InternLM智能创作Work及总结

基础：

• 使用 InternLM-Chat-7B 模型生成 300 字的小故事。

详情可以见我的完成撰写文章：https://blog.51cto.com/morcake/9105322

上图为进入的开始界面，下面即可进行问答：

• 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）。

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")

下面使用镜像是个参考：

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python your_script.py

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

进阶

• 完成浦语·灵笔的图文理解及创作部署（需截图）

详情可以见我的完成撰写文章：https://blog.51cto.com/morcake/9118470

以提示词“又见敦煌”来输入：

• 完成 Lagent 工具调用 Demo 创作部署（需截图）

详情可以见我的完成撰写文章：https://blog.51cto.com/morcake/9105636

在 Web 页面选择 InternLM模型，等待模型加载完毕后，输入数学问题， 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：

附

大模型介绍：

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

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\<YourUserName>\.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

• Hugging Face

使用 Hugging Face 官方提供的 huggingface-cli 命令行工具

• 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。

• 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。