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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。通过单一的代码库,它支持在拥有数千个 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。
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,支持用户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。通过 Lagent
框架可以更好的发挥 InternLM
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,提供出色的图文理解和创作能力,结合了视觉和语言的先进技术,能够实现图像到文本、文本到图像的双向转换。使用浦语·灵笔大模型可以轻松的创作一篇图文推文,也能够轻松识别一张图片中的物体,并生成对应的文本描述。
这里的 InternStudio真不错,可以做实验,是个不错的学习平台。
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 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh internlm-demo # 执行该脚本文件来安装项目实验环境
然后使用以下命令激活环境
conda activate internlm-demo
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
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
-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')
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。
以下下载模型的操作不建议大家在开发机进行哦,在开发机下载模型会占用开发机的大量带宽和内存,下载等待的时间也会比较长,不利于大家学习。大家可以在自己的本地电脑尝试哦~
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
然后新建 python 文件,填入以下代码,运行即可。
import os # 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')
以下内容将展示使用 huggingface_hub
下载模型中的部分文件
import os from huggingface_hub import hf_hub_download # Load model directly hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm-7b", filename="config.json")
huggingface_hub
python 包,下载 InternLM-20B
的 config.json 文件到本地(需截图下载过程)import os
from huggingface_hub import hf_hub_download # Load model directly
hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm-20b", filename="config.json",local_dir="/root/model/internlm-20b")
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
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
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
。
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}")
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。对话效果如下所示:
python /root/code/InternLM/cli_demo.py
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,查看本教程5.2配置本地端口后,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
注意:要在浏览器打开 http://127.0.0.1:6006
页面后,模型才会加载,
在加载完模型之后,就可以与 InternLM-Chat-7B 进行对话了。
模型训练的还是很不错的,能在不同种类的场景应用,给InternLM大模型点个赞。
启动服务
初次尝试感觉还不错噢。
未来可能需要微调训练。
本小节我们将使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器、InternLM-Chat-7B
模型和 Lagent
框架部署一个智能工具调用 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,支持用户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。通过 Lagent 框架可以更好的发挥 InternLM 的全部性能。
下面我们就开始动手实现!
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
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()
streamlit run /root/code/lagent/examples/react_web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
用同样的方法我们依然切换到 VScode
页面,运行成功后,查看本教程5.2配置本地端口后,将端口映射到本地。在本地浏览器输入 http://127.0.0.1:6006
即可。
我们在 Web
页面选择 InternLM
模型,等待模型加载完毕后,输入数学问题 已知 2x+3=10
,求x
,此时 InternLM-Chat-7B
模型理解题意生成解此题的 Python
代码,Lagent
调度送入 Python
代码解释器求出该问题的解。
计算准确,执行结果还是不错滴。
更多详细内容可移步至 MirrorZ Help 查看。
临时使用镜像源安装,如下所示:some-package
为你需要安装的包名
pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple some-package
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
如果您的 pip 默认源的网络连接较差,临时使用镜像源升级 pip:
python -m pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip
镜像站提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch 等),各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc
文件来使用镜像站。
不同系统下的 .condarc
目录如下:
Linux
: ${HOME}/.condarc
macOS
: ${HOME}/.condarc
Windows
: C:\Users\<YourUserName>\.condarc
注意:
Windows
用户无法直接创建名为 .condarc
的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes
生成该文件之后再修改。快速配置
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
由于服务器通常只暴露了用于安全远程登录的 SSH(Secure Shell)端口,如果需要访问服务器上运行的其他服务(如 web 应用)的特定端口,需要一种特殊的设置。我们可以通过使用SSH隧道的方法,将服务器上的这些特定端口映射到本地计算机的端口。这样做的步骤如下:
首先我们需要配置一下本地的 SSH Key
,我们这里以 Windows
为例。
步骤①:在本地机器上打开 Power Shell
终端。在终端中,运行以下命令来生成 SSH 密钥对:(如下图所示)
ssh-keygen -t rsa
步骤②: 您将被提示选择密钥文件的保存位置,默认情况下是在 ~/.ssh/
目录中。按 Enter
键接受默认值或输入自定义路径。
步骤③:公钥默认存储在 ~/.ssh/id_rsa.pub
,可以通过系统自带的 cat
工具查看文件内容:(如下图所示)
cat ~\.ssh\id_rsa.pub
~
是用户主目录的简写,.ssh
是SSH配置文件的默认存储目录,id_rsa.pub
是 SSH 公钥文件的默认名称。所以,cat ~\.ssh\id_rsa.pub
的意思是查看用户主目录下的.ssh
目录中的id_rsa.pub
文件的内容。
步骤④:将公钥复制到剪贴板中,然后回到 InternStudio
控制台,点击配置 SSH Key。
步骤⑤:将刚刚复制的公钥添加进入即可。
步骤⑥:在本地终端输入以下指令 .6006
是在服务器中打开的端口,而 33090
是根据开发机的端口进行更改。如下图所示:
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 33090
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