中量级的InternLM2-Math-20B 则在没有借助任何外部工具的条件下，取得了目前开源模型的最佳成绩，达到与GPT-4
Target:基于LlamaIndex构建自己的RAG知识库，寻找一个问题A在使用LLamaIndex之前InternLM2-Chat-1.8B不会回答，使用LLamaIndex后具备回答问题A的能力。1 前置知识知识检索增强（Retrieval Augmented Generation,RAG）: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，
基础：使用 InternLM-Chat-7B 模型生成 300 字的小故事。详情可以见我的完成撰写文章：https://blog.51cto.com/morcake/9105322上图为进入的开始界面，下面即可进行问答：熟悉 hugging face 下载功能，使用 huggingface_hub python 包，下载 InternLM-20B 的 con
RAG相关知识
简而言之就是外挂了一个数据库，然后在里面检索相关信息。最大的优势是无需再通过训练就能掌握相关领域的知识
配置相关环境
conda create -n llamaindex python=3.10
conda activate llamaindex
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 p
Task：使用Cli Demo实现InternLM2-Chat-1.8B模型部署，并生成300字小故事。使用LMDeploy完成InternLM-XComposer2-VL-1.8B部署，完成一次图文理解对话。使用LMDeploy完成InternVL2-2B的部署，完成一次图文理解对话。1 Task1使用Cli Demo实现InternLM2-Chat-1.8B模型部署，并生成300字小故事。创建
1 配置 opencompass环境git clone -b 0.2.4 https://github.com/open-compass/opencompass
pip install -e . -i https://mirrors.163.com/pypi/simple/
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.163.com/pyp
环境准备
conda create -n opencompass python=3.10
conda activate opencompass
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 注意：一定要先 cd /root
【代码】Internlm_xcomposer2模型结构解读。
〇 完成结果1 环境准备bash
conda create --name personal_assistant --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base
conda activate personal_assistant
mkdir /root/personal_assistant && cd /root/personal_ass
使用InternStudio中的 A100(1/4) 机器和InternLM-Chat-7B模型部署一个智能对话 Demo。一、环境准备进入 conda 环境：bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中使用以下命令从本地克隆一个已有的 pytorch 2.0.1 的环境：conda create
〇、完成结果这里最终完成结果如下：我们可以看到它可以很好地回答InternLM是什么。这一系列的内容是从我们从InternLM开源仓库里面所得到的内容，而不是大模型本身所具有的。即这里一整个过程来使模型能够调用我们本地的个人数据，从而实现一个个人知识库的组成。详细的搭建过程在本文接下来详细的讲解。先简要介绍目前的核心大模型的应用开发范式：输入文本转化为向量，然后在向量数据库中匹配相似文本 ，作为p
前言作者：DefTruth，AI Infra，暨南大学(JNU) 本文主要是记录一下关于多模态大模型InternLM/InternVL系列的一些要点的理解。还是那句话，好记性，不如烂笔头。本文当成个人笔记用，行文风格和先前写的LLaVA系列一致。本文的重点是讲解多模态模型InternVL 1.5，但是InternVL 1.5选择了InternLM2作为LLM底座，以及使用InternViT-6B作
9 月 20 日，上海人工智能实验室推出了书生·浦语大模型（InternLM）200 亿参数版本 InternLM-20B。它具备优异的综合性能
煤矿安全大模型：微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答
数学推理能力是大语言模型（LLMs）抽象推理能力的一个重要体现。近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务题上进行监督式微调。
作者 | 芒果、Python引言：数学推理与大语言模型的新突破数学推理能力是大语言模型（LLMs）抽象推理能力的一个重要体现。近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。从小学级别到高中级别的数学问题，通过链式推理（chain-of-thought reasoning）或程序式推理（program-of-thought reasoning），LLMs展现出了解
NL2SQL实践系列(2)：2024最新模型实战效果(Chat2DB-GLM、书生·浦语2、InternLM2-SQL等)以及工业级案例教学
测评结果使用 OpenCompass 评测 InternLM2-Chat-7B 模型在 C-Eval 数据集上的性能：python run.py --datasets ceval_gen --hf-path /share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/ --tokenizer-path /share/temp/model_repos/internlm-chat
