InternLM第三期实战-基础第二关

基础第二关-8G 显存玩转书生大模型 Demo

教程链接：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp3/docs/L1/Demo/readme.md

一、基础任务

• 使用 Cli Demo 完成 InternLM2-Chat-1.8B 模型的部署，并生成 300 字小故事，记录复现过程并截图。

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首先创建开发机并使用conda创建一个新的虚拟环境并安装依赖项。

点击查看代码

# 创建环境
conda create -n demo python=3.10 -y
# 激活环境
conda activate demo
# 安装 torch
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 安装其他依赖
pip install transformers==4.38
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install einops==0.8.0
pip install protobuf==5.27.2
pip install accelerate==0.33.0
pip install streamlit==1.37.0

然后创建cli_demo.py用以加载模型。

点击查看代码

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


model_name_or_path = "/root/share/new_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()

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)

运行这个cli_demo.py文件启动demo。

二、进阶任务

Streamlit Web Demo 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型

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在本节中，我们将使用Streamlit 部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型。
首先将教程仓库克隆到本地。

cd /root/demo
git clone https://github.com/InternLM/Tutorial.git

然后执行如下代码来启动一个 Streamlit 服务。

cd /root/demo
streamlit run /root/demo/Tutorial/tools/streamlit_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

接下来，我们在本地的 PowerShell 中输入以下命令，将端口映射到本地。

ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p <你的ssh 端口号>

完成端口映射后，我们可以通过浏览器访问 http://localhost:6006 来启动我们的 Demo。

LMDeploy 部署 InternLM-XComposer2-VL-1.8B 模型

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首先，我们激活环境并安装 LMDeploy 以及其他依赖。

conda activate demo
pip install lmdeploy[all]==0.5.1
pip install timm==1.0.7

接下来，我们使用 LMDeploy 启动一个与 InternLM-XComposer2-VL-1.8B 模型交互的 Gradio 服务。

lmdeploy serve gradio /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer2-vl-1_8b --cache-max-entry-count 0.1

LMDeploy 部署 InternVL2-2B 模型

InternVL2 是上海人工智能实验室推出的新一代视觉-语言多模态大模型。InternVL2 系列从千亿大模型到端侧小模型全覆盖，通专融合，支持多种模态。
我们可以通过下面的命令来启动 InternVL2-2B 模型的 Gradio 服务。

conda activate demo
lmdeploy serve gradio /share/new_models/OpenGVLab/InternVL2-2B --cache-max-entry-count 0.1

在完成端口映射后，我们便可以通过浏览器访问 http://localhost:6006 来启动我们的 Demo。