8G 显存玩转书生大模型 Demo

环境配置

我们首先来为 Demo 创建一个可用的环境。

# 创建环境
conda create -n demo python=3.10 -y
# 激活环境
conda activate demo
# 安装 torch
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 安装其他依赖
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
pip install streamlit==1.37.0

第一次创建环境，时间还挺长，25分钟。

Cli Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型

首先，我们创建一个目录，用于存放我们的代码。并创建一个 cli_demo.py。

mkdir -p /root/demo
touch /root/demo/cli_demo.py

然后，我们将下面的代码复制到 cli_demo.py 中。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


model_name_or_path = "/root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, device_map='cuda:0')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='cuda:0')
model = model.eval()

system_prompt = """You are an AI assistant whose name is InternLM (书生·浦语).
- InternLM (书生·浦语) is a conversational language model that is developed by Shanghai AI Laboratory (上海人工智能实验室). It is designed to be helpful, honest, and harmless.
- InternLM (书生·浦语) can understand and communicate fluently in the language chosen by the user such as English and 中文.
"""

messages = [(system_prompt, '')]

print("=============Welcome to InternLM chatbot, type 'exit' to exit.=============")

while True:
    input_text = input("\nUser  >>> ")
    input_text = input_text.replace(' ', '')
    if input_text == "exit":
        break

    length = 0
    for response, _ in model.stream_chat(tokenizer, input_text, messages):
        if response is not None:
            print(response[length:], flush=True, end="")
            length = len(response)

接下来，我们便可以通过 python /root/demo/cli_demo.py 来启动我们的 Demo。

让大模型讲了一个关于巴黎奥运会的故事~

Streamlit Web Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型

在本节中，我们将演示如何使用 Streamlit 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型。

我们执行如下代码来把本教程仓库 clone 到本地，以执行后续的代码。

cd /root/demo
git clone https://github.com/InternLM/Tutorial.git

然后，我们执行如下代码来启动一个 Streamlit 服务。

cd /root/demo
streamlit run /root/demo/Tutorial/tools/streamlit_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

接下来，我们在本地的 PowerShell 中输入以下命令，将端口映射到本地。

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的 ssh 端口号

然后将 SSH 密码复制并粘贴到 PowerShell 中，回车，即可完成端口映射。正常情况下，我们会看到如下输出：

在完成端口映射后，我们便可以通过浏览器访问 http://localhost:6006 来启动我们的 Demo。

效果如下图所示：

回答的很有调理。