轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo——学习笔记+实操作业

本文介绍了通过《轻松玩转书生·浦语大模型》课程,作者逐步部署和配置InternLM2-Chat-1.8B、八戒-Chat-1.8B、InternLM2-Chat-7B和浦语·灵笔2模型的过程,包括环境配置、端口映射和实战应用,展示了对大模型的深入理解和实际操作经验。

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通过第二期课程《轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo》的学习和实战过程的不断总结和交流,基本对大模型有了进一步深刻认识,按照课堂文档一步步操作体验感觉不错。

课程视频:轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo_哔哩哔哩_bilibili

课堂操作文档:Tutorial/helloworld/hello_world.md at camp2 · InternLM/Tutorial · GitHub

部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话

(1)设置开发机名称:zwzwork

(2)配置基础环境

(2)执行demo程序,实现智能对话

部署实战营优秀作品 八戒-Chat-1.8B 模型

(1)配置基础环境

中间有点小插曲、通过 PowerShell 配置端口映射时、密码粘贴三五次未成功,多次尝试后总算成功了。

(2)八戒-Chat-1.8B 模型安装配置成功

使用 Lagent 运行 InternLM2-Chat-7B 模型

(1)配置基础环境(开启 30% A100 权限)

(2)使用 Lagent 运行 InternLM2-Chat-7B 模型为内核的智能体

也要使用PowerShell 映射端口41608:

第一次未勾选“数据分析”

第二次勾选“数据分析”

使用和实践部署 浦语·灵笔2 模型

(1)配置基础环境(开启 50% A100 权限)

(2)按照课堂记录安装配置环境,也要使用PowerShell映射端口41608。

(3)初始运行效果如下,首先进行图文写作实战:

点击“submit”提交后效果:

后台也在工作运行中

(4)按照课堂中类似的,完成图片理解实战:

总结:通过几个实战操作、对于书生·浦语大模型有了深入了解、并深受启发。

### 书生浦语大模型作业实现指南 #### 1. 环境配置与模型加载 为了完成与书生浦语大模型相关的作业,首先需要确保基础环境已正确配置。可以通过指定 `local_llm_path` 参数来加载本地模型文件夹路径或 Huggingface 上的模型名称,例如 `"internlm/internlm2-chat-7b"` 或 `"qwen/qwen-7b-chat-int8"` [^1]。此外,还需设置参数 `local_llm_max_text_length`,以定义模型可接受的最大文本长度。 对于具体操作步骤,可以参考如下 Python 示例代码: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name_or_path = "internlm/internlm2-chat-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) max_input_length = model.config.max_position_embeddings print(f"Maximum input length supported by the model: {max_input_length}") ``` #### 2. 数据准备与微调策略 在实际应用中,可能需要对书生浦语大模型进行微调以适配特定任务需求。常见的微调方式包括 **增量预训练** 和 **指令跟随微调** [^3]。前者适用于引入新的领域知识(如行业术语、技术文档),后者则用于优化模型的对话能力。 以下是针对不同场景的数据准备建议: - 如果目标是提升模型的知识覆盖范围,则应收集相关领域的文章、书籍或其他结构化数据作为训练集; - 若旨在增强交互效果,则需构建高质量的人机对话样本集合。 #### 3. 功能开发实例——图文创作工具 利用书生浦语及其衍生版本(如浦语·灵笔2),开发者能够快速搭建具备先进图文生成能力的应用程序 [^2]。下面展示了一个简单的 CLI 接口设计思路,允许用户输入自定义主题并获得相应的文字描述及配套插图链接。 ```python def generate_article_with_images(prompt): response = model.generate( tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt"), max_new_tokens=500, num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2 ) decoded_output = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True) article_content, image_url_list = parse_response(decoded_output) # 自定义解析逻辑 return {"text": article_content, "images": image_url_list} if __name__ == "__main__": user_prompt = input("请输入您的创意方向:") result = generate_article_with_images(user_prompt) print(result["text"]) for idx, img_link in enumerate(result["images"]): print(f"[Image {idx+1}] URL: {img_link}") ``` > 注:以上仅为伪代码框架示意,请根据实际情况调整函数内部实现细节以及依赖库的选择。 #### 4. 常见问题分析与改进措施 尽管书生浦语系列表现出众,但在某些复杂查询情境下仍可能存在不足之处 [^5]。比如,当面对高度相似的信息源时,可能会倾向于优先选用最早录入的内容而忽略后续更新更优解的可能性。对此现象可通过以下方法缓解: - 扩展检索范围至整个数据库而非局限于前几条记录; - 结合外部搜索引擎动态补充实时资讯; - 定期维护知识库内容保持时效性和准确性。 ---
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