书生·浦语大模型全链路开源体系 学习笔记 第二课

基础作业：

• 使用 InternLM-Chat-7B 模型生成 300 字的小故事（需截图）。
• 熟悉 hugging face 下载功能，使用 huggingface_hub python 包，下载 InternLM-20B 的 config.json 文件到本地（需截图下载过程）。

进阶作业（可选做）

• 完成浦语·灵笔的图文理解及创作部署（需截图）
• 完成 Lagent 工具调用 Demo 创作部署（需截图）

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课程文档与视频讲解，对应操作即可

 https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/helloworld/hello_world.md

轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo_哔哩哔哩_bilibili

轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo (yuque.com)【github转载】

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（1）InternLM-Chat-7B 模型生成 300 字的小故事

不知为何融入了字节跳动，无关大雅。大概几分钟即可生成

（2）熟悉 hugging face 下载功能

补充参考文章

hf-mirror.com - Huggingface 镜像站

从huggingface上直接下载文件到服务器上

报错，timeout，可能是没有选择镜像的原因。

根据其他同学的笔记，采用另外一种方式：使用OpenXLab库进行下载

【书生·浦语大模型实战营学习笔记】第 2 节 轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo - 知乎 (zhihu.com)

from openxlab.model import download

download(model_repo='OpenLMLab/InternLM-7b', model_name='config.json', output='/root/code/InternLM')

（3）完成浦语·灵笔的图文理解及创作部署

模型：internlm-xcomposer-7b

指令：生成关于龙门石窟的图文介绍。

webdemo：可以配置生成几个段文字，默认为5。先生成文字，再匹配图片。大概几分钟即可生成。

应用internlm-xcomposer-7b模型，图文生成过程中，显存占用最高可到90%以上

图文理解：

上传一张图片，可以让模型识别，并基于图片内容反馈用户提出的问题。暂时未尝试

（4）完成 Lagent 工具调用 Demo 创作部署

Python Interpreter可以理解为Python解释器，是一种将Python代码转化成计算机可执行代码的工具。每个Python版本都有其对应的Interpreter。通过配置Interpreter，我们可以确保我们的工作环境中使用的Python版本是正确的，并且可以方便地管理不同版本的Python。

可以体验更多的基于python的功能