第三期书生大模型实战营_书生大模型全链路开源开放体系介绍

原创已于 2024-07-21 09:27:48 修改 · 384 阅读

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于 2024-07-21 09:24:53 首次发布

第三期书生大模型实战营_书生大模型全链路开源开放体系介绍

InternLM2

InternLM 2是一种开源的LLM，通过创新的预训练和优化技术，在6个维度和30个基准上表现优异，尤其是在长上下文建模和开放式主观评估方面。预训练过程涉及多种数据类型，并逐步扩展上下文长度，从最初的4k token到32k token。
通用大模型：一个模型对应多种任务、多种模态。

数据：2TB数据，涵盖多种模态与任务

预训练：InterLM-Train，并行训练，极致优化

微调：XTuner，支持全参数微调，支持LoRA等低成本微调

部署：LMDeploy，全链路部署，每秒生成2000+ tokens

评测：OpenCompass，性能可浮现100套评测级，50w的题目

应用：LagentAgentLego，支持多种智能体，支持代码解释器多种工具

链接: link.

图片: 发展史请添加图片描述

InternLM的体系

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InternLM2主要亮点
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书生浦语全链条开源开放体系

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预训练

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XTuner 微调高效微调框架请添加图片描述

全链条开源开放体系评测
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部署

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【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍

专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！

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2239

本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！

【书生大模型实战营第三期】基础岛第1关书生大模型全链路开源体系

weixin_46390472的博客

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【书生大模型实战营】书生大模型全链路开源开放体系

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书生大模型全链路开源开放体系通过一系列的工具和框架，涵盖了从数据收集、模型训练、微调、评测到部署和应用的所有环节。这种完整的解决方案不仅提升了模型开发的效率和效果，还为社区和其他开发者提供了宝贵的资源和工具，大大促进了大模型技术的应用和发展。

【书生大模型实战营第三期 | 基础岛第1关-书生大模型全链路开源体系】

imath60的博客

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视频提供了对书生·浦语大模型全链路开源体系的全面介绍，让我认识到开源对于推动技术进步和知识共享的重要性。实战营的免费算力机会尤其吸引人，它为开发者和研究者提供了实践和探索的宝贵资源。此外，通过GitHub上的教程和社区互动，可以更直接地参与到模型的开发和优化过程中，这对于提升个人技能和对大模型的理解都非常有帮助。总的来说，这次学习经历不仅增进了我的知识，也激发了我参与开源社区、贡献自己力量的热情。

书生大模型实战营第4期（L1G1000-书生大模型全链路开源体系）

猿牧码的博客

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致力于大模型研究与开发工具链的开源组织。为所有 AI 开发者提供高效、易用的开源平台，让最前沿的大模型与算法技术触手可及。

书生大模型实战营 书生大模型全链路开源体系

inventecsh的博客

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二、书生github学习地址。书生大模型全链路开源体系。

第三期书生大模型实战营——书生大模型全链路开源体系

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书生·浦语大模型全链路开源体系书生·浦语社区的贡献者。

（第三期）书生大模型实战营——书生大模型全链路开源开放体系

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任务及教程来自书生大模型实战营。

第三期书生大模型实战营.书生·浦语大模型全链路开源开放体系

qq_25544273的博客

08-07

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自去年7月6日以来，书生浦语大模型（InternLM）率先免费开源，并发布了全链条的开源工具体系。最新的书生璞玉2.5在推理能力和上下文处理上都有显著提升，能够处理高达100万的上下文信息，远超GPT-4的128K。书生浦语使用了多种策略来生成高质量的合成数据，包括基于规则的数据构造和人类反馈的强化训练。书生浦语的开源生态涵盖了从数据收集到模型训练、微调、评测和应用部署的全链路。书生浦语大模型的开源体系在过去一年中取得了显著进展，从数据到应用的全链路生态逐渐完善。：高效的模型部署工具。

第四期书生大模型实战营【基础岛】—— 书生大模型全链路开源体系

weixin_45730545的博客

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您可以轻松部署它来构建您自己的搜索引擎，可以使用闭源 LLM（如 GPT、Claude）或开源 LLM（InternLM2.5 系列模型经过专门优化，能够在 MindSearch 框架中提供卓越的性能；）是一种评估方法，它通过在长文本中随机插入关键信息，形成大型语言模型(LLM)的Prompt。基于InternEvo训练框架，我们累计发布了一系列大语言模型，包括InternLM-7B系列和InternLM-20B系列，这些模型在性能上显著超越了许多知名的开源LLMs，如LLaMA和其他模型。

【第四期书生大模型实战营基础岛】L1G1000——书生大模型全链路开源体系

weixin_46084134的博客

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大模型实战营Day1 书生·浦语大模型全链路开源体系

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第一天学习内容的讲授者为陈恺，是上海人工智能实验室的大牛，毕业于我大清。大模型使得传统对于特定任务，一个模型解决一个问题的方式有了重大突破和改变。本篇为笔者参加实战营第一天的学习笔记，后续会持续更新。主打的是一手参数量很小，但是性能在一些测试集上很高。本次课程的核心内容到此告一段落。

Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)

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本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。

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摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工

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Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。

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Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）

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Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。

书生大模型L1G1000

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### 书生大模型 L1G1000 技术文档概述书生大模型全链路开源体系提供了详尽的技术文档，涵盖了从基础架构搭建到具体应用场景实现的各个方面[^3]。该体系由上海人工智能实验室开发，旨在为用户提供全面的支持。 #### 主要组成部分 - **数据处理工具**：提供了一系列高效的数据预处理方法和技术，确保输入数据的质量和一致性。 - **技术栈**：包括但不限于自然语言处理(NLP)，计算机视觉(CV)等领域所需的各种算法库和支持框架[^2]。 - **应用实例** - **MINSEARCH**: 基于AI驱动的搜索引擎解决方案，利用先进的检索技术和机器学习优化搜索体验。 - **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**: 将传统的信息检索系统与现代的语言生成能力相结合，实现了更精准的内容理解和表达转换服务。 - **LabelLLM Project**: 提供了一套完整的自动化标签生成流程，极大地方便了NLP任务中的数据标注工作。 - **OpenCompass Platform**: 构建了一个公开透明的大规模评测环境，有助于推动整个行业的健康发展并提高模型评估的标准性。 ```python # 示例代码片段展示如何加载预训练好的BookSheng模型进行推理预测 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shanghaiai/booksheng-l1g1000") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("shanghaiai/booksheng-l1g1000") input_text = "你好世界" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 此段Python脚本展示了通过Hugging Face Transformers库快速上手使用书生大模型的方法之一。只需几行简单的命令即可完成对给定文本序列的编码解码操作，并获得相应的输出结果。