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书生浦语第二期实战营——第二课_part1

时间：2024-04-05 15:33:59浏览次数：12  
标签：第二课 hub root part1 download model hf 浦语 name

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正文：
所有操作均在AI studio 开发机中实现
Intern Studio地址：https://studio.intern-ai.org.cn/

0 环境配置

  1. 流程：开发机创建——信息（name、cuda11.7、算力A100 *0.1）——进入
    在这里插入图片描述

  2. 选择终端，配置(studio-conda命令相当于本地使用的conda创建虚拟环境–>激活环境–>安装torch)

studio-conda -o internlm-base -t demo   # demo是虚拟环境名
# 与 studio-conda 等效的配置方案
# conda create -n demo python==3.10 -y
# conda activate demo
# conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
  1. 进入环境demo环境，安装包
    conda activate demo
    == 一定不要忘记激活环境==

一种是复制粘贴安装库：

pip install huggingface-hub==0.17.3
pip install transformers==4.34 
pip install psutil==5.9.8
pip install accelerate==0.24.1
pip install streamlit==1.32.2 
pip install matplotlib==3.8.3 
pip install modelscope==1.9.5
pip install sentencepiece==0.1.99

另一种是通过requirements.txt安装库，requirements.txt文件的内容：

huggingface-hub==0.17.3
transformers==4.34 
psutil==5.9.8
accelerate==0.24.1
streamlit==1.32.2 
matplotlib==3.8.3 
modelscope==1.9.5
sentencepiece==0.1.99

安装指令 pip install -r requirements.txt

1 部署 InternLM2-Chat-1.8B 智能对话模型

1.1 课程内容：

（1）准备工作

环境配置，激活环境

（2） 代码流程

新建文件夹——在新建的文件夹内创建两个.py文件（cli_demo.py、download_mini.py）——进入新建的文件夹

mkdir -p /root/demo
cd /root/demo
touch cli_demo.py
touch download_mini.py

在这里插入图片描述

.py文件的内容

  • download_mini.py 内容如下：
# 通过modelscope 下载模型
import os
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

# 创建保存模型目录
os.system("mkdir /root/models")  # mkdir 是一个命令行工具， 系统会在 /root 目录下创建一个名为 models 的文件夹。

# save_dir是模型保存到本地的目录
save_dir="/root/models"

snapshot_download("Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b", 
                  cache_dir=save_dir, 
                  revision='v1.1.0')

通过控制台输入 python /root/demo/download_mini.py 运行

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • cli_demo.py 内容如下：

    运行demo，使用stream_chat接口

    import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 基本配置——tokenizer、model
model_name_or_path = "/root/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, device_map='cuda:0')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='cuda:0')
model = model.eval()

# 模板
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("\nUser  >>> ")
    input_text = input_text.replace(' ', '')
    if input_text == "exit":
        break

    length = 0
    for response, _ in model.stream_chat(tokenizer, input_text, messages):
        if response is not None:
            print(response[length:], flush=True, end="")
            length = len(response)


    AutoModelForCausalLM 是一个用于生成文本的语言模型，通常用于生成对话或文本序列。当你调用 model.stream_chat(tokenizer, input_text, messages) 时，其中的参数含义如下：

tokenizer：用于将文本转换为模型可以理解的输入格式的分词器。
input_text：用户提出的问题或输入的文本，作为对话的开始或初始内容。
messages：一个包含对话历史的列表，通常是一个包含对话文本的元组列表。在这里，[(system_prompt, '')] 表示对话历史中只有一个系统提示（system_prompt），而没有用户消息。
在模型内部的运作方式如下：

输入处理：首先，将 input_text 和 messages 组合成一个完整的对话历史，这个对话历史将作为模型的输入。
文本生成：模型接收对话历史作为输入，然后生成下一个可能的文本序列。在生成对话时，模型会根据前面的对话历史和系统提示来预测接下来的文本。
循环生成：生成的文本可能会作为下一轮对话的一部分，然后再次输入模型中以生成更多文本。这个过程可以循环进行，模拟对话的连续性。
总的来说，messages 参数用于提供对话历史，以帮助模型更好地理解上下文并生成连贯的对话。模型会根据这些历史消息和系统提示来生成接下来的文本，从而模拟对话的进行。

    激活环境运行：python /root/demo/cli_demo.py

    紧接着西游记大结局，请创作一个 300 字的小故事

在这里插入图片描述

1.2 课程作业

使用 InternLM2-Chat-1.8B 模型生成 300 字的小故事（需截图）

过程如上所述，结果如下：

原本想让模型写一个西游记中师徒四人取得真经后的后续故事，但是感觉不太好，后来直接提问写一个300字的小故事 ，感觉还可以。发现这两种不同的提问方式，故事输出的排版也不相同，不知是否是训练数据造成的影响。

西游记后续小故事

2 部署 八戒-Chat-1.8B 模型

2.1 课程

（1）准备工作

  1. 激活环境

conda activate demo

  1. 克隆仓库内的 Demo 文件
cd /root/
git clone https://gitee.com/InternLM/Tutorial -b camp2
# git clone https://github.com/InternLM/Tutorial -b camp2
cd /root/Tutorial

这个命令的意思是从指定的 Gitee 存储库中克隆名为 camp2 的分支的代码到本地计算机。这将在本地创建一个名为 Tutorial 的文件夹，并将存储库中 camp2 分支的代码克隆到该文件夹中。

  1. 运行

    python /root/Tutorial/helloworld/bajie_download.py

（2）开启服务

  1. 服务指令，服务的端口号设置为6006。
    streamlit run /root/Tutorial/helloworld/bajie_chat.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

  2. ssh 映射到本地

step1：查看开发机器ssh的端口
step2：使用快捷键组合 Windows + R（Windows 即开始菜单键）打开PowerShell，并输入命令，按下回车键。

# 从本地使用 ssh 连接 studio 端口
# 将下方端口号 xxxx 替换成自己的端口号
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 [email protected] -p xxxx

ssh链接指令解释

by chatGPT

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 [email protected] -p xxxx 

这串指令是一个 SSH 命令，用于建立一个 SSH 隧道（SSH tunnel）。让我解释一下这个命令的各个部分的含义：

- `ssh`: 这是用于启动 SSH 连接的命令。

- `-C`: 这是 SSH 的一个选项，用于开启压缩。 `-C` 选项会使用压缩算法来加速数据传输。

- `-N`: 这是 SSH 的另一个选项，表示不执行任何远程命令。这在你只需要建立 SSH 连接，而不需要在远程主机上执行任何命令时很有用。

- `-g`: 这个选项允许远程主机连接到本地端口转发的端口，这在你希望其他主机也能访问该隧道时很有用。

- `-L 6006:127.0.0.1:6006`: 这部分指定了本地端口转发。具体来说，它将本地主机的端口 6006 映射到远程主机的 127.0.0.1 地址（即远程主机本身）的端口 6006。这意味着当你连接到本地主机的端口 6006 时，实际上是连接到了远程主机的端口 6006。

- `[email protected]`: 这是远程主机的用户名和主机名。在这个例子中，用户名是 `root`，主机名是 `ssh.intern-ai.org.cn`。

- `-p xxxx`: 这个选项指定了 SSH 连接的端口号。在这里，SSH 连接将通过端口 xxxx 连接到远程主机。

综合起来，这个命令的作用是建立一个 SSH 隧道，将本地主机的端口 6006 映射到远程主机的端口 6006，允许通过本地端口访问远程主机上的服务或应用程序。

（3）本地对话

本地浏览器打开127.0.0.1:6006地址，进行对话。
在这里插入图片描述

2.2 作业

熟悉 huggingface 下载功能，使用 huggingface_hub python 包，下载 InternLM2-Chat-7B 的 config.json 文件到本地（需截图下载过程）

  1. 安装 huggingface_hub 包：
pip install huggingface_hub
  1. snapshot_download 、hf_hub_download()、hf_hub_url、huggingface-cli等方式均可下载 InternLM2-Chat-7B 模型的 config.json 文件：

服务器更换了HF的镜像：https://hf-mirror.com/internlm/internlm2-chat-7b/resolve/main/config.json
snapshot_download 、hf_hub_download()下载都会嵌套几层路径，hf_hub_url、huggingface-cli直接下载json文件。

详细脚本如下：

（1）snapshot_download

  • snapshot_download 过滤文件。文件位于*/model/models--internlm--internlm2-chat-7b/snapshots/4275caa205dbb8ff83930e2c1ce6bc62ec49329c/目录下。
import os
from huggingface_hub import snapshot_download

# 指定模型 ID 和本地存放路径
model = "internlm/internlm2-chat-7b"  # HF模型位置
cache_dir = "./"  # 存放位置
file_name = "config.json"  # 过滤文件"*.json"


from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id=model, allow_patterns=file_name, cache_dir=cache_dir)
print("完成")

文件的位置在test/models--internlm--internlm2-chat-7b/snapshots/4275caa205dbb8ff83930e2c1ce6bc62ec49329c/config.json

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

（2）hf_hub_download

  • hf_hub_download单个文件下载。文件位于*/model/models--internlm--internlm2-chat-7b/snapshots/4275caa205dbb8ff83930e2c1ce6bc62ec49329c/目录下。

    from huggingface_hub import hf_hub_download

hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm2-chat-7b", cache_dir = "./model" , filename="config.json")
print("下载完成！")

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

文件位置：test/model/models--internlm--internlm2-chat-7b/snapshots/4275caa205dbb8ff83930e2c1ce6bc62ec49329c/config.json

（3）hf_hub_url

  • hf_hub_url地址请求下载：文件存放的位置就是实际设置的位置
import os
import requests
from huggingface_hub import hf_hub_url

def download_model_to_folder(model_name, local_folder):
    # 确保本地文件夹存在
    os.makedirs(local_folder, exist_ok=True)

    # 指定要下载的文件名
    file_name = "config.json"

    # 构建下载链接
    url = hf_hub_url(model_name, filename=file_name)
    print(url)

    # 下载文件
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        file_path = os.path.join(local_folder, file_name)
        with open(file_path, 'wb') as f:
            f.write(response.content)
        print(f"文件 {file_name} 下载成功！")
    else:
        print(f"下载文件 {file_name} 失败。")

# 指定模型名称和本地文件夹路径
model_name = "internlm/internlm2-chat-7b"
local_folder = "./"

# 调用函数下载文件到指定文件夹
download_model_to_folder(model_name, local_folder)

（4）huggingface-cli

  • huggingface-cli 仅下载json文件。
import os

# os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"  # 设置为hf的国内镜像网站

os.system("huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm2-chat-7b config.json --local-dir './' ")  # 相当于控制台输入指令
print("done！")
"""
resume-download：断点续下
文件名
local-dir：本地存储路径。
"""

标签：第二课,hub,root,part1,download,model,hf,浦语,name
From： https://blog.csdn.net/weixin_49374605/article/details/137399737

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