佛山网站设计代理商,泰国做彩票网站,水墨风格网站源码,西安网app目录#xff1a; 1. Linux基础知识 2.python基础知识 3.Git基础知识 4.书生大模型全链路开源体系 1.1-Linux基础知识 配置环境后#xff0c;运行 hello_word.py
在本地终端中进行端口映射 映射成功后#xff0c;访问 127.0.0.1#xff1a;7860 1.2-python基础知识 任务…目录 1. Linux基础知识 2.python基础知识 3.Git基础知识 4.书生大模型全链路开源体系 1.1-Linux基础知识
配置环境后运行 hello_word.py
在本地终端中进行端口映射 映射成功后访问 127.0.0.17860 1.2-python基础知识
任务1实现wordcount函数 任务2通过VScodedebug wordcount.py文件 远程连接服务器后确认服务器端安装好python插件随后打断点进行debugdebug过程如下 1.3-git基础知识
1.破冰行动-自我介绍
1.首先把项目仓库fork到自己仓库2.通过git clone到本地 3.创建自定义分支并切换到自定义的新分支 4.创建自我介绍文件并上传 2.创建git仓库并添加介绍
创建的仓库连接 1.4-书生大模型全链路开源体系
书生大模型已经开源一周年能处理1M超长上下文互联网搜索和信息整合等复杂任务大海捞针测试中1百万token中获得全绿表现能够调用搜索引擎从海量搜索结果中进行筛选和总结回答相关问题现在共有4个版本其中有1.8B7B20B,102B模型20B模型出现了涌现的现象自我基于数据集生成从数据集到微调工具等进行了全开源。
数据集方面
1.miner u pdf文档提取工具 2. Label LLM llm对话标注能实现多人协作任务管理等 3. label U 轻量级开源图像标注工区支持图像视频音频等
微调框架 XTuner
支持QLoRA微调 LoRA微调 使用训练引擎为MMengine解决显存
智能体
支持多种大语言模型GPT3.5/4, InternLM Llama等 1.5-8G显存玩转书生大模型demo
1.激活自带环境 2.部署InternLM2-Chat-1.8B 创建demo并运行交互 3.部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型 启动streamlit服务 本地启动端口映射 在服务器中启动服务 4. 部署InternLM-XComposer2-VL-1.8B模型 1.5-LangGPT结构化提示词编写实践
1.使用LMDeploy进行部署
2.运行测试脚本测试InternLM2-chat-1_8b模型并测试是否部署成功 3.启动图形化界面 完成相关数字比较任务
提示工程
增加提示词并使用langgpt回答相关问题
