InternLM2_PracticalCamp_L1_rask3_浦语提示词工程实践

0. 前期准备

如果在之前的课程中，完成了开发机创建、环境配置等工作，可以跳过0.1部分，也可以继续阅读以温习。

首先，学习前置基础内容的Linux部分，并在InternStudio平台上创建开发机。

创建成功后点击进入开发机打开WebIDE。进入后在WebIDE的左上角有三个logo，依次表示JupyterLab、Terminal和Code Server，本节需要使用Terminal和Code Server。

0.1 环境配置

首先打开Terminal，运行如下脚本创建虚拟环境：

# 创建虚拟环境
conda create -n langgpt python=3.10 -y

运行下面的命令，激活虚拟环境：

conda activate langgpt

之后的操作都要在这个环境下进行。激活环境后，安装必要的Python包，依次运行下面的命令：

# 安装一些必要的库
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y

# 安装其他依赖
pip install transformers==4.43.3

pip install streamlit==1.37.0
pip install huggingface_hub==0.24.3
pip install openai==1.37.1
pip install lmdeploy==0.5.2

0.2 创建项目路径

运行如下命令创建并打开项目路径：

## 创建路径
mkdir langgpt
## 进入项目路径
cd langgpt

所有实验均在该路径下完成！

0.3 安装必要软件

运行下面的命令安装必要的软件：安装后台软件

apt-get install tmux

1. 模型部署

这部分基于LMDeploy将开源的InternLM2-chat-1_8b模型部署为OpenAI格式的通用接口。

1.1 获取模型

• 如果使用intern-studio开发机，可以直接在路径/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b下找到模型

• 如果不使用开发机，可以从huggingface上获取模型，地址为：https://huggingface.co/internlm/internlm2-chat-1_8b

  可以使用如下脚本下载模型：

from huggingface_hub import login, snapshot_download
import os

os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

login(token=“your_access_token")

models = ["internlm/internlm2-chat-1_8b"]

for model in models:
    try:
        snapshot_download(repo_id=model,local_dir="langgpt/internlm2-chat-1_8b")
    except Exception as e:
        print(e)
        pass

1.2 部署模型为OpenAI server

由于服务需要持续运行，需要将进程维持在后台，所以这里使用tmux软件创建新的命令窗口。运行如下命令创建窗口：

tmux new -t langgpt

创建完成后，运行下面的命令进入新的命令窗口(首次创建自动进入，之后需要连接)：

tmux a -t langgpt

进入命令窗口后，需要在新窗口中再次激活环境，命令参考0.1节。然后，使用LMDeploy进行部署，参考如下命令：

使用LMDeploy进行部署，参考如下命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 lmdeploy serve api_server /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b --server-port 23333 --api-keys internlm2

更多设置，可以参考：Welcome to LMDeploy’s tutorials! — lmdeploy

部署成功后，可以利用如下脚本调用部署的InternLM2-chat-1_8b模型并测试是否部署成功。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key = "internlm2",
    base_url = "http://0.0.0.0:23333/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model=client.models.list().data[0].id,
    messages=[
        {"role": "system", "content": "请介绍一下你自己"}
    ]
)

pr