书生大模型实战营——Lagent 自定义你的 Agent 智能体
本文参考实战营提供的教程：Tutorial/docs/L2/Lagent/readme.md at camp3 · InternLM/Tutorial (github.com) 基础任务： 使用 Lagent 自定义一个智能体，并使用 Lagent Web Demo 成功部署与调用 1 Lagent 介绍 Lagent 是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。同…
书生大模型实战营——XTuner 微调个人小助手认知
本文参考实战营提供的教程：Tutorial/docs/L1/XTuner at camp3 · InternLM/Tutorial (github.com) 基础任务： 使用 XTuner 微调 InternLM2-Chat-1.8B 实现自己的小助手认知 进阶任务： 用自己感兴趣的知识对基座模型进行增量预训练微调 在资源允许的情况下，尝试实现多卡微调与分布式微调 将自我认知的模型上传到 Open…
书生大模型实战营——OpenCompass 评测 InternLM-1.8B 实践
本文参考实战营提供的教程：Tutorial/docs/L1/OpenCompass/readme.md at camp3 · InternLM/Tutorial (github.com) 基础任务： 使用 OpenCompass 评测 internlm2-chat-1.8b 模型在 ceval 数据集上的性能 进阶任务： 使用 OpenCompass 进行主观评测 使用 OpenCompass 评…
书生大模型实战营——llamaindex+Internlm2 RAG实践
本文参考实战营提供的教程：camp3 · InternLM/Tutorial (github.com) 本文将记录RAG的具体实践过程，具体内容包含： RAG原理介绍 环境配置 LlamaIndex HuggingFaceLLM LlamaIndex RAG 1 RAG原理介绍 给模型注入新知识的方式，可以简单分为两种方式，一种是内部的，即更新模型的权重，另一个就是外部的方式，给模型注入格外的上下…
书生大模型实战营——开源体系听课笔记
课程链接：书生·浦语大模型全链路开源体系 InternLM2的模型选用 提供了两种规格的模型： 7B规格：为轻量级研究提供轻便且性能不俗的模型 20B规格：综合性更强，支持更复杂场景 每种规格的模型都提供了三个版本： InternLM2-Base：高质量、可塑性强的模型基座 InternLM2：基于Base，在多个能力方向进行强化，并保持通用语言能力，最推荐使用 InternLM2-Chat：在B…
书生大模型闯关营——8GB显存玩转书生大模型Demo
本文参考实战营提供的教程：Tutorial/docs/L1/Demo/readme.md at camp3 · InternLM/Tutorial (github.com) 本关卡主要需要完成的任务如下： InternLM2-Chat-1.8B 模型的部署（基础任务） InternLM-XComposer2-VL-1.8B 模型的部署（进阶任务） InternVL2-2B 模型的部署（进阶任务） …
书生大模型实战营——闯关入门篇
本文参考实战营提供的教程：Tutorial/docs/L0/Linux/readme.md at camp3 · InternLM/Tutorial (github.com) 开发机启用 本实战营采用的是由InternLM提供的InternStudio开发机完成的，登录后通过算力点换取开发机的使用时间，本次实验的配置如下： 该开发机提供了良好的可视化界面，十分方便使用： SSH连接配置 我们主要采…