书生·浦语大模型实战营-第五课作业

原创 已于 2024-02-21 22:24:16 修改 · 301 阅读 · 0 ·
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#语言模型

于 2024-02-20 01:36:43 首次发布

作业选LMDeploy部署本地对话。

1、离线转换模型

使用LMDeploy将本地之前下载的internlm2-7b模型转换为 lmdeploy TurboMind 的格式

2.使用LMDeploy部署chat模型

使用lmdeploy chat turbomind ./workspace部署刚才转化后的模型

【书生浦语大模型实战营第三期】入门岛 Git基础知识
weixin_40574825的博客
07-25 460
1、Fork 目标项目 https://github.com/InternLM/Tutorial。2、切换到自己的仓库，获取项目链接，克隆项目，完成之后查看项目分支等信息。【书生浦语大模型实战营第三期】入门岛 Git基础知识。5、创建个人破冰文件，并提交到新建的分支。
书生浦语大模型实战营----第一节作业
jz13180368180的博客
04-18 350
2、compasskit--大模型评测全栈工具链：数据污染检测、长文本能力评测、更丰富的模型推理接入、双语主观评测。2、智能体工具箱--AgentLego：前沿算算法、支持主流智能体系统、灵活接口调用、易部署。1、compassRank--中立全面的性能榜单：大语言模型+多模态模型评测。1、智能体框架--Lagent：支持多类型智能体能力、支持多种大模型、易拓展。1、部署框架LMDeploy：全流程解决方案、高效推理引擎、工具链易用。1、增量续训：无需制作数据，只需添加文章、代码等内容。
书生·浦语大模型实战营第四节课作业
stone_tigerLI的博客
02-21 665
这里要注意下。合并完参数的模型再进行网页部署时，需要用到InternLM源码，教程里面忽略了需要commit版本。通过以下命令转到所需版本，然后就可以看到web_demo.py。然后将目录下web_dmeo.py文件中第29行和第33行的模型路径更换为Merge后存放参数的路径修改完模型路径后，需要配置端口，注意⚠️，保证端口一致。
书生浦语大模型实战营-5
weixin_47448638的博客
08-11 854
我们想要用简单易上手的微调工具包 XTuner 来对模型进行微调的话，第一步是安装 XTuner！安装基础的工具是一切的前提，只有安装了 XTuner 我们才能够去执行后续的操作。：在完成 XTuner 的安装后，我们下一步就需要去明确我们自己的微调目标了。我们想要利用微调做一些什么事情呢，然后为了实现这个目标，我们需要准备相关的硬件资源和数据。：在确定了自己的微调目标后，我们就可以在 XTuner 的配置库中找到合适的配置文件并进行对应的修改。修改完成后即可一键启动训练！
书生·浦语大模型实战营-第五课笔记
02-20 214
1、介绍了大模型部署的背景。
书生·浦语大模型实战营-第四课实战
02-18 286
参考了官方的视频和教程，在本地windows部署，微调功能的使用相对比较容易上手，不深入研究的话，大体的步骤比较简单，官方文档写的非常清楚，请参考，在此不赘述。本次实战数据集采用的是书生万卷1.0中的法律部分的数据集，配置采用的是internlm2_chat_7b_qlora_lawyer_e3，基础模型使用的是internlm2_chat_7b。
书生·浦语大模型实战营-第一课笔记
2301_79085729的博客
03-28 339
三、重点能力评测方面，InternLM2-chat-20B可以达到Chatgpt3.5的水平。6.应用：LagentAgentLego（支持多种智能体，支持代码解释器等多种工具）多维度数据价值评估、高质量语料驱动的数据富集和有针对性的数据补齐。3.微调：XTuner（支持全参数微调和LoRA等低成本微调）5.评测：OpenCompass（全方位评测，性能可复现）2.预训练：InternLM-Train（并行训练）二、书生浦语2.0（InternLM2）的主要亮点。5.更好的数据理解和分析能力。
书生·浦语大模型实战营第六节课作业
stone_tigerLI的博客
02-21 719
这次评估不知道为什么没有结果。
书生浦语大模型实战营-浦语提示词工程实践
fulekkk的博客
11-27 1768
如果你要求人工智能计算“strawberry”这个词中字母“r”出现的次数，它就不会有如此精细的单词表示，无法从中得出该字母的每个实例的数量和位置。当然，这可能不准确，因为它所学到的数据不是关于计算字母的，甚至可能不包括追踪我们示例单词中的“r”所需的材料类型。基本上，语言模型会根据先前的单词或标记给出的上下文来预测序列中的下一个单词或标记是什么。- description: 根据用户提供的科幻小说主题、背景设定和情节大纲，创作引人入胜的科幻小说章节，确保语言风格符合科幻小说的特点，内容富有创意和逻辑性。
书生浦语大模型实战营-4
weixin_47448638的博客
08-11 936
本文将分为以下几个部分来介绍，如何使用 LlamaIndex 来部署 InternLM2 1.8B（以 InternStudio 的环境为例）前置知识环境、模型准备。
精选资源
书生浦语大模型实战课 第二课作业（更新）
04-04
### 书生浦语大模型实战课程第二课作业解析与技术难点详解 #### 一、课程背景概述 在书生浦语大模型实战课程中，第二课主要涉及模型的部署与调试过程。本次作业旨在通过实际操作加深学员对模型部署流程的理解，并...
精选资源
书生浦语大模型实战课（第二期） 第二课作业
04-04
### 书生浦语大模型实战课（第二期）第二课作业知识点总结 #### 一、使用Powershell配置端口及权限问题处理 在学习过程中，遇到的第一个问题是在使用Powershell配置端口时出现问题，尝试修改端口号并复制密码，但...
书生·浦语大模型第二课
03-04
根据提供的信息，“书生·浦语大模型第二课”似乎是指一次课程或者教学活动的内容，主要涉及“浦语大模型”的相关内容。虽然提供的信息较为有限，但从这些线索中，我们可以推测出这可能是一次关于自然语言处理（NLP...
网球比赛YOLO视觉分析.zip
01-07
网球比赛YOLO视觉分析.zip
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）
01-07
【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE 14节点电力系统的碳排放流计算方法，并提供了Matlab代码实现，属于顶级EI期刊级别的研究成果复现。该方法通过建立电力系统中各节点的碳排放流动模型，结合潮流计算与电源出力特性，量化不同机组和线路的碳排放责任，进而实现对电力系统低碳运行的评估与优化。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及仿真步骤，适用于电力系统低碳化分析与碳足迹追踪研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源系统低碳化研究的专业技术人员，尤其适合致力于高水平论文复现与算法开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于电力系统碳排放流的精确建模与可视化分析；②支撑“双碳”背景下电网低碳调度、绿色电力溯源与碳配额分配等应用场景；③为撰写高水平学术论文（如EI/SCI）提供可复现的技术路径与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合IEEE 14节点系统标准数据，逐步运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解碳流分配逻辑与矩阵运算实现方式，同时可拓展至其他节点系统以验证算法通用性。
Android多线程下载
01-07
源码地址： https://pan.quark.cn/s/dcbecb73e50d M3U8-Downloader-Build Release Download M3U8-Downloader 直接下载 M3U8-Downloader是基于Electron框架开发的一款可以下载、播放HLS视频流的APP，功能特点如下： 流程原理图 -- -- 官网 M3U8-Downloader 官网 QQ交流群：341972319 点我加QQ交流群 获取M3U8视频地址 在chrome浏览器打开视频网页，按下F12,页签点击到Network页面，在Filter框里输入"m3u8",然后按F5刷新页面，如果网页里的视频使用的是HLS源，就可以在这里捕获到视频流地址，然后选中右键 Copy -> Copy Link Address. 提供m3u8源地址，下载并无损转码Mp4文件 自定义头添加-视频教程 下载可执行包 [推荐] 蓝奏下载 Windows 、Linux、MacOS 下载 下载 Releases下载 运行源码 NodeJS开发环境搭建 安装NodeJs最新版，NodeJs Download Clone 代码 在任意文件夹下新建一个文件夹存放代码，并执行以下命令 Yarn 环境安装 Package 依赖安装 运行M3U8-Downloader 打包发布 Enjoy it 赞赏 赞赏链接
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究
最新发布
01-07
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4，采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术，实现对电机反电动势或磁链的估算，进而完成无传感器矢量控制（FOC）。同时，研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证（可能使用Simulink）以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试，旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法；②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化；③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习，有条件者应在实验平台上进行验证，重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
QSPI协议解析包(基于PulseView软件使用)
01-07
1. 在PulseView软件中，可用于解析QSPI协议 2. 当前作者只验证过QSPI的4线写指令、单线读指令，其他指令暂未验证。
Supervisely转YOLOv5格式工具.zip
01-07
Supervisely转YOLOv5格式工具.zip
InternVL多模态模型部署与QLoRA微调实战
文章源自第三期书生大模型实战营的技术实践总结，具有高度的可操作性和工程指导意义。 首先，在任务介绍部分，作者明确了本次实践的核心目标：通过对InternVL模型进行有监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT），...
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