书生·浦语第二期实战营(初夏专场)-作业1

书生·浦语第二期实战营(初夏专场)-作业1

课程文档：https://github.com/InternLM/Tutorial/tree/camp2
第一课录播：https://www.bilibili.com/video/BV1Vx421X72D
InternLM2

技术报告：arxiv.org/pdf/2403.17297.pdf

(1) 书生·浦语全链路开源体系

核心理念：开源共享，促进技术进步和社区协作。
组成部分：数据集（书生万卷）、预训练框架（InternLM-Train）、微调框架（X Tuner）、部署解决方案（LM Deploy）、评测体系（Open Compass）。

(2) 书生·浦语大模型趣味Demo

演示内容：文本生成、阅读理解、对话系统等。
技术亮点：模型的灵活性和易用性，以及在不同自然语言处理任务中的应用。

(3) 零代码搭建RAG智能助理

操作流程：利用RAG技术，无需编写代码即可构建智能助理。
技术优势：简化了AI应用的开发流程，使得非技术用户也能轻松构建智能系统。

(4) XTuner微调LLM

微调目的：针对特定任务优化模型性能。
技术细节：介绍了1.8B参数规模的模型微调和多模态、Agent的应用。

(5) LMDeploy量化部署LLM-VLM

量化意义：减少模型大小，提高运算效率。
实践过程：展示了如何将大型模型量化并部署到不同的硬件平台上。

(6) Lagent & AgentLego智能体应用搭建

工具功能：快速构建和定制智能体应用。
应用场景：客服、个人助理、行业自动化等。

(7) OpenCompass大模型评测实战

评测重要性：评估模型性能，指导模型优化。
评测工具：OpenCompass提供了一套全面的评测工具链。
4. 心得体会

这门课程为我打开了一扇通往大模型世界的大门。通过陈恺老师的讲解，我对书生·浦语大模型的全链路开源体系有了全面的认识。特别是开源体系的介绍，让我深刻理解了开源对于推动技术发展的重要性。在Demo演示环节，我被模型的强大能力所震撼，它在文本生成和阅读理解任务上的表现令人印象深刻。零代码搭建RAG智能助理的部分，让我看到了AI技术普及的可能性。这种无需编程的方式，极大地降低了技术门槛，使得更多的人能够参与到AI应用的创造中来。XTuner微调和LMDeploy量化部署的内容，让我对如何优化和部署大型