书生浦语大模型第二课学习笔记
大模型趣味DEMO
一、大模型及internLM模型介绍
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。
二、internLM-chat-7B智能对话DEMO
使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器和 InternLM-Chat-7B 模型部署一个智能对话 Demo。
环境准备
模型下载
代码准备
终端运行
web demo 运行
三、Lagent智能体工具调用DEMO
使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器、InternLM-Chat-7B 模型和 Lagent 框架部署一个智能工具调用 Demo。
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。
环境准备
模型下载
Lagent 安装
修改代码
Demo 运行
四、浦语灵笔图文创作理解DEMO
使用 InternStudio 中的 A100(1/4) * 2 机器和 internlm-xcomposer-7b 模型部署一个图文理解创作 Demo 。
环境准备
模型下载
代码准备
Demo 运行
五、通用环境配置
pip、conda 换源
配置本地端口
由于服务器通常只暴露了用于安全远程登录的 SSH（Secure Shell）端口，如果需要访问服务器上运行的其他服务（如 web 应用）的特定端口，需要一种特殊的设置。我们可以通过使用SSH隧道的方法，将服务器上的这些特定端口映射到本地计算机的端口。
模型下载
书生浦语大模型第二课学习笔记
大模型趣味DEMO
一、大模型及internLM模型介绍
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。
二、internLM-chat-7B智能对话DEMO
使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器和 InternLM-Chat-7B 模型部署一个智能对话 Demo。
环境准备
模型下载
代码准备
终端运行
web demo 运行
三、Lagent智能体工具调用DEMO
使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器、InternLM-Chat-7B 模型和 Lagent 框架部署一个智能工具调用 Demo。
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。
环境准备
模型下载
Lagent 安装
修改代码
Demo 运行
四、浦语灵笔图文创作理解DEMO
使用 InternStudio 中的 A100(1/4) * 2 机器和 internlm-xcomposer-7b 模型部署一个图文理解创作 Demo 。
环境准备
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代码准备
Demo 运行
五、通用环境配置
pip、conda 换源
配置本地端口
由于服务器通常只暴露了用于安全远程登录的 SSH（Secure Shell）端口，如果需要访问服务器上运行的其他服务（如 web 应用）的特定端口，需要一种特殊的设置。我们可以通过使用SSH隧道的方法，将服务器上的这些特定端口映射到本地计算机的端口。
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