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LMdeploy量化部署实践

Lagent 是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。同时它也提供了一些典型工具以增强大语言模型的能力。

本文深入探讨了随着 AI 技术发展，AI 大模型对软件开发流程的重塑作用。从代码自动生成到智能测试等多方面阐述其应用场景，详细分析其优势与挑战，并对未来发展趋势进行了展望，旨在揭示 AI 大模型在软件开发领域引发的深刻变革及其深远影响。

InternVL多模态部署微调实践

OpenCompass 通过其设计，不会真正区分开源模型和 API 模型。您可以使用相同的方式甚至在一个设置中评估这两种模型类型。这样我们使用了 CMMLU Benchmark 的每个子数据集的 1 个样本进行评测.命令列出所有跟 InternLM 及 C-Eval 相关的配置。在 OpenCompass 中，模型和数据集的配置文件都存放在。这样我们指定了评测的模型和数据集，然后运行。打开 opencompass 文件夹下。使用配置文件来指定数据集和模型。加载本地模型进行评测。

Xtuner 大模型微调

LlamaIndex+RAG

提示词工程实战

InternLM 组织今年开源的 AI 搜索引擎 (框架)，基于多智能体技术将你提出的问题进行分析、拆解、网页搜索，最终给出有参考依据的高可信度回答。2.2024 年诺贝尔物理学奖为何会颁发给人工智能领域的科学家 Geoffrey E. Hinton，这一举动对这两个领域的从业人员会有什么影响？基于原生的 InternLM2.5 最新 Chat 模型 (InternLM2.5-20B) 搭建聊天机器人应用。InternVL 开源模型的官方产品，原生支持图文多模态对话能力。

视频：https://www.bilibili.com/video/BV1CkSUYGE1v。Github仓库：https://github.com/InternLM/InternLM。书生谱语体验：https://internlm.intern-ai.org.cn/