- 博客(12)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 书生大模型第四期闯关作业——L2G2000Lagent 自定义你的 Agent 智能体
Lagent 是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。同时它也提供了一些典型工具以增强大语言模型的能力。Arxiv 搜索Bing 地图Google 学术搜索Google 搜索交互式 IPython 解释器IPython 解释器PPTPython 解释器。
2024-12-23 14:22:47
870
原创 书生大模型第四期闯关作业——L1G6000OpenCompass 评测书生大模型实践
1.使用 OpenCompass 评测浦语 API 记录复现过程并截图。（注意：写博客提交作业时切记删除自己的 api_key！2.使用 OpenCompass 评测 internlm2.5-chat-1.8b 模型在 ceval 数据集上的性能，记录复现过程并截图。（可选）
2024-12-05 18:11:20
1914
原创 书生大模型第四期闯关作业——L1G5000XTuner 微调个人小助手认知
使用 XTuner 微调 InternLM2-Chat-7B 实现自己的小助手认知，如下图所示（图中的尖米需替换成自己的昵称），记录复现过程并截图。
2024-12-04 14:28:20
626
原创 书生大模型第四期闯关作业——L1G4000InternLM + LlamaIndex RAG 实践
正常情况下，其会自动从互联网上下载，但可能由于网络原因会导致下载中断，此处我们可以从国内仓库镜像地址下载相关资源，保存到服务器上。:（我们也可以选用别的开源词向量模型来进行 Embedding，目前选用这个模型是相对轻量、支持中文且效果较好的，同学们可以自由尝试别的开源词向量模型） 运行以下指令，新建一个python文件。：第一次运行会下载相关数据需要一段时间，请耐心等待，如中断可能导致第二次运行因为文件损坏报错！官网，点击右上角头像，New Space，选择Streamlit。
2024-11-26 23:31:21
696
原创 书生大模型第四期闯关作业——L1G3000浦语提示词工程实践
同时，对用户需求的理解更准确，作为温柔女友，后者语言更加生动俏皮，更加符合女友形象。可见，初次提问，大模型给出的回答是错误的，经过一定的提示词输入，给出了正确的回答（这里有点小瑕疵：在第二次回答中，大模型首先给出的先前的错误结论，然后经过思考之后，才给出的正确结论。将不使用系统提示的书生浦语大模型作为 baseline 对比，提交的系统提示词要指导LLM表现出比baseline更高的性能，提供对比截图并加以分析说明即可。更好的文字创作能力（更明显的风格、更优美的文字、更准确的格式、更流畅的对话）
2024-11-22 17:32:23
807
原创 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
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。
2024-11-20 16:07:12
688
原创 书生大模型第四期闯关作业——L0G4000玩转HF/魔搭/魔乐社区
然后回到我们的CodeSpace，接着clone项目。将我们新创建的上述项目clone到CodeSpace，找到该目录文件夹下的index.html文件，修改我们的html代码，保存后就可以push到远程仓库上了，它会自动更新页面。这里以“A beautiful flower”开头，模型对其进行“续写”，InternLM的模型拥有强大的数学方面的能力。通过CLI上传 Hugging Face同样是跟Git相关联，通常大模型的模型文件都比较大，因此我们需要安装git lfs，对大文件系统支持。
2024-11-17 23:02:20
1636
原创 书生大模型第四期闯关作业——L0G3000Git基础知识
git add .git commit -m "add git_camp4_036_introduction" # 提交信息记录,这里需要修改为自己的uid。
2024-11-15 17:07:16
408
原创 书生大模型第四期闯关作业——L0G2000Python 基础知识
下面是一段调用书生浦语API实现将非结构化文本转化成结构化json的例子，其中有一个小bug会导致报错。发现json.loads要处理的json字符串res有一些多余的字符，导致json.loads()无法正确解析。首先前往书生浦语的API文档，登陆后点击API tokens，获取API Token。新建py文件，将要进行debug的内容复制进去，然后选择myenv作为新的解释器。将多余的字符删除掉，观察res可知多余的字符为前面的。，使用strip()对res进行裁剪。
2024-11-14 15:10:15
242
原创 书生大模型第四期闯关作业——L0G1000Linux基础知识
linux中链接分为两种 : 硬链接(hard link)与软链接(symbolic link)，硬链接的意思是一个档案可以有多个名称，而软链接的方式则是产生一个特殊的档案，该档案的内容是指向另一个档案的位置。导出虚拟环境对于特定的环境是非常有必要的，因为有些软件包的依赖关系很复杂，如果自己重新进行创建和配置的话很麻烦，如果我们将配置好的环境导出，这样下次使用还原就行了，而且也可以把配置分享给其他人。-h：与-l结合使用，以人类可读的方式显示文件大小（如K、M、G等）。当我们创建完虚拟环境后我们可以使用。
2024-10-28 23:00:35
713
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人