weixin_40725706

这个屌丝很懒，什么也没留下！

热门标签

【课堂笔记】2_轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo

作者：weixin_40725706 | 2024-03-01 13:48:50

踩

课程资料来源：书生·浦语大模型实战营

1 大模型及InternLM模型介绍

什么是大模型?

人工智能领域中参数数量巨大、拥有庞大计算能力和参数规模的模型。

特点及应用

利用大量数据进行训练
拥有数十亿甚至数千亿个参数
模型在各种任务中展现出惊人的性能

lnternLM模型全链条开源

InternLM是一个开源的轻量级训练框架，旨在支持大模型训练而无需大量的依赖。基于InternLM训练框架，上海人工智能实验室已经发布了两个开源的预训练模型:InternLM-7B和InternLM-20B。

Lagent是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体(agent)框架，用户可以快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体。通过 Lagent框架可以更好的发挥InternLM模型的全部性能。

浦语·灵笔是基于书生·浦语大语言模型研发的视觉·语言大模型，有着出色的图文理解和创作能力，使用浦语·灵笔大模型可以轻松的创作一篇图文推文。

2 InternLM-Chat-7B智能对话Demo

通过单一的代码库，InternLM支持在拥有数千个GPU的大型集群上进行预训练，并在单个GPU上进行微调，同时实现了卓越的性能优化。在1024个GPU上训练时,InternLM可以实现近90%的加速效率。

InternLM-7B包含了一个拥有70亿参数的基础模型和一个为实际场景量身定制的对话模型。该模型具有以下特点:

利用数万亿的高质量token 进行训练，建立了一个强大的知识库。
支持8k token 的上下文窗口长度，使得输入序列更长并增强了推理能力。

2.1 环境准备

在 InternStudio平台中选择 A100(1/4) 的配置，镜像选择 Cuda11.7-conda

接下来打开刚刚租用服务器的进入开发机，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行 demo。

进入开发机后，在页面的左上角可以切换 JupyterLab、终端和 VScode，并在终端输入 bash 命令，进入 conda 环境。如下图所示：

进入 conda 环境之后，使用以下命令从本地克隆一个已有的 pytorch 2.0.1 的环境

bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中
/root/share/install_conda_env_internlm_base.sh internlm-demo
1
2

然后使用以下命令激活环境

conda activate internlm-demo
1

并在环境中安装运行 demo 所需要的依赖。

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip

pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1
1
2
3
4
5
6
7
8

2.2 模型下载

InternStudio平台的 share 目录下已经为我们准备了全系列的 InternLM 模型，所以我们可以直接复制即可。使用如下命令复制：

mkdir -p /root/model/Shanghai_AI_Laboratory
cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b /root/model/Shanghai_AI_Laboratory
1
2

-r 选项表示递归地复制目录及其内容

也可以使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

在 /root 路径下新建目录 model，在目录下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python /root/model/download.py 执行下载，模型大小为 14 GB，下载模型大概需要 10~20 分钟

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='/root/model', revision='v1.0.3')
1
2
3
4

注意：使用 pwd 命令可以查看当前的路径，JupyterLab 左侧目录栏显示为 /root/ 下的路径。

2.3 代码准备

首先 clone 代码，在 /root 路径下新建 code 目录，然后切换路径, clone 代码.

cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/InternLM.git
1
2

切换 commit 版本，与教程 commit 版本保持一致，可以让大家更好的复现。

cd InternLM
git checkout 3028f07cb79e5b1d7342f4ad8d11efad3fd13d17
1
2

将 /root/code/InternLM/web_demo.py 中 29 行和 33 行的模型更换为本地的 /root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b。

2.4 终端运行

我们可以在 /root/code/InternLM 目录下新建一个 cli_demo.py 文件，将以下代码填入其中：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


model_name_or_path = "/root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')
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("User  >>> ")
    input_text = input_text.replace(' ', '')
    if input_text == "exit":
        break
    response, history = model.chat(tokenizer, input_text, history=messages)
    messages.append((input_text, response))
    print(f"robot >>> {response}")
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

然后在终端运行以下命令，即可体验 InternLM-Chat-7B 模型的对话能力。

python /root/code/InternLM/cli_demo.py
1

2.5 web demo 运行

我们切换到 VScode 中，运行 /root/code/InternLM 目录下的 web_demo.py 文件，输入以下命令后，将端口映射到本地。在本地浏览器输入 http://127.0.0.1:6006 即可。

bash
conda activate internlm-demo  # 首次进入 vscode 会默认是 base 环境，所以首先切换环境
cd /root/code/InternLM
streamlit run web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
1
2
3
4

注意：要在浏览器打开 http://127.0.0.1:6006 页面后，模型才会加载

3 Lagent智能体工具调用Demo

Lagent是一个轻量级、开源的基于大语言模型的智能体(agent)框架，用户可以快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。

在这里插入图片描述

3.1 环境准备

选择和第一个 InternLM 一样的镜像环境，运行以下命令安装依赖，如果上一个 InternLM-Chat-7B 已经配置好环境不需要重复安装.

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip

pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1
1
2
3
4
5
6
7
8

3.2 模型下载

InternStudio平台的 share 目录下已经为我们准备了全系列的 InternLM 模型，所以我们可以直接复制即可。使用如下命令复制：

mkdir -p /root/model/Shanghai_AI_Laboratory
cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b /root/model/Shanghai_AI_Laboratory
1
2

-r 选项表示递归地复制目录及其内容

也可以在 /root/model 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，并运行 python /root/model/download.py 执行下载，模型大小为 14 GB，下载模型大概需要 10~20 分钟

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='/root/model', revision='v1.0.3')
1
2
3
4

3.3 Lagent 安装

首先切换路径到 /root/code 克隆 lagent 仓库，并通过 pip install -e . 源码安装 Lagent

cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git
cd /root/code/lagent
git checkout 511b03889010c4811b1701abb153e02b8e94fb5e # 尽量保证和教程commit版本一致
pip install -e . # 源码安装
1
2
3
4
5

3.4 修改代码

由于代码修改的地方比较多，大家直接将 /root/code/lagent/examples/react_web_demo.py 内容替换为以下代码

import copy
import os

import streamlit as st
from streamlit.logger import get_logger

from lagent.actions import ActionExecutor, GoogleSearch, PythonInterpreter
from lagent.agents.react import ReAct
from lagent.llms import GPTAPI
from lagent.llms.huggingface import HFTransformerCasualLM


class SessionState:

    def init_state(self):
        """Initialize session state variables."""
        st.session_state['assistant'] = []
        st.session_state['user'] = []

        #action_list = [PythonInterpreter(), GoogleSearch()]
        action_list = [PythonInterpreter()]
        st.session_state['plugin_map'] = {
            action.name: action
            for action in action_list
        }
        st.session_state['model_map'] = {}
        st.session_state['model_selected'] = None
        st.session_state['plugin_actions'] = set()

    def clear_state(self):
        """Clear the existing session state."""
        st.session_state['assistant'] = []
        st.session_state['user'] = []
        st.session_state['model_selected'] = None
        if 'chatbot' in st.session_state:
            st.session_state['chatbot']._session_history = []


class StreamlitUI:

    def __init__(self, session_state: SessionState):
        self.init_streamlit()
        self.session_state = session_state

    def init_streamlit(self):
        """Initialize Streamlit's UI settings."""
        st.set_page_config(
            layout='wide',
            page_title='lagent-web',
            page_icon='./docs/imgs/lagent_icon.png')
        # st.header(':robot_face: :blue[Lagent] Web Demo ', divider='rainbow')
        st.sidebar.title('模型控制')

    def setup_sidebar(self):
        """Setup the sidebar for model and plugin selection."""
        model_name = st.sidebar.selectbox(
            '模型选择：', options=['gpt-3.5-turbo','internlm'])
        if model_name != st.session_state['model_selected']:
            model = self.init_model(model_name)
            self.session_state.clear_state()
            st.session_state['model_selected'] = model_name
            if 'chatbot' in st.session_state:
                del st.session_state['chatbot']
        else:
            model = st.session_state['model_map'][model_name]

        plugin_name = st.sidebar.multiselect(
            '插件选择',
            options=list(st.session_state['plugin_map'].keys()),
            default=[list(st.session_state['plugin_map'].keys())[0]],
        )

        plugin_action = [
            st.session_state['plugin_map'][name] for name in plugin_name
        ]
        if 'chatbot' in st.session_state:
            st.session_state['chatbot']._action_executor = ActionExecutor(
                actions=plugin_action)
        if st.sidebar.button('清空对话', key='clear'):
            self.session_state.clear_state()
        uploaded_file = st.sidebar.file_uploader(
            '上传文件', type=['png', 'jpg', 'jpeg', 'mp4', 'mp3', 'wav'])
        return model_name, model, plugin_action, uploaded_file

    def init_model(self, option):
        """Initialize the model based on the selected option."""
        if option not in st.session_state['model_map']:
            if option.startswith('gpt'):
                st.session_state['model_map'][option] = GPTAPI(
                    model_type=option)
            else:
                st.session_state['model_map'][option] = HFTransformerCasualLM(
                    '/root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b')
        return st.session_state['model_map'][option]

    def initialize_chatbot(self, model, plugin_action):
        """Initialize the chatbot with the given model and plugin actions."""
        return ReAct(
            llm=model, action_executor=ActionExecutor(actions=plugin_action))

    def render_user(self, prompt: str):
        with st.chat_message('user'):
            st.markdown(prompt)

    def render_assistant(self, agent_return):
        with st.chat_message('assistant'):
            for action in agent_return.actions:
                if (action):
                    self.render_action(action)
            st.markdown(agent_return.response)

    def render_action(self, action):
        with st.expander(action.type, expanded=True):
            st.markdown(
                "<p style='text-align: left;display:flex;'> <span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'>插    件</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span><span style='flex:1;'>"  # noqa E501
                + action.type + '</span></p>',
                unsafe_allow_html=True)
            st.markdown(
                "<p style='text-align: left;display:flex;'> <span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'>思考步骤</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span><span style='flex:1;'>"  # noqa E501
                + action.thought + '</span></p>',
                unsafe_allow_html=True)
            if (isinstance(action.args, dict) and 'text' in action.args):
                st.markdown(
                    "<p style='text-align: left;display:flex;'><span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'> 执行内容</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span></p>",  # noqa E501
                    unsafe_allow_html=True)
                st.markdown(action.args['text'])
            self.render_action_results(action)

    def render_action_results(self, action):
        """Render the results of action, including text, images, videos, and
        audios."""
        if (isinstance(action.result, dict)):
            st.markdown(
                "<p style='text-align: left;display:flex;'><span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'> 执行结果</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span></p>",  # noqa E501
                unsafe_allow_html=True)
            if 'text' in action.result:
                st.markdown(
                    "<p style='text-align: left;'>" + action.result['text'] +
                    '</p>',
                    unsafe_allow_html=True)
            if 'image' in action.result:
                image_path = action.result['image']
                image_data = open(image_path, 'rb').read()
                st.image(image_data, caption='Generated Image')
            if 'video' in action.result:
                video_data = action.result['video']
                video_data = open(video_data, 'rb').read()
                st.video(video_data)
            if 'audio' in action.result:
                audio_data = action.result['audio']
                audio_data = open(audio_data, 'rb').read()
                st.audio(audio_data)


def main():
    logger = get_logger(__name__)
    # Initialize Streamlit UI and setup sidebar
    if 'ui' not in st.session_state:
        session_state = SessionState()
        session_state.init_state()
        st.session_state['ui'] = StreamlitUI(session_state)

    else:
        st.set_page_config(
            layout='wide',
            page_title='lagent-web',
            page_icon='./docs/imgs/lagent_icon.png')
        # st.header(':robot_face: :blue[Lagent] Web Demo ', divider='rainbow')
    model_name, model, plugin_action, uploaded_file = st.session_state[
        'ui'].setup_sidebar()

    # Initialize chatbot if it is not already initialized
    # or if the model has changed
    if 'chatbot' not in st.session_state or model != st.session_state[
            'chatbot']._llm:
        st.session_state['chatbot'] = st.session_state[
            'ui'].initialize_chatbot(model, plugin_action)

    for prompt, agent_return in zip(st.session_state['user'],
                                    st.session_state['assistant']):
        st.session_state['ui'].render_user(prompt)
        st.session_state['ui'].render_assistant(agent_return)
    # User input form at the bottom (this part will be at the bottom)
    # with st.form(key='my_form', clear_on_submit=True):

    if user_input := st.chat_input(''):
        st.session_state['ui'].render_user(user_input)
        st.session_state['user'].append(user_input)
        # Add file uploader to sidebar
        if uploaded_file:
            file_bytes = uploaded_file.read()
            file_type = uploaded_file.type
            if 'image' in file_type:
                st.image(file_bytes, caption='Uploaded Image')
            elif 'video' in file_type:
                st.video(file_bytes, caption='Uploaded Video')
            elif 'audio' in file_type:
                st.audio(file_bytes, caption='Uploaded Audio')
            # Save the file to a temporary location and get the path
            file_path = os.path.join(root_dir, uploaded_file.name)
            with open(file_path, 'wb') as tmpfile:
                tmpfile.write(file_bytes)
            st.write(f'File saved at: {file_path}')
            user_input = '我上传了一个图像，路径为: {file_path}. {user_input}'.format(
                file_path=file_path, user_input=user_input)
        agent_return = st.session_state['chatbot'].chat(user_input)
        st.session_state['assistant'].append(copy.deepcopy(agent_return))
        logger.info(agent_return.inner_steps)
        st.session_state['ui'].render_assistant(agent_return)


if __name__ == '__main__':
    root_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    root_dir = os.path.join(root_dir, 'tmp_dir')
    os.makedirs(root_dir, exist_ok=True)
    main()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216

3.5 Demo 运行

streamlit run /root/code/lagent/examples/react_web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
1

用同样的方法我们依然切换到 VScode 页面，运行成功后，将端口映射到本地。在本地浏览器输入 http://127.0.0.1:6006 即可。

4 浦语·灵笔图文创作理解Demo

lnternLM-Xcomposer-7B介绍

浦语·灵笔是基于书生·浦语大语言模型研发的视觉-语言大模型，提供出色的图文理解和创作能力，具有多项优势:

为用户打造图文并貌的专属文章。
设计了高效的训练策略，为模型注入海量的多模态概念和知识数据，赋予其强大的图文理解和对话能力。

4.1 环境准备

首先在 InternStudio上选择 A100(1/4)*2 的配置。

接下来打开刚刚租用服务器的 进入开发机，并在终端输入 bash 命令，进入 conda 环境，接下来就是安装依赖。

进入 conda 环境之后，使用以下命令从本地克隆一个已有的pytorch 2.0.1 的环境

/root/share/install_conda_env_internlm_base.sh xcomposer-demo
1

然后使用以下命令激活环境

conda activate xcomposer-demo
1

接下来运行以下命令，安装 transformers、gradio 等依赖包。请严格安装以下版本安装！

pip install transformers==4.33.1 timm==0.4.12 sentencepiece==0.1.99 gradio==3.44.4 markdown2==2.4.10 xlsxwriter==3.1.2 einops accelerate
1

4.2 模型下载

InternStudio平台的 share 目录下已经为我们准备了全系列的 InternLM 模型，所以我们可以直接复制即可。使用如下命令复制：

mkdir -p /root/model/Shanghai_AI_Laboratory
cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-xcomposer-7b /root/model/Shanghai_AI_Laboratory
1
2

-r 选项表示递归地复制目录及其内容

也可以安装 modelscope，下载模型的老朋友了

pip install modelscope==1.9.5
1

在 /root/model 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容，并运行 python /root/model/download.py 执行下载

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer-7b', cache_dir='/root/model', revision='master')
1
2
3
4

4.3 代码准备

在 /root/code git clone InternLM-XComposer 仓库的代码

cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/InternLM-XComposer.git
cd /root/code/InternLM-XComposer
git checkout 3e8c79051a1356b9c388a6447867355c0634932d  # 最好保证和教程的 commit 版本一致
1
2
3
4

4.4 Demo 运行

在终端运行以下代码：

cd /root/code/InternLM-XComposer
python examples/web_demo.py  \
    --folder /root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer-7b \
    --num_gpus 1 \
    --port 6006
1
2
3
4
5

这里 num_gpus 1 是因为InternStudio平台对于 A100(1/4)*2 识别仍为一张显卡。但如果有小伙伴课后使用两张 3090 来运行此 demo，仍需将 num_gpus 设置为 2 。

将端口映射到本地。在本地浏览器输入 http://127.0.0.1:6006 即可。

5 通用环境配置

pip、conda换源

设置pip默认镜像源，升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置，如下所示：

python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple
1
2

cat <<'EOF' > ~/.condarc
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
EOF
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

Hugging Face

使用 Hugging Face 官方提供的 huggingface-cli 命令行工具。安装依赖:

pip install -U huggingface_hub
1

然后新建 python 文件，填入以下代码，运行即可。

resume-download：断点续下
local-dir：本地存储路径。（linux 环境下需要填写绝对路径）

import os

# 下载模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')
1
2
3
4

OpenXLab

OpenXLab 可以通过指定模型仓库的地址，以及需要下载的文件的名称，文件所需下载的位置等，直接下载模型权重文件。

使用python脚本下载模型首先要安装依赖，安装代码如下：pip install -U openxlab 安装完成后使用 download 函数导入模型中心的模型。

from openxlab.model import download
download(model_repo='OpenLMLab/InternLM-7b', model_name='InternLM-7b', output='your local path')
1
2

ModelScope

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

注意：cache_dir 最好为绝对路径。

安装依赖：

pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
1
2

在当前目录下新建 python 文件，填入以下代码，运行即可。

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='your path', revision='master')
1
2
3
4

声明：本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop】