡争辉
05-13 1303
2024年3月开始参加《书生·浦语大模型实战营》已顺利结业 本文是结业后练习，内容为XTuner 微调 LLM:1.8B 第一节课《书生·浦语大模型全链路开源体系》 第二节课《轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo》 第三节课《茴香豆：搭建你的 RAG 智能助理》 第四节课《XTuner 微调 LLM:1.8B、多模态、Agent》 第五节课《LMDeploy 量化部署 LLM 实践》 第六节课《Lagent & AgentLego 智能体应用搭建》 第七节课《OpenCompass 大模型评测实战》
《书生·浦语大模型实战营》结业后练习：通过QLoRA的方式用Alpaca数据集对InternLM2-Chat-7B进行微调
胡争辉
05-17 1395
《书生·浦语大模型实战营》荣获优秀学员 第一节课《书生·浦语大模型全链路开源体系》 第二节课《轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo》 第三节课《茴香豆：搭建你的 RAG 智能助理》 第四节课《XTuner 微调 LLM:1.8B、多模态、Agent》 第五节课《LMDeploy 量化部署 LLM 实践》 第六节课《Lagent & AgentLego 智能体应用搭建》 第七节课《OpenCompass 大模型评测实战》 本文是通过QLoRA的方式用Alpaca数据集对InternLM2-Chat-7B微调
ChatGLM-6B 安装试用
Michael是个半路程序员
04-16 3498
vim cli_demo.py 修改模型下载的路径。在生成答案的过程中，GPU显存使用在一直上涨。他没有回答鱼香肉丝相关的做法。其余文件从 huggingface 下载。解方程的答案是错的，模型不擅长数学问题。加载完模型后 GPU 使用情况。不懂前端，不好判断正确与否。试用以下代码，下载模型。模型记忆了上下文的 菜名。
spring-boot框架基础
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======================1、零基础快速入门SpringBoot2.0 5节课 =========================== 1、SpringBoot2.x课程全套介绍和高手系列知识点 简介：介绍SpringBoot2.x课程大纲章节 java基础，jdk环境，maven基础 2、SpringBoot2.x依赖环境和版本新特性说明 简介：讲解新版本依赖环境和...
声临其境！RVC-WebUI：从声纹克隆到AI作曲，解锁你的声音超能力
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Kyutai开源端侧模型Helium -1 preview；FoloToy内测「超级智能体」，支持联网查询和语音调整音量语速
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我们欢迎更多的小伙伴参与「RTE开发者日报」内容的共创，感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系，记得报暗号「共创」。对于任何反馈（包括但不限于内容上、形式上）我们不胜感激、并有小惊喜回馈，例如你希望从日报中看到哪些内容；自己推荐的信源、项目、话题、活动等；或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道；内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。素材来源官方媒体/网络新闻。
IOS交互DEMO：按钮控制文本变化教程
“Button Fun”这个文件名暗示了这个DEMO是为了练习按钮相关功能的趣味性应用。可能在这个DEMO中包含了一些有趣的、动态的效果，或者是一个简单的游戏，来加深学习者对按钮事件处理的印象。 --- 根据上述知识点，...
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这种透明性极大提升了项目的教育价值，尤其适合JavaScript初学者练习DOM操作、事件绑定、定时器使用（setInterval/setTimeout用于倒计时或自动刷新）、条件判断与函数封装等关键技能。此外，开发者还可以在此基础上...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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