1.1HF平台1.1.1注册HuggingFace平台（需要魔法上网）HuggingFace最初专注于开发聊天机器人服务。尽管他们的聊天机器人项目并未取得预期的成功，但他们在GitHub上开源的Transformers库却意外地在机器学习领域引起了巨大轰动。如今，HuggingFace已经发展成为一个拥有超过100,0

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

目录1.概览2.环境配置2.1创建开发机和conda环境2.2安装——面向GPU的环境安装3.数据准备3.1评测数据集3.2InternLM和ceval相关的配置文件4.启动测评4.1使用命令行配置参数法进行评测4.2使用配置文件修改参数法进行评测1.概览在OpenCompass中评估一个模型通常包括

一、总结要点-

1配置opencompass环境gitclone-b0.2.4https://github.com/open-compass/opencompasspipinstall-e.-ihttps://mirrors.163.com/pypi/simple/pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://mirrors.163.com/pypi/simple/pipinstallprotobuf-ihttps://mirrors.163.c

基础岛第5关XTuner微调个人小助手认知目的：用internlm2-chat-1_8b模型，通过QLoRA的方式来微调一个自己的小助手1.微调前的模型对话进行端口映射，XXXXX是自己开发机的端口ssh-CNg-L8501:127.0.0.1:[email protected]激活环境，运行Stream

第1关在CompassArena中选择双模型对话，与InternLM2.5及另外任意其他模型对话，收集5个InternLM2.5输出结果不如其他模型的对话案例，以及InternLM2.5的5个GoodCase，并写成一篇飞书文档提交到：https://aicarrier.feishu.cn/share/base/form/shrcnZ4bQ4YmhEtMtnKxZUcf1vd作业

任务要求：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InternLM2-Chat-1.8B模型不会回答，借助LlamaIndex后InternLM2-Chat-1.8B模型具备回答A的能力，截图保存。1.直接询问，不是预期结果2.结合RAG询问，得到符合资料的回答3.运行，使用端口转

使用lmdeploy部署internlm/internlm2_5-7b-chat0.引言1.lmdeploy性能2.lmdeploy支持的模型3.快速开始0.引言LMDeploy由MMDeploy和MMRazor团队联合开发，是涵盖了LLM任务的全套轻量化、部署和服务解决方案。这个强大的工具箱提供以下核心功能：高效的

InternLM2实战营第二期-笔记第一节课《书生·浦语大模型全链路开源体系》官网地址：书生·浦语官网课程录播视频链接地址：书生·浦语大模型全链路开源开放体系_bilibili2024.06.05训练营链接：书生·浦语大模型实战营第二期初夏专场InternLM大模型地址：InternLM大模型一

系列文章目录文章目录系列文章目录课程及InternLM2技术报告笔记课程及InternLM2技术报告笔记大模型成为发展通用人工智能的重要途径书生·浦语大模型开源历程书生·浦语2.0(InternLM2)的体系回归语言建模的本质书生·浦语2.0(InternLM2)的主要亮点

摘要像ChatGPT和GPT-4这样的大型语言模型（llm）的进化引发了人们对人工通用智能（AGI）出现的讨论。然而，在开源模型中复制这种进步一直是一个挑战。本文介绍了InternLM2，这是一个开源的大语言模型，通过创新的预训练和优化技术，在6个维度和30个基准的综合评估、长上下文建模和开放式主

大模型成为发展通用人工智能的重要途径专用模型专用模型:针对特定任务，一个模型解决一个问题。通用大模型:一个模型应对多种任务、多种模态。书生·浦语大模型开源历程书生·浦语2.0(InternLM2)的体系面向不同的使用需求，每个规格包含三个模型版本。7B：为轻量级的研

SQL实践系列(2)：更多模型使用以及工业级案例NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-H

一、基础作业：使用InternLM2-Chat-1.8B模型生成300字的小故事：使用猪猪模型部署并访问：二、进阶作业：完成Lagent工具调用数据分析Demo部署：熟悉huggingface下载功能，使用huggingface_hubpython包，下载InternLM2-Chat-7B的config.json文件到本地：

书生浦语LLM全链路开源体系LLM介绍大模型LLM成为发展通用人工智能的重要途径。专用模型：针对特定人物，一个模型解决一个问题；通用大模型：一个模型应对多种任务、多种模态。书生浦语LLM发展历程及LM2InternLM->InternLM-7B开源+全链路开源工具体系->书生万卷1.0多模

本文包括第二期实战营的第2课内容。本来是想给官方教程做做补充的，没想到官方教程的质量还是相当高的，跟着一步一步做基本上没啥坑。所以这篇笔记主要是拆解一下InternStudio封装的一些东西，防止在本地复现时出现各种问题。搭建环境首先是搭建环境这里，官方教程说：进入开发机后，在`t

由于想学习一下LLM相关的知识，真好看到上海AILab举行的InternLM训练营，可以提高对于LLM的动手能力。每次课堂都要求笔记，因此我就想在我的CSDN上更新一下，希望和感兴趣的同学共同学习~本次笔记是第一节课，介绍课。课程视频：BilibiliInternLM2Technicalreport:arxiv1.

1、XTuner安装#如果你是在InternStudio平台，则从本地clone一个已有pytorch2.0.1的环境：/root/share/install_conda_env_internlm_base.shxtuner0.1.9#如果你是在其他平台：condacreate--namextuner0.1.9python=3.10-y#激活环境condaactivatextuner0.1.9#进入家目

总览：大模型技术的快速演进自2023年7月6日“书生·浦语”（InternLM）在世界人工智能大会上正式开源以来，其在社区和业界的影响力日益扩大。在过去半年中，大模型技术体系经历了快速的演进，特别是100K级别的长上下文、代码解释、智能体等新技术的不断迭代。伴随技术水平的不断提升，大模型在应