书生大模型实战营第4期 基础岛 第1关 L1G1000 书生大模型全链路开源体系

最新推荐文章于 2025-12-18 10:59:28 发布
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#python #人工智能

书生大模型全链路开源体系

观看「本关卡视频」和「官网」、[GitHub」 写一篇关于书生大模型全链路开源开放体系的笔记

视频：https://www.bilibili.com/video/BV1CkSUYGE1v/
官网：https://internlm.intern-ai.org.cn/
github：https://github.com/internLM/

书生大模型全链路开源体系是由上海人工智能实验室推出的，旨在为开发者和研究者提供一套完整的、开源的、高效的大模型构建和应用工具。
它将降低大模型应用的门槛，加速大模型技术的普及和应用，推动人工智能技术的发展和创新。通过提供完整的、开源的工具和框架，为广大开发者和研究者提供了一个强大的平台，支持他们在人工智能领域开展创新和研究。

大模型

书生-浦语 开源版本

  • InternLM 如 https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b
  • InternLM2 如 https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b
  • InternLM2.5 如 https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat

灵笔（多模态理解、内容生成）

  • InternLM-XComposer
    如 https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer2d5-7b
    https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer2-vl-7b

数学

  • InternLM-Math
    如 https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-math-20b

文曲星（高考题目）

  • InternLM-WQX
    https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-wqx-20b

数据

书生-万卷
https://github.com/opendatalab/WanJuan1.0

预训练

InternEvo 轻量级训练框架
https://github.com/InternLM/InternEvo

微调

Xtuner
https://github.com/InternLM/xtuner

部署

LMDeploy
https://github.com/InternLM/lmdeploy

评估

OpenCompass 大模型标准测试工具
https://github.com/open-compass/opencompass

应用

  • MindSearch （AI 搜索引擎框架）https://github.com/InternLM/MindSearch
  • LabelLLM （数据标注平台）https://github.com/opendatalab/LabelLLM
  • LabelU （数据标注）https://github.com/opendatalab/labelU
  • LAgent （智能体）https://github.com/InternLM/lagent
  • MinerU （PDF解析）https://github.com/opendatalab/MinerU
  • Huixiangdou （基于 LLM 的专业知识助手）https://github.com/InternLM/HuixiangDou
Lin_Zeyang
关注
书生大模型实战营第4期（L1G1000-书生大模型全链路开源体系）
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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。
第四期书生大模型实战营——基础岛第1关-L1G1000-书生大模型全链路开源体系
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11-12 727
课程详细介绍了书生·浦语大模型的开源开放体系及其发展历程，使我深刻理解了开源在推动技术进步和知识共享中的重要性，同时也激发了我参与开源社区、贡献力量的热情。
书生大模型实战营第四期L1G1000（书生大模型全链路开源体系）
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书生浦语大模型开源体系涵盖了从数据到训练，从科研到应用，从开发到部署的方方面面，并仍将不断更新，以高质量的开源赋能创新。
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大模型主要分为：专用模型和通用模型：针对特定任务，一个模型解决一个问题（目前的发展方向）：一个模型应对多种任务和多种模态。
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大海捞针实验：检验模型是否能在提供的一段非常长的背景知识中提取出仍和位置的仍和信息。工具-基准-榜单 三位一体。企业级知识库构建工具。
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书生大模型第四期 | L1G1000 书生大模型全链路开源体系
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拥有更强的综合推理能力，支持对长文本上下文的理解。2、书生浦语2.5概览。
基础岛第1关-L1G1000一书生大模型全链路开源体系
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01-16 311
新发布的2.5版本的相对于之前2.0版本的，在以下三个方面有所改进。InternLM2.5支持100万字上下文，而GPT-4o支持128k上下文，达10倍之多。在同量级参数大小下，书生大模型的性能是比其他模型更好的，InternLM2.5-20B-Chat甚至达到和GPT-4的性能。开放一系列工具链，兼容多种模型和框架，方便开发者开发。数据质量驱动模型性能发展。
书生大模型第四期闯关作业——L1G1000书生大模型全链路开源体系
weixin_49465398的博客
11-20 676
书生·浦语大模型打破了传统的人工智能应用模式，提出了全链条开源开放体系。这一体系涵盖了从数据到预训练、微调、部署、评测到应用的全过程，为通用人工智能的实现提供了完整的解决方案。数据（书生·万卷）作为起点，经过IntermLM-Train的预训练，使用XTuner进行微调，通过LMDeploy实现部署，通过OpenCompass进行全面评测，最终应用在Lagent构建的多模态智能体中。这一全链条开源开放体系，为大模型的发展提供了创新性的方法，促使人工智能更好地服务于多样化的现实需求。
【第四期书生大模型实战营入门岛】L0G1000——Linux 基础知识
weixin_46084134的博客
10-26 497
4、端口映射，这里是直接用VScode链接的，所以无需进行配置，直接可以运行hello_world.py，并打开返回的端口地址。创建虚拟环境，这里表示创建了python版本为3.10、名字为task000的虚拟环境。3、进入SSH开发机后，选择文件夹，在目录中可以生成相应的链接，方便下次直接进入该目录。2、复制ssh登录命令和密码，在本地VScode的SSH插件中与开发机进行远程链接。激活环境 task000，并安装部分库。1、首先选择开发机配置。
书生大模型实战营第四期L1G1000（书生浦语全链路介绍）
m0_74395980的博客
04-01 578
InternLM2根据不同应用场景和使用需求，提供了多个版本的模型。在模型大小方面，InterLM2提供了7B和20B参数量的两个模型，前者主要为一些简单任务和一些轻量级研究做服务，后者则是用于处理一些更加复杂的现实场景下的任务，但是相应的部署和运行成本会比较高InternLM2在7B和20B两种模型规格下，又分别根据不同的使用需求提供了三种细化版本的模型。
L0G1000书生大模型实战营第4期——1.1 InternStudio开发机和Linux基础
wuzipl的博客
10-25 878
书生大模型实战营第4期即将开营。书生大模型（InternLM2.5）是由上海人工智能实验室推出的书生·浦语系列模型的全新版本。开源链接：https://github.com/InternLM/InternLM。
L1G1000书生大模型全链路开源体系
fycd_的博客
02-01 1958
书生浦语开源体系的社区连接部分旨在促进开发者之间的交流与合作，构建一个活跃的开源生态。社区提供了丰富的技术资源，包括文档、示例代码和开发指南，帮助用户快速上手并优化应用。开发者可以通过论坛、社交平台和代码托管平台参与讨论，提交问题反馈或贡献代码，共同推动项目发展。此外，社区还会定期举办技术分享会、研讨会和在线交流活动，促进技术创新和经验交流，使更多人能够利用书生浦语进行语音技术的开发与优化。
MobaXterm 高效运维实战：从入门到进阶的 Linux 运维 “瑞士军刀” 用法
hy行者勇哥的博客
12-18 518
MobaXterm 作为 Linux 运维的 “全能工具包”，不仅集成了 SSH 终端、SFTP 文件传输、X11 图形转发等基础功能，更隐藏着批量执行、宏命令、会话分组等高级特性，能轻松解决新手常遇到的 “重复操作繁琐”“多服务器切换麻烦”“文件传输低效” 等痛点。本文用 “运维指挥中心” 的通俗比喻，拆解 MobaXterm 的核心架构，针对 Linux 运维中的高频问题，分享可直接上手的高级技巧与自动化脚本案例，帮助新手快速从 “手动跑腿” 升级为 “高效指挥”，大幅提升运维效率。
[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！
每日出拳老爷子的博客
12-16 190
摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
12-15 2058
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
12-13 480
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》
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12-17 886
本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。
【FastAPI】FastAPI依赖注入完全指南
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本文全面介绍FastAPI的依赖注入机制，主要包含两大注入方式：原生自动注入和Depends自定义注入。原生注入支持Request/Response等框架对象以及路径/查询参数等自动解析，而Depends则用于自定义依赖项注入。文章详细讲解依赖注入的核心思想、实现方式、生命周期管理、高级技巧，并通过完整认证系统案例展示实战应用。最后剖析Depends底层原理，并与Spring框架进行对比，帮助开发者彻底掌握FastAPI这一核心特性，实现代码解耦和高效开发。
书生大模型L1G1000
03-08
### 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。
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