fromc2net.contextimportprepare#初始化导入数据集和预训练模型到容器内c2net_context=prepare()#获取预训练模型路径internlm2_5_7b_chat_path=c2net_context.pretrain_model_path+"/"+"internlm2_5-7b-chat"#输出结果必须保存在该目录you_should_save_here=c2net_context.output_path 我们可以将脚本和代码上传...
由于跑InternLM-7B进行debug问题复现的成本较高(使用了512卡),我们首先尝试寻找最小可复现代码模块,考虑到区别仅在于硬件环境,启发我们可以选择一个更小的模型debug,于是选择nanoGPT[2]作为基准代码,看不同的环境是否可以精度对齐。 我们在A800集群和A100集群分别准备了单机八卡的环境,nanoGPT的training也比较简单。 ...
D2-InternLM-Chat-7B模型的应用场景非常广泛,它可以用于智能客服、教育辅助、心理咨询等领域。通过引入D2-InternLM-Chat-7B模型,企业可以提高客户满意度、降低人力成本;教育机构可以为学生提供个性化的学习体验;心理咨询师可以为患者提供更加高效、便捷的心理支持。 四、如何利用D2-InternLM-Chat-7B改善实际应用场景 ...
InternLM2.5-7B模型已开源,其他规模的模型也将陆续开源。上海人工智能实验室承诺继续提供免费商用授权,并通过高质量开源模型支持社区创新。 该模型在以下方面有显著提升: 推理能力:InternLM2.5的推理能力显著增强,部分维度超越了Llama3-70B模型,特别在数学评测集MATH上实现了100%的性能提升,准确率达到60%,与GPT-4Turbo...
上海AI 实验室发布了开源模型 InternLM-7B,中文名书生·浦语大模型,包含有 70 亿参数。开发者称,“InternLM 是在过万亿 token 数据上训练的多语千亿参数基座模型。通过多阶段的渐进式训练,InternLM 基座模型具有较高的知识水平,在中英文阅读理解、推理任务等需要较强思维能力的场景下性能优秀,在多种面向人类设计...
InternLM-Chat-7B是一款基于Transformer架构的大型语言模型,具有强大的文本生成和理解能力。它采用了先进的训练方法和大量的语料库进行训练,能够生成高质量、连贯的文本,并实现对自然语言的深入理解。InternLM-Chat-7B在智能对话、智能体工具调等领域具有广泛的应用价值。 二、部署前的准备工作 在部署InternLM-Chat-7B大...
XTuner是上海人工智能实验室开发的低成本大模型训练工具箱,XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。只要8G。最低只需8GB显存,就可以微调InternLM2-7B模型,打造专属于你的 AI 助手。 仓库地址:https://github.com/InternLM/xtuner Xtuner特点 ...
InternLM2 ,即书生·浦语大模型第二代,开源了面向实用场景的70亿参数基础模型与对话模型 (InternLM2-Chat-7B)。模型具有以下特点: 有效支持20万字超长上下文:模型在20万字长输入中几乎完美地实现长文“大海捞针”,而且在 LongBench 和 L-Eval 等长文任务中的表现也达到开源模型中的领先水平。 可以通过 LMDeploy...
在本地运行 internlm2_5-7b-chat 并启动兼容 OpenAI 的 API 服务 第一步:通过以下命令行安装 WasmEdge[5] 第二步:下载internlm2_5-7b-chatGGUF 文件[6]。由于模型大小为5.51G,下载可能需要一段时间。 第三步:下载一个 API server 应用。它也是一个可以在多种 CPU 和 GPU 设备上运行的跨平台可移植 ...
上海AI 实验室发布了开源模型 InternLM-7B,中文名书生·浦语大模型,包含有 70 亿参数。开发者称,“InternLM 是在过万亿 token 数据上训练的多语千亿参数基座模型。通过多阶段的渐进式训练,InternLM 基座模型具有较高的知识水平,在中英文阅读理解、推理任务等需要较强思维能力的场景下性能优秀,在多种面向人类设计...