【书生大模型L0 Hugging Face、魔搭社区、 魔乐社区使用】

任务说明

闯关任务需要在关键步骤当中截图！

任务	描述	时间
模型下载	使用Hugging Face平台、魔搭社区平台（可选）和魔乐社区平台（可选）下载文档中提到的模型（至少需要下载config.json文件、model.safetensors.index.json文件），请在必要的步骤以及结果当中截图。	20min
模型上传（可选）	将我们下载好的config.json文件（也自行添加其他模型相关文件）上传到对应HF平台和魔搭社区平台，并截图。	10min
Space上传（可选）	在HF平台上使用Spaces并把intern_cobuild部署成功，关键步骤截图。	10min

1 Hugging Face

1.1 简要介绍

Hugging Face 最初专注于开发聊天机器人服务。尽管他们的聊天机器人项目并未取得预期的成功，但他们在GitHub上开源的Transformers库却意外地在机器学习领域引起了巨大轰动。如今，Hugging Face已经发展成为一个拥有超过100,000个预训练模型和10,000个数据集的平台，被誉为机器学习界的GitHub。
Hugging Face 官网

1.2 InternLM模型下载

在正式下载之前，我们先要介绍一下HF的Transformers库，作为HF最核心的项目，它可以：

• 直接使用预训练模型进行推理
• 提供了大量预训练模型可供使用
• 使用预训练模型进行迁移学习
  因此在使用HF前，我们需要下载Transformers等一些常用依赖库

这里我们以internlm2_5-1_8b举例，查看Hugging Face上该模型的地址

https://huggingface.co/internlm/internlm2_5-1_8b

因为网络和磁盘有限的原因，强烈不建议在 InternStudio 运行，因此这里使用CodeSpace

https://github.com/codespaces

Github CodeSpace是Github推出的线上代码平台，提供了一系列templates，我们这里选择Jupyter Notebook进行创建环境。创建好环境后，可以进入网页版VSCode的界面，这就是CodeSpace提供给我们的在线编程环境。

在界面下方的终端（terminal）安装以下依赖，便于模型运行。

# 安装transformers
pip install transformers==4.38
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install einops==0.8.0
pip install protobuf==5.27.2
pip install accelerate==0.33.0

考虑到个人GitHub CodeSpace硬盘空间有限（32GB可用），而7B的模型相对较大，这里我们先演示如何下载模型文件夹的特定文件。
考虑到CodeSpace平台上默认的用户权限不是root权限，这里为方便演示直接在工作区创建文件，即 /workspaces/codespaces-jupyter 目录

以下载模型的配置文件为例，先新建一个hf_download_josn.py 文件

touch hf_download_josn.py

在这个文件中，粘贴以下代码

import os
from huggingface_hub import hf_hub_download

# 指定模型标识符
repo_id = "internlm/internlm2_5-7b"

# 指定要下载的文件列表
files_to_download = [
    {
   "filename": "config.json"},
    {
   "filename": "model.safetensors.index.json"}
]

# 创建一个目录来存放下载的文件
local_dir = f"{
     repo_id.split('/')[1]}"
os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)

# 遍历文件列表并下载每个文件
for file_info in files_to_download:
    file_path = hf_hub_download(
        repo_id=repo_id,
        filename=file_info["filename"],
        local_dir=local_dir
    )
    print(f"{
     file_info['filename']} file downloaded to: {
     file_path}"