轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo
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轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo
🖊实验笔记
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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。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,用户可以快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体。通过Lagent框架可以更好的发挥InternLM模型的全部性能。
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,有着出色的图文理解和创作能力,使用浦语·灵笔大模型可以轻松的创作一篇图文推文。
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
,具有多项优势:
为用户打造
图文并貌的专属文章
。设计了高效的训练策略,为模型注入
海量的多模态概念和知识数据
,赋予其强大的图文理解和对话能力
。
✍课程实验
基础作业:
1.InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo
1.终端界面
2.web界面
3.生成300字小故事
2.Lagent 智能体工具调用 Demo
我发现他这里面写的有python代码我们问一下他是不是根据代码得出的结果,结果很明显是的。
3.浦语·灵笔图文理解创作 Demo
如果遇到XComposer样式丢失请参考: InternLM-XComposer样式丢失
1.创作图文并茂文章
这里面数据集可能是之前的一些热点事件。
2.多模态对话![image-20240211232325880](https://oss.lingkongstudy.com.cn/blog/202402112323981.png)
哈哈哈,看来模型的数据集还是比较少,里面有些东西它没有识别对。
进阶作业
1.使用 huggingface_hub
下载 InternLM-20B
pip install -U huggingface_hub
huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b config.json
截图:
- 感谢你赐予我前进的力量
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因为你们的支持让我意识到写文章的价值🙏
本文是原创文章,采用 CC BY-NC-ND 4.0 协议,完整转载请注明来自 窝窝头
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