浦语·灵笔图文理解创作 Demo

最新推荐文章于 2024-11-07 00:21:36 发布
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#人工智能

本文详细介绍了如何在InternStudio中使用A100显卡配置和部署InternLM-xcomposer-7b模型进行图文理解创作的Demo，包括环境设置、依赖包安装、模型下载和代码执行过程。遇到问题时，还提供了代码修改建议以确保正常运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本小节我们将使用 InternStudio 中的 A100(1/4) * 2 机器和 internlm-xcomposer-7b 模型部署一个图文理解创作demo

1.环境准备

首先在 InternStudio 上选择 A100(1/4)*2 的配置,详情见：轻松玩转书生·浦语大模型internlm-demo 配置验证过程-优快云博客

显卡改成：A100(1/4)*2配置

进入 conda 环境之后，使用以下命令从本地克隆一个已有的pytorch 2.0.1 的环境

/root/share/install_conda_env_internlm_base.sh xcomposer-demo

然后使用以下命令激活环境

conda activate xcomposer-demo

接下来运行以下命令，安装 transformers、gradio 等依赖包。请严格安装以下版本安装！

pip install transformers==4.33.1 timm==0.4.12 sentencepiece==0.
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当我们直接从外部网络访问开发机时，可能会遇到代理服务器的阻碍，导致某些UI资源无法加载完全。这种情况在Web应用中比较常见，因为现代Web应用通常依赖于大量的静态资源（如JavaScript文件、CSS文件、图片等），这些资源可能托管在不同的CDN（内容分发网络）上。通过端口映射，将外部网络的访问请求转发到本地主机，我们可以避开这些代理服务器的限制，从而确保所有资源都能正确加载。这是因为在本地访问时，所有的网络请求都是直接在本地网络中完成的，不会经过外部的代理服务器。回到开发机平台，在首页点击配置。
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Axr_Samuel的博客
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InternStudio 平台进阶使用 | 书生大模型
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qq_45931691的博客
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有时我们会遇到想将整个虚拟环境保存到制定目录来共享，比如在局域网内，或者在 InternStudio 的团队开发机间共享。此时我们可以把 conda 的虚拟环境创建到指定目录下。这个文件夹里包含了整个虚拟环境，所以理论上将他直接拷贝到任意一台安装了 conda 的机器上都能直接激活使用，这也是在内网机器上做环境配置的一种效率较高的解决方案。想要激活保存在制定目录下的conda虚拟环境也十分简单，直接将环境名替换成所在文件夹就行。参数制定环境所在的文件夹即可，比如我们想在。路径下创建刚刚我们创建过得。
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