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书生大模型实战营4

文章目录

  • L0——入门岛
    • 玩转HF/魔搭/魔乐社区
      • HF 平台
        • 1 注册
        • 2 InternLM模型下载
        • 3 GitHub CodeSpace的使用
        • 4 Hugging Face Spaces的使用
        • 5 模型上传
      • 魔搭社区平台
        • 简介
        • 创建开发机
          • 环境配置
        • 下载指定多个文件
        • 上传模型
      • 魔乐社区平台
        • 下载internlm2_5-chat-1_8b模型
        • 上传模型
      • 始智AI平台
        • 下载llava-internlm2-7B模型
        • 上传模型

L0——入门岛

玩转HF/魔搭/魔乐社区

HF 平台

1 注册

Hugging Face 最初专注于开发聊天机器人服务。尽管他们的聊天机器人项目并未取得预期的成功,但他们在GitHub上开源的Transformers库却意外地在机器学习领域引起了巨大轰动。如今,Hugging Face已经发展成为一个拥有超过100,000个预训练模型和10,000个数据集的平台,被誉为机器学习界的GitHub。

这里需要进入Hugging Face的官网进行注册:
https://huggingface.co/
国内镜像站:
https://hf-mirror.com/

2 InternLM模型下载

在正式下载之前,我们先要介绍一下HF的Transformers库,作为HF最核心的项目,它可以:

  • 直接使用预训练模型进行推理
  • 提供了大量预训练模型可供使用
  • 使用预训练模型进行迁移学习

因此在使用HF前,我们需要下载Transformers等一些常用依赖库
这里我们以internlm2_5-1_8b举例,查看Hugging Face上该模型的地址:
https://huggingface.co/internlm/internlm2_5-1_8b
https://hf-mirror.com/internlm/internlm2_5-1_8b

在这里插入图片描述

3 GitHub CodeSpace的使用

因为网络和磁盘有限的原因,强烈不建议在 InternStudio 执行机上运行,因此这里使用CodeSpace

https://github.com/codespaces 或
https://bgithub.xyz/codespaces

Github CodeSpace是Github推出的线上代码平台,提供了一系列templates,我们这里选择Jupyter Notebook进行创建环境。创建好环境后,可以进入网页版VSCode的界面,这就是CodeSpace提供给我们的在线编程环境。
在这里插入图片描述
在界面下方的终端(terminal)安装以下依赖,便于模型运行。
在这里插入图片描述
逐次安装以下依赖

# 安装transformers
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
  • 下载internlm2_5-7b-chat的配置文件

个人GitHub CodeSpace硬盘空间有限(32GB可用),而7B的模型相对较大,这里仅演示如何下载模型文件夹的特定文件。 考虑到CodeSpace平台上默认的用户权限不是root权限,这里为方便演示直接在工作区创建文件,即 /workspaces/codespaces-jupyter 目录

以下载模型的配置文件为例,先新建一个hf_download_json.py 文件

touch hf_download_json.py

在这个文件中,粘贴以下代码

import os
from huggingface_hub import hf_hub_download# 指定模型标识符
repo_id = "internlm/internlm2_5-7b"# 指定要下载的文件列表
files_to_download = [{"filename": "config.json"},{"filename": "model.safetensors.index.json"}
]# 创建一个目录来存放下载的文件
local_dir = f"{repo_id.split('/')[1]}"
os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)# 遍历文件列表并下载每个文件
for file_info in files_to_download:file_path = hf_hub_download(repo_id=repo_id,filename=file_info["filename"],local_dir=local_dir)print(f"{file_info['filename']} file downloaded to: {file_path}")

运行该文件(注意文件目录请在该文件所在目录下运行该文件)

python hf_download_json.py

可以看到,已经从Hugging Face上下载了相应配置文件
在这里插入图片描述

  • 下载internlm2_5-chat-1_8b并打印示例输出
    那么如果我们需想要下载一个完整的模型文件怎么办呢?创建一个python文件用于下载internlm2_5-1_8B模型并运行。下载速度跟网速和模型参数量大小相关联,如果网速较慢的小伙伴可以只尝试下载1.8b模型对应的config.json文件以及其他配置文件。
touch hf_download_1_8_demo.py

注意到在CodeSpace平台上是没有GPU资源的,因此我们Python代码中只使用CPU进行推理,我们需要修改跟CUDA有关的API,在hf_download_1_8_demo.py文件中粘贴以下内容:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2_5-1_8b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2_5-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
model = model.eval()inputs = tokenizer(["A beautiful flower"], return_tensors="pt")
gen_kwargs = {"max_length": 128,"top_p": 0.8,"temperature": 0.8,"do_sample": True,"repetition_penalty": 1.0
}# 以下内容可选,如果解除注释等待一段时间后可以看到模型输出
output = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
output = tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True)
print(output)

运行该文件

python hf_download_1_8_demo.py

等待几分钟后,会在控制台返回模型生成的结果
在这里插入图片描述
这里以“A beautiful flower”开头,模型对其进行“续写”,InternLM的模型拥有强大的数学方面的能力。这边它输出的文本似乎是关于一个数学问题,具体是关于一个花园面积的计算。

4 Hugging Face Spaces的使用

Hugging Face Spaces 是一个允许我们轻松地托管、分享和发现基于机器学习模型的应用的平台。Spaces 使得开发者可以快速将我们的模型部署为可交互的 web 应用,且无需担心后端基础设施或部署的复杂性。

可以从首页进入
在这里插入图片描述
首先访问以下链接,进入Spaces。在右上角点击Create new Space进行创建:

https://huggingface.co/spaces 或
https://hf-mirror.com/spaces/

在创建页面中,输入项目名为intern_cobuild,并选择Static应用进行创建。
在这里插入图片描述
创建成功后会自动跳转到一个默认的HTML页面。
创建好项目后,回到我们的CodeSpace,接着clone项目。

注意这里请替换你自己的username

cd /workspaces/codespaces-jupyter
# 请将<your_username>替换你自己的username
git clone https://huggingface.co/spaces/leishenggungun/intern_cobuild
cd /workspaces/codespaces-jupyter/intern_cobuild

在这里插入图片描述
找到该目录文件夹下的index.html文件,修改我们的html代码

<!doctype html>
<html>
<head><meta charset="utf-8" /><meta name="viewport" content="width=device-width" /><title>My static Space</title><style>html, body {margin: 0;padding: 0;height: 100%;}body {display: flex;justify-content: center;align-items: center;}iframe {width: 430px;height: 932px;border: none;}</style>
</head>
<body><iframe src="https://colearn.intern-ai.org.cn/cobuild" title="description"></iframe>
</body>
</html>

保存后就可以push到远程仓库上了,它会自动更新页面。

git add .
git commit -m "update: colearn page"
git push

当push报错时,需要进行如下处理:
在这里插入图片描述
在 hugginface 中进入到profile页面,选择 access token。
在这里插入图片描述
创建一个 write 类型的token。
在这里插入图片描述
弹出生成的token界面,需要复制后进行保存,因为之后再也看不到全部内容。在上传时输入token,即可上传成功。
在这里插入图片描述
再次进入Space界面,就可以看到我们实战营的共建活动捏~
在这里插入图片描述

5 模型上传

通过CLI上传 Hugging Face同样是跟Git相关联,通常大模型的模型文件都比较大,因此我们需要安装git lfs,对大文件系统支持。

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs # CodeSpace里面可能会有aptkey冲突且没有足够权限
git lfs install # 直接在git环境下配置git LFS
pip install huggingface_hub

在CodeSpace里面,使用如下命令

git config --global credential.helper store
huggingface-cli login

命令进行登录,这时需要输入刚刚的token
在这里插入图片描述
创建项目

cd /workspaces/codespaces-jupyter#intern_study_L0_4就是model_name
huggingface-cli repo create intern_study_L0_4# 克隆到本地 your_huggingface_name 注意替换成你自己的
git clone https://huggingface.co/{your_huggingface_name}/intern_study_L0_4

在这里插入图片描述
克隆好之后,刷新文件目录可以看到克隆好的intern_study_L0_4文件夹。

我们可以把训练好的模型保存进里面,这里考虑到网速问题,只上传我们刚刚下载好的config.json,把它复制粘贴进这个文件夹里面.

cd intern_study_L0_4
cp ../internlm2_5-7b/config.json .

写一个README.md文件,粘贴以下内容:
touch README.md

# 书生浦语大模型实战营camp4
- hugging face模型上传测试
- 更多内容请访问 https://github.com/InternLM/Tutorial/tree/camp4

现在可以用git提交到远程仓库

git add .
git commit -m "add:intern_study_L0_4"
git push

在这里插入图片描述
现在可以在Hugging Face的个人profile里面看到这个model,也可以直接将下面的Url输入到浏览器网址栏上

https://huggingface.co/leishenggungun/intern_study_L0_4

在这里插入图片描述

魔搭社区平台

简介

ModelScope 是一个“模型即服务”(MaaS)平台,由阿里巴巴集团的达摩院推出和维护。它旨在汇集来自AI社区的最先进的机器学习模型,并简化在实际应用中使用AI模型的流程。通过ModelScope,用户可以轻松地探索、推理、微调和部署各种AI模型。

注册登录ModelScope平台,进入导航栏模型库,可以搜索internlm找到相关模型(但是这也包括非官方模型),在这里我们可以搜索 internlm2_5-chat-1_8b,下载1.8b的对话模型,也类似于hugging face 一样拥有具体的详情页。

创建开发机

选择 10% 的开发机,镜像选择为 Cuda-12.2。在输入开发机名称后,点击创建开发机。
创建好开发机后,进入开发机。
在这里插入图片描述
接着在当前终端上可以输入命令了,这里可以直接粘贴以下命令。最好一行一行粘贴等每个命令跑完之后再粘贴下一行。

环境配置

为ms_demo创建一个可用的conda虚拟环境,可以和其他环境区分开来。

# 激活环境
conda activate /root/share/pre_envs/pytorch2.1.2cu12.1# 安装 modelscope
pip install modelscope -t /root/env/maas
pip install numpy==1.26.0  -t /root/env/maas
pip install packaging -t /root/env/maas

注意:为了保证能够找到我们每次装的依赖,每次新建一个终端之后都需要配置path 如果不改变终端,配置一次就够了。

export PATH=$PATH:/root/env/maas/bin
export PYTHONPATH=/root/env/maas:$PYTHONPATH

接着创建我们的demo目录

mkdir -p /root/ms_demo
下载指定多个文件
  • internlm2_5-7b-chat

考虑到7B的模型文件比较大,这里我们先采用modelscope的cli工具(当然hugging face也有)来下载指定文件,在命令行输入以下命令

modelscope download \--model 'Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat' \tokenizer.json config.json model.safetensors.index.json \--local_dir '/root/ms_demo'

这里的输出可能会串行,不影响使用。
在这里插入图片描述

刷新一下文件目录,就能看到在ms_demo中下载了指定的json文件。

在这里插入图片描述

  • internlm2_5-1_8b-chat
modelscope download \--model 'Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-1_8b-chat' \tokenizer.json config.json model.safetensors.index.json \--local_dir '/root/ms_demo'

在这里插入图片描述

上传模型

魔搭社区类似HF,也有一套创建模型的界面。不同的是,它具有审核机制,当符合它的社区规范时才会被公开。那么当上传正常的模型文件后,审核一般就会通过了。

上传文件的方法可以直接通过平台添加文件,也可以通过git下载模型后进行修改和上传文件。

#Git模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/<your_username>/<your_model>

在平台上创建一个模型。url为:
https://www.modelscope.cn/models/xianzaijiweilai/internlm2_5-1_8b-chat

在这里插入图片描述
在通过git提交文件时,需要使用社区中的访问令牌。

在这里插入图片描述
提交成功后如下
在这里插入图片描述
在社区页面查看模型文件
在这里插入图片描述

魔乐社区平台

魔乐社区(Modelers)是一个提供多样化、开源模型的平台,旨在促进开发者和研究人员在最先进的模型和流行应用上进行协作。

下载internlm2_5-chat-1_8b模型

在执行机进行如下操作

cd /
mkdir ml_demo
cd ml_demo

然后在当前目录下载该模型

# 确保安装git-lfs 保证大文件的正常下载
apt-get install git-lfs
git lfs install
# clone 仓库
git clone https://modelers.cn/Intern/internlm2_5-1_8b-chat.git

刷新一下文件夹,即可在ml_demo中找到下载好的模型文件,文件下载完成,lfs 大文件可能会下载失败,需要重复多次,也可以单独从页面进行下载。
在这里插入图片描述
在魔乐社区中,还推荐了一个新的深度学习开发套件openMind Library,除了常用的Transforms的API,也可以探索如何使用openMind来加载模型。

# 确保按指南安装好openmind后
from openmind import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("Intern/internlm2_5-1_8b-chat", trust_remote_code="True")

openMind Library是一个深度学习开发套件,通过简单易用的API支持模型预训练、微调、推理等流程。 openMind Library通过一套接口兼容PyTorch和MindSpore等主流框架,同时原生支持昇腾NPU处理器。

上传模型

在魔乐社区一般有两种方法,第一种是安装好openmid后使用openmind的API来上传文件,另一个就是用git命令来推送文件,跟一般的git工作流相类似。

  • 创建模型
    在这里插入图片描述

  • 下载模型
    在这里插入图片描述

  • 上传模型文件
    创建token及访问令牌
    在这里插入图片描述
    令牌创建好后,需要自己保存下来。
    之后上传文件平台
    在这里插入图片描述

始智AI平台

始智AI平台(wisemodel)是一个中立开放的AI开源社区, 是一个提供多样化开源模型、数据集以及训练和微调的一站式平台。

下载llava-internlm2-7B模型

进入平台 https://www.wisemodel.cn 进行注册。
注册好该平台后,我们可以在创建好的InternStudio开发机下下载模型

cd /
mkdir wise_model
cd wise_model

设的账户名是username,那么可以用以下方式,下载公有仓库的模型

git lfs install
git clone https://www.wisemodel.cn/用户名/llava-internlm2-7b.git

需要注意的是,该平台无论是下载还是上传,都需要输入token信息。
在这里插入图片描述

上传模型

假设你的模型文件位于/work/my_model_dir本地目录下:

cd my_test_model  #进入同步模型仓库的目录
cp -rf /work/my_model_dir/* .  #从/work/my_model_dir本地目录把文件拷贝到模型仓库
git add -A . #执行更新git目录
git commit -m "commit message"  #合并文件并填写更新说明
git push  #将本地文件上传更新

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文章目录 L0——入门岛玩转HF/魔搭/魔乐社区HF 平台1 注册2 InternLM模型下载3 GitHub CodeSpace的使用4 Hugging Face Spaces的使用5 模型上传 魔搭社区平台简介创建开发机环境配置 下载指定多个文件上传模型 魔乐社区平台下载internlm2_5-chat-1_8b模型上传模型 始智AI平台下…...

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