基础岛 - 书生·浦语大模型全链路开源开放体系

学习结论：

• InternML打通了数据、训练、微调、部署、应用的全链条、全生态。
  • 数据：Miner U、LabelLLM、LabelU
  • 训练：InternEvo
  • 微调：XTuner
  • 部署：LMDeploy
  • 应用：RAG框架茴香豆，Agent框架Lagent、MindSearch

今年6月份时，为了测评主流LLM本地部署框架的性能，试用过LMDeploy。
在4090上，InternelLM:7b配合turbermind模式，推理速度飞起，回答秒出。远超ollama(内部实llama.cpp), 以及llama.cpp，vllm的速度，给我留下非常深刻的印象。唯一的缺点是占用显存较多，7b参数模型占据了20G显存，其他同规模的7b量化模型也就是占据6G左右。
本次参加书生·浦语大模型的第三期训练营，也是因为这个缘故很希望有更深入的理解。

1. 可以看到书生·浦语大模型的发展非常迅速，也符合现在开源LLM的高频迭代的风格。
   

2. 7B和20B是小型企业的应用主力
   

3. 2.5开始，100万token的支持非常重要
   我自己实际运用的经验，感觉RAG的效果一般，因为环节越多，瓶颈也越多。效果应该不如长上下文，所以100Wtoken的支持非常有价值，当然token多了，推理性能也会下降和成本提高，这需要我们平衡的进行选择。
   

4. 通过lable-llm可以很方便的标注数据。这对模型微调很有帮助。
   

5. 谱系众多，根据需求可以自由选择

• 8B各种用端侧
• 7B轻量级应用
• 20B复杂的实用场景（真正会有涌现现象）
• 102B（尚未开源）
• DComposer多模态模型
  

6. 全链条工具开源

这一点InternML做的非常好，打通了数据、训练、微调、部署、应用(RAG/Agent)的全链条。提供了全栈工具链。

• XTunner：微调工具
• LMDeploy：部署工具，性能超过了vllm框架
• OpenCompass：评测工具
• 茴香豆：RAG方案
• MinerU：文档解析方案，集成了OCR
• Lagent：Agent智能体应用
  

7. 数据集工具

LabelLLM和LabelU没有用过，可以考虑试用，减轻工作量。

8. 训练工具：显存优化、通信优化，降低硬件要求，降低成本
   

9. 微调工具
   最重要的工具之一。
   支持各种数据集格式（内部统一），支持QLoRA和LoRA微调方案。全量参数微调也支持，但消费级硬件不现实。
   

10. 模型评测工具
    

11. 部署框架LMDeploy
    最重要的工具之一，支持很多模型种类，超过vllm。但是目前没有像ollama这么方便。
    

12. Agent智能体的应用
    潜力巨大的应用方向，需要好好把握。
    
    支持ReAct, ReWoo，AutoGPT三种主流的Agent方案
    

13. MindSearch会把agent推理过程UI化
    这个挺有趣的，可视化效果应该很抓眼球，但是应该也需要LLM的一些配合
    

14. 茴香豆RAG，可以免费商用。相当千问的QAnything。
    RAG的应用框架很多，难谈优劣，一言难尽。目前最好的应该还是微软的GraphRAG，不过速度太慢，大数据量感觉不实用。
    长期来看，也许会被长上下文LLM取代吧。