应用地址:https://openxlab.org.cn/apps/detail/BYCJS/Chat_huanhuan模型地址:https://openxlab.org.cn/models/detail/BYCJS/huanhuan-chat-internlm2-1_8bGitHub 项目链接:https://github.com/KMnO4-zx/xlab-huanhuan Mini-Horo-巧耳 InternLM2-Chat-1.8B 模型拥有极强的对话风格模仿能力。基于这种独特优势...
xtuner train internlm2_chat_1_8b_qlora_horo2ds_e3.py --deepspeed deepspeed_zero2 完成对于微调模型的hf模型生成: export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1 # 配置文件存放的位置 export CONFIG_NAME_OR_PATH=/root/horo_mini/config/internlm2_chat_1_8b_qlora_horo2ds_e3.py # 模型训练后得到的pth格式参数...
虽然我们用的数据集并不是alpaca而是我们自己通过脚本制作的小助手数据集 ,但是由于我们是通过QLoRA的方式对internlm2-chat-1.8b进行微调。 xtuner copy-cfg 而最相近的配置文件应该就是internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3,因此我们可以选择拷贝这个配置文件到当前目录: # 创建一个存放 config 文件的文件夹 mkdir -...
3.1 创建Demo文件夹以及文件 3.2 在文件中输入下面的代码 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_co...
1. 2. 3. 导入预训练模型,加载模型: import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = '/data/coding/demo/internlm2-chat-1_8b' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, device_map='cuda:0') ...
You can use swift infer --model_type minicpm-v-v2_6-chat for inference experience. Best practices can be found here. 2024.08.06: Supports internlm2.5 series of 1.8b and 20b. Experience it using swift infer --model_type internlm2_5-1_8b-chat. 🔥2024.08.05: Support evaluation for ...
model_name='internlm/internlm2-chat-1_8b'#加载模型 model=AutoModel.from_pretrained(model_name)#指定保存模型的目录 model_save_path='/root/ft/model'#保存模型 model.save_pretrained(model_save_path) 将这段代码保存为download_model.py,然后在命令行中运行这个脚本: ...
InternLM2.5-1.8B-Chat 🤗internlm2_5-1_8b-chat internlm2_5-1_8b-chat 2024-08-05 InternLM2.5-7B 🤗internlm2_5-7b internlm2_5-7b 2024-07-03 InternLM2.5-7B-Chat 🤗internlm2_5-7b-chat internlm2_5-7b-chat 2024-07-03 InternLM2.5-7B-Chat-1M 🤗internlm2_5-7b-chat-1m in...
fromtransformersimportAutoModel#指定模型名称model_name ='internlm/internlm2-chat-1_8b'#加载模型model = AutoModel.from_pretrained(model_name)#指定保存模型的目录model_save_path ='/root/ft/model'#保存模型model.save_pretrained(model_save_path) ...
对话Demo:InternLM2-Chat-1.8B 智能对话(使用 InternLM2-Chat-1.8B 模型生成 300 字的小故事)# 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 `terminal` 中输入环境配置命令 (配置环境时间较长,需耐心等待): studio-conda -o internlm-base -t demo # 与studio-conda 等效的配置方案 # ...