笔记--浦语大模型趣味 Demo

浦语大模型趣味 Demo

视频链接： (2)轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo

文档链接： Demo 部署实践教程链接

大模型与InternLM模型全链条开源体系

首先介绍什么是大模型，关键点是参数数量巨大、拥有庞大计算能力，参数规模大的人工智能模型

上海人工智能实验室 拥有lnternLM模型全链条开源体系，可以帮助初学者方便快捷地部署自己的大模型

InternLM-Chat-7B 智能对话

InternLM模型有以下特点

根据文档教程，在jupyter 命令行中实现Demo,并进行简单的互动。

这里配置本地端口映射时，SSH报错:

解决方法是添加: -o StrictHostKeyChecking=no -o UserKnownHostsFile=/dev/null

完整命令行：ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 35409 -o StrictHostKeyChecking=no -o UserKnownHostsFile=/dev/null

web 端节界面

比较方便的是可以通过调节长度，Top p ,温度等让输出略有不同

Lagent 智能体工具调用Demo

Lagent是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体(agent)框架，用户可以快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。

在 Web 页面选择 InternLM 模型，等待模型加载完毕后，输入数学问题 " 已知 4x-2=10，求x ",此时 InternLM-Chat-7B 模型理解题意生成解此题的 Python 代码，Lagent 调度送入 Python 代码解释器求出该问题的解为3

lnternLM-Xcomposer-7B 浦语·灵笔图文创作理解 Demo

图文两模态大模型是大模型的趋势，浦语·灵笔是基于书生·浦语大语言模型研发的视觉-语言大模型，提供出色的图文理解和创作能力，具有多项优势:
1.为用户打造图文并貌的专属文章。
2.设计了高效的训练策略，为模型注入海量的多模态概念和知识数据，赋予其强大的图文理解和对话能力。

动手实现的图文创作demo,内容为小杨生煎，图片还可以在生成后点击edit 手动上传图片或者更换生成的图片。