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任务一classSolution(object):defcanConstruct(self,ransomNote,magazine):""":typeransomNote:str:typemagazine:str:rtype:bool"""iflen(ransomNote)>len(magazine

基于LlamaIndex构建自己的RAG知识库，寻找一个问题A在使用LlamaIndex之前浦语API不会回答，借助LlamaIndex后浦语API具备回答A的能力我们选择了一个名为wereader的Github小众项目，这是一个Chrome/Firefox扩展，主要用于微信读书做笔记，对常使用Markdown做笔记的读者比较有帮助。可以发现

MindSearch搜索引擎示例书生·浦语对话模型调用示例书生·万象开源视觉语言模型调用实例进阶任务：MindSearch话题挑战https://www.zhihu.com/people/zhang-shu-yang-92-96

基础任务一、使用OpenCompass评测浦语API 1、创建用于评测conda环境condacreate-nopencompasspython=3.10condaactivateopencompasscd/rootgitclone-b0.3.3https://github.com/open-compass/opencompasscdopencompasspipinstall-e.pipinstall

评测书生大模型实践文章目录评测书生大模型实践前言评测API模型前言OpenCompass提供了API模式评测和本地直接评测两种方式。其中API模式评测针对那些以API服务形式部署的模型，而本地直接评测则面向那些可以获取到模型权重文件的情况。参考：https://github.

文章目录1学习内容及任务2环境配置和数据准备2.1创建虚拟环境2.2安装XTuner2.3验证安装XTuner3修改提供的数据3.1创建文件夹存放微调数据3.2创建修改脚本3.3执行脚本并查看数据4训练启动4.1复制模型4.2修改Config4.3启动微调4.4权重转换4.5模型合并5

书生大模型实训营第4期基础岛第一关：书生大模型全链路开源体系介绍1.书生·浦语的开源之路1.1模型发展历程1.2核心技术思路1.2.1模型训练迭代技术1.2.2基于规划和搜索解决复杂问题1.3书生·浦语开源模型谱系2.书生·浦语全链路开源体系结构2.1数据开源：书生·万

MindSearch开源AI搜索引擎MindSearch：InternLM组织今年开源的AI搜索引擎(框架)，基于多智能体技术将你提出的问题进行分析、拆解、网页搜索，最终给出有参考依据的高可信度回答。问题提问：目前生成式AI在学术和工业界有什么最新进展？2.2024年诺贝尔物理学奖为何会颁发

模型性能天梯图推理能力：综合推理能力领先社区开源模型支持100万字上下文（短期记忆）：相较于gpt4o是100倍的量级自主规划和搜索完成复杂任务：通过信息搜索和整合，针对复杂问题撰写专业回答，效率提升60倍核心技术思想在于：数据迭代反馈，仍然是数据质量驱动的模型性能，对于数据质量提

书生浦语大模型是一个全链条的开源体系，支持长达20万汉字的输入，是全球大模型产品中支持的最长上下文输入长度。模型具备超长上下文、推理数学代码、对话和创作体验、工具调用等能力。书生浦语大模型致力于大模型研究与开发工具链的开源组织。为所有AI开发者提供高效、易用的开源

第1关Linux基础知识闯关任务完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py第2关Python基础知识闯关任务Python实现wordcount闯关任务Vscode连接InternStudiodebug笔记第3关Git介绍1.破冰活动：自我介绍PR链接：https://github.com/InternLM/Tutorial/pul

目录过往一年历程1.核心技术2.大海捞针实验3、人机解决方式的差别全链路开源生态1数据2开源数据处理工具箱3预训练4微调xtuner5评测6部署7智能体8项目过往一年历程7b可以应对中小企业业务，但20b才有涌现现象1.核心技术2.大海捞针实验超长文本内容中的问答正确度3

一、总结要点-

文章目录闯关任务完成结果闯关任务任务描述：MindSearchCPU-only版部署任务文档：MindSearchCPU-only版部署完成结果按照教程，将MindSearch部署到HuggingFace，并提供截图。新建一个目录用于存放MindSearch的相关代码，并把MindSearch仓库clone下来：mkdir-

文章目录闯关任务完成结果闯关任务任务描述：LMDeploy量化部署实践闯关任务任务文档：LMDeploy量化部署进阶实践完成结果使用结合W4A16量化与kvcache量化的internlm2_5-7b-chat模型封装本地API并与大模型进行一次对话，作业截图需包括显存占用情况与大模型回复，参考4

视频内容总结：视频是由汪周谦主讲，主题是介绍书生谱语大模型开源开放体系。内容主要包括以下几个方面： 1.**书生谱语大模型的发展历程**：-从2023年7月6日起，书生谱语大模型（Interlm）开始免费开源并商用，提供了全链条的开源工具体系。-2023年9月底，发布了适合中小企业和科研

书生浦语夏令营——8G显存玩转书生大模型Demo配置环境按照教程来即可condacreate-ndemopython=3.10-ycondaactivatedemocondainstallpytorch==2.1.2torchvision==0.16.2torchaudio==2.1.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidia-y#这里合并成一个命令pip

从图像到万象，InternVL2.0书生·万象多模态大模型发布！OpenGVLab​目录收起代码开源/模型使用方法：76B大模型，司南评测优于GPT-4O8B端侧小模型，消费级单卡可部署试用Demo：正文开始！1.多模态大模型的开始，AGI的黎明三年演进，多模态先行者的实至名归之路2.更少资源、更高

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以下内容是在InternStudio的开发机上运行的一、部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话第一步：进入开发机后，在终端中输入以下环境命令配置进行环境配置studio-conda-ointernlm-base-tdemo#与studio-conda等效的配置方案#condacreate-ndemopython==3.10-

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