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，
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
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
一：概述在很多时候，部署完大模型之后，并不是直接去使用的，通常都会要先进行评测。评测对于模型的好坏具有很重要的指标。当下图所示：二：具体说明。
【代码】Internlm_xcomposer2模型结构解读。
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
在平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>1.11.0–>–>11.3接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab，并且
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
在平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>1.11.0–>–>11.3接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab，并且
选择和第一个InternLM一样的AutoDL镜像环境，运行以下命令安装依赖，如果上一个已经配置好环境不需要重复安装.
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）。
粘贴代码后记得保存文件，上面的代码有比较详细的注释，大家如有不理解的地方，欢迎提出issue。（魔塔社区）中的snapshot_download
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
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
XTuner 训练多轮对话模型时，采取了一种更加充分高效的方法，如下图所示。我们将多轮对话进行拼接
