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：

  1. 为用户打造图文并貌的专属文章。

  2. 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

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2.web界面

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3.生成300字小故事

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2.Lagent 智能体工具调用 Demo

image-20240211211249063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。

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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

image-20240211231624037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

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:

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