大模型及 InternLM 模型简介

1.1 什么是大模型？

大模型通常指的是机器学习或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。这些模型利用大量数据进行训练，并且拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的出现和发展得益于增长的数据量、计算能力的提升以及算法优化等因素。这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这种模型通常采用深度神经网络结构，如 Transformer、BERT、GPT（ Generative Pre-trained Transformer ）等。

大模型的优势在于其能够捕捉和理解数据中更为复杂、抽象的特征和关系。通过大规模参数的学习，它们可以提高在各种任务上的泛化能力，并在未经过大量特定领域数据训练的情况下实现较好的表现。然而，大模型也面临着一些挑战，比如巨大的计算资源需求、高昂的训练成本、对大规模数据的依赖以及模型的可解释性等问题。因此，大模型的应用和发展也需要在性能、成本和道德等多个方面进行权衡和考量。

1.2 InternLM 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。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。

体验InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo

体验过程均在https://studio.intern-ai.org.cn/中完成

实践过程

拉取环境

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

激活环境

conda activate internlm-demo

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

模型下载

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

下载模型

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')

代码准备

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

终端运行
我们可以在 /root/code/InternLM 目录下新建一个 cli_demo.py

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}")

运行

python /root/code/InternLM/cli_demo.py

web demo 运行

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

Hugging Face 模型下载

安装依赖

pip install -U huggingface_hub

下载代码

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）

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")

附录：配置本地端口

生成 SSH 密钥对

ssh-keygen -t rsa

查看密钥对

cat ~\.ssh\id_rsa.pub

将内容复制到环境中

桌面windows powershell 连接

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 端口

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）。