书生·浦语大模型实战2

轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

大模型及 InternLM 模型简介

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

InternLM 模型

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。

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。

InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo

环境准备

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

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

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

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

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')

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

mkdir -p /root/code

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

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}")

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

绷不住了，这是啥问题？？？哈哈哈哈哈

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，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

Lagent 智能体工具调用 Demo

环境准备

同上InternLM-Chat-7B

模型下载

同上InternLM-Chat-7B

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

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(
                "
 插    件:"  # noqa E501
                + action.type + '
',
                unsafe_allow_html=True)
            st.markdown(
                "
 思考步骤:"  # noqa E501
                + action.thought + '
',
                unsafe_allow_html=True)
            if (isinstance(action.args, dict) and 'text' in action.args):
                st.markdown(
                    "
 执行内容:
",  # 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(
                "
 执行结果:
",  # noqa E501
                unsafe_allow_html=True)
            if 'text' in action.result:
                st.markdown(
                    "
" + action.result['text'] +
                    '
',
                    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()

Demo 运行

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。

浦语·灵笔图文理解创作 Demo

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

然后使用以下命令激活环境

conda activate xcomposer-demo

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

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

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

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

Demo 运行

cd /root/code3/InternLM-XComposer
python examples/web_demo.py  \
    --folder /root/model2/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer-7b \
    --num_gpus 1 \
    --port 6006

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

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

通用环境配置

pip、conda 换源

pip 换源

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

conda 换源

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\\.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

模型下载

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

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')

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")

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

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')

 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')

课后作业

Chat

Lagent

灵笔

hugging face下载