书生训练大模型之使用 Cli Demo 完成 InternLM2-Chat-1.8B 模型的部署

最新推荐文章于 2025-12-02 17:33:41 发布
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#AIGC

一：概述

        这篇文章主要介绍的如何利用8G显存玩转书生大模型Demo，首先先来介绍一下这个模型的特点，书生·浦语Cli*Web Demo这个主要是1.8B但性能不俗性的InternLm2端侧模型，浦语·灵笔LMDeployGradio Demo主要是自由形式的文本，图像组合的视觉语言大模型InternLM-XComposer2，书生·万象LMDeployGradio Demo主要是首个综合性能媲美美国国际闭源商业模型的开源多态模型大模型InternVL2。

 二：具体说明

        <1>开发机的创建

        <2>基础conda环境的配置

                首先来为Demo创建一个可用的环境，步骤代码如下所示：
                   &

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Cli Demo、Streamlit Web Demo部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型
qq_62780581的博客
08-05 536
使用 Cli Demo 完成 InternLM2-Chat-1.8B 模型的部署，并生成 300 字小故事，记录复现过程并截图。
Cli Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型
xingloving的博客
08-21 258
【代码】Cli Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型。
CP01大语言模型ChatGLM3-6B使用CLI代码进行代码调用初体验
North_D的博客
02-15 1257
之前体验过了ChatGLM3-6B环境自带的各种Demo，包括base_demo、composite_demo等。官方给的教程很少，只能通过阅读有限的demo代码来了解。我是 North-D 智能助手，一个大语言模型 LLM。我的任务是根据用户的提问提供有用的信息和回答。根据您的查询，我已经成功追踪到股票代码为10111的实时价格，目前该股票的价格为12412元。我是人工智能助手 ChatGLM3-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。如果GPU显存32G以下，在初始化时，请选择合适的初始化方式。
部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话
garyyu2200的博客
05-28 866
部署InternLM2-Chat-1.8B模型进行智能对话
[书生浦语] 大模型实战：部署 InternLM2-Chat-1.8B
mycomin的博客
05-24 726
通过 Intern Studio的部署实习，配合实战营 Tutorial 同步完成学习任务。课程地址：https://github.com/InternLM/Tutorial经验总结报名课程可以获得邀请码创建开发机后可能需要排队几分钟执行第一个命令（搭建环境）需要一个小时，因此不要选择过短自动释放万一不小心关掉了连上的服务器标签页，没关系，刷新后不会丢失当前任务。
书生·浦语大模型实战：部署 InternLM2-Chat-1.8B（lesson 2-1）
weixin_39291058的博客
05-14 983
创建 Intern Studio 开发机，通过 Modelscope 下载 InternLM2-Chat-1.8B 模型，完成 Client Demo 的部署和交互。
书生·浦语2.0(InternLM2)大模型实战--Day01 趣味 Demo | 部署InternLM2-Chat-1.8B模型
sinat_29950703的博客
03-31 1402
了解完[书生·浦语InternLM2大模型实战--基本认知] 后，就可以做 Homework-demo 啦 Day01的作业基本是按照GitHub链接完成 [GitHub -- 轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo]
InternLM2-Chat-1.8B 模型的部署
Rocket,Qian的博客
07-31 516
vscode里自动完成端口映射，浏览器访问 http://localhost:6006。使用 Streamlit 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型。先把相关代码clone到本地demo文件夹。任务：根据prompt，生成300字小说。
书生·浦语 大模型（学习笔记-2）InternLM2 | InternLM2-Chat-1.8B | 浦语·灵笔2 | 小米su7在线识别（AI都认不出Car）
m0_63181360的博客
04-02 1139
1.首先进入控制台进行环境配置（开始没有开发机），创建后默认只有8小时的使用时间（自己可更改） 2.进入后选择terminal进行后续操作（选择JupyterLab才有改界面）接下来的命令：1.需要创建一个新的目录后进行下载2.创建下载文件（download_mini.py）和运行文件（cli_demo.py）下载文件：运行文件：运行效果如下：下载和部署与前面一个项目的步骤差不多。主要是在启动方面有区别：1.此时需要对端口环境配置本地 2.然后再控制台查看端口和连接密码进行连接3. 连接完成，
科幻小说计划 (顾雪) (AIGC)
穷人小水滴的博客
11-29 959
该续作计划世界观完整、设定硬核、人物立体，既紧密承接前作的人物与科幻核心，又通过“核战后”“星际移民”的设定实现格局升级，将“技术、爱情、权力、文明”四大元素深度绑定，兼具科幻感与人文深度。核心优势在于“科幻设定服务剧情”“人物特质贴合时代背景”，潜在突破点在于挖掘独裁统治、记忆丢失、星际旅行中的冲突，让“人类从末日走向星际”的主线更具张力。需要我帮你基于这份分析，提炼10个核心剧情冲突点（适配长篇100+章的叙事节奏），直接用于后续章节创作吗？答: 不是用完就丢！
硬核劝学：2026年 AI 工程师“飞升”指南 (LLM/RL/VLM/AIGC 全路线)
qq_73553710的博客
11-29 834
如果这篇博客让你感到焦虑，那就对了。焦虑是学习的动力。去下载一个或Qwen2.5-7B。安装vLLM，尝试在本地部署它。阅读DPO的论文，并尝试用库跑通一个最小的对齐 Demo。只有动手写代码 (Write Code)，你才能真正拥有它。(附注：文中提到的所有论文建议直接在 arXiv 搜索标题，工具库直接上 GitHub 搜索 Star 数最高的即可。2025年的技术，唯快不破。
Diff-MTS: Temporal-Augmented ConditionalDiffusion-Based AIGC
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12-01 1054
本文提出Diff-MTS模型解决工业多变量时间序列(MTS)数据生成难题。针对现有VAEs和GANs方法在真实性、训练稳定性及条件一致性方面的不足，创新性地结合扩散模型与条件自适应机制。核心贡献包括：(1)采用余弦噪声调度改进DDPM，保留更多时序信息；(2)设计Ada-MMD机制实现无分类器的条件对齐；(3)开发TDR-UNet网络，通过时序分解和注意力机制捕捉复杂依赖关系。实验表明，该模型能稳定生成高质量工业MTS数据，显著优于现有方法，为工业智能发展提供了有效数据支撑。
AIGC、Agent、MCP、A2A和AG-UI促进AI从基础能力到协同生态演进
智海观潮的博客
12-01 408
近年来，人工智能技术迎来爆发式发展，AIGC、Agent、MCP等概念相继涌现并快速迭代，推动AI从单一工具向协同生态演进，AI技术从“能对话”进化到“能干活”。2022年ChatGPT点燃了AIGC；Function Calling催生了Agent；再往后，行业发现「如何让模型低成本地调用外部世界」成为新瓶颈，于是MCP、A2A和AG-UI三大协议陆续登场。
AIGC查重工具有什么？学术写作的“防撞指南”来了
2501_94097580的博客
12-01 412
我曾用免费版检测一篇3000字的课程论文，系统不仅标出了12%的重复率，还在AIGC报告中指出“第三章结论部分AI生成概率63%，建议增加个人分析”。我曾用ChatGPT改写一段实验方法，结果用PaperPass的AIGC检测时，系统直接标红“该段落AI生成概率达87%”，并提示“逻辑连贯但缺乏人类写作的个性化表达”。我能否用自己的语言说得更好？案例：我导师曾用Turnitin检测一篇投稿论文，系统不仅标出了AI生成段落，还对比了该段落与GPT-4训练数据的相似度，最终论文因“AI代写嫌疑”被拒稿。
Sampler AI + 滤波算法：解决 AIGC 贴图“噪点过剩”，构建风格化 PBR 工业管线
海外旅居设计师，15年设计经验。
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今天跟各位同学分享的，就是基于 Adobe Substance 3D Sampler 与 Firefly 的“频段分离”工作流。它能让你保留 AI 的创意构图，同时获得纯净的风格化材质表现。
多Stream并发实战：用流水线技术将AIGC服务P99延迟压降63%
云雾J视界的博客
12-02 706
本文基于阿里云真实案例，通过多Stream流水线与CUDA Graph优化语音识别服务，在T4上实现QPS从45到126、P99延迟降低63%。方案将流程拆为CPU预处理、GPU频谱转换和Transformer推理三阶段，用独立Stream并行执行，并以事件同步和Graph固化消除调度开销，GPU利用率提升至82%。提供可复现代码与部署方案。
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
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技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？
4G 中的分组调度.zip
最新发布
12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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12-02
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？
BAAI-InternLM-0.3B部署
04-16
<think>好的，我现在需要帮用户查找关于BAAI-InternLM-0.3B模型的部署方法或指南。首先，用户提供的引用中有几个相关的资源，我需要仔细分析这些引用内容，看看是否有相关的信息。 引用[1]提到了Xinference平台，它支持各种AI模型的部署，包括LLM、嵌入模型和多模态模型。用户提到Xinference可以一键部署自己的模型或内置的前沿开源模型，这可能包括BAAI-InternLM-0.3B。需要确认Xinference是否支持该模型，或者是否有相关的文档说明如何添加自定义模型。 引用[2]提到了LMDeploy，这是一个推荐的推理工具，可能与InternLM系列模型兼容。因为BAAI-InternLM-0.3B属于InternLM系列，所以LMDeploy可能提供部署该模型的详细步骤。需要查看LMDeploy的文档是否有相关指南。 引用[3]涉及书生·浦语大模型实战营和LangGPT框架，可能与模型的应用场景或提示词工程有关，但不太直接涉及部署方法。不过，实战营可能提供过相关的部署教程，需要检查是否有第三期课程的详细内容。 接下来，我需要考虑用户可能需要哪些具体步骤。通常，模型部署包括环境准备、模型下载、配置参数、启动服务等步骤。根据引用中的工具，Xinference和LMDeploy都是可能的途径。 对于Xinference，用户可能需要安装Xinference，然后通过命令行或API启动模型。需要检查官方文档是否有关于InternLM-0.3B的示例或配置说明。如果模型不在内置列表中，可能需要手动导入。 对于LMDeploy，可能需要按照其提供的推理步骤，安装工具包，加载模型，并进行性能优化。需要确认LMDeploy是否支持该模型的特定配置，比如量化或加速技术。 此外，用户可能对模型的应用场景或性能优化感兴趣，因此生成相关问题时应包括部署后的使用和优化方法。 最后，需要确保回答结构清晰，步骤详细，并正确引用来源。如果有不确定的地方，应建议用户查阅官方文档或社区资源获取最新信息。</think>### BAAI-InternLM-0.3B 模型部署指南 #### 一、部署环境准备 1. 硬件要求：最低需配备4GB显存的NVIDIA GPU（如T4/P4） 2. 软件依赖： - Python 3.8+ 环境 - CUDA 11.7+ 和对应cuDNN - 推荐使用conda管理环境： ```bash conda create -n internlm python=3.10 conda activate internlm ``` #### 二、通过Xinference快速部署 1. 安装Xinference核心包： ```bash pip install "xinference[all]" ``` 2. 启动本地服务： ```bash xinference-local --host 0.0.0.0 --port 9997 ``` 3. 通过API加载模型： ```python import xinference.client client = xinference.Client("http://localhost:9997") model_uid = client.launch_model( model_name="BAAI-InternLM-0.3B", model_format="pytorch", quantization="none" ) ``` 支持动态选择量化方式（如4-bit/8-bit）[^1] #### 三、使用LMDeploy专业部署 1. 安装LMDeploy工具包： ```bash pip install lmdeploy ``` 2. 转换模型格式： ```bash lmdeploy convert internlm-chat-7b /path/to/model ``` 3. 启动推理服务： ```bash lmdeploy serve api_server ./workspace \ --server_name 0.0.0.0 \ --server_port 23333 \ --instance_num 32 \ --tp 1 ``` 支持tensor并行(tp)加速技术[^2] #### 四、验证部署结果 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/InternLM-0.3B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("BAAI/InternLM-0.3B") inputs = tokenizer("北京是中国的", return_tensors="pt") print(tokenizer.decode(model.generate(**inputs)[0])) ``` #### 五、性能优化建议 1. 使用FlashAttention加速注意力计算 2. 启用动态批处理技术提升吞吐量 3. 根据硬件选择合适量化方案： $$ \text{显存占用} = \frac{\text{模型参数量} \times \text{精度位数}}{8 \times 1024^3} \text{GB} $$ 例如4-bit量化可将0.3B模型显存占用降至约0.45GB[^2]
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