最新更新：2024年4月25日

该项目为记录、整理、分享学习书生·浦语大模型大模型相关知识，如有问题欢迎指出。

书生·浦语（InternLM）是由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学、复旦大学发布的新一代大语言模型，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的综合性考试中表现突出。在此基础上，通过高质量的人类标注对话数据结合 RLHF 等技术，使得 InternLM 可以在与人类对话时响应复杂指令，并且表现出符合人类道德与价值观的回复。

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以下学习课程围绕官方GitHub仓库进行学习，学习内容如下。后期会更新自己在本地使用LMDeploy部署模型及使用XTuner微调模型的学习笔记，也将会利用LMDeploy提供的服务API，将本地模型结合到Java开发的ChatMASTER大模型对话中，该项目已整合ChatGPT、文心一言、智谱清言、讯飞星火及月之暗面等接口，欢迎大家star。

• 第1节：书生·浦语大模型全链路开源体系 视频地址 笔记地址

• 第2节：轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo 项目地址 视频地址 文档地址 笔记&作业地址

• 第3节：“苘香豆":零代码搭建你的 RAG 智能助理 项目地址 视频地址 文档地址 笔记&作业地址

  • 在茴香豆 Web 版中创建自己的知识问答助手
  • 本地部署“苘香豆"web版（可选未完成）
  • 在 InternLM Studio 上部署茴香豆技术助手
  • 茴香豆进阶（选做）

• 第4节：XTuner 微调 LLM:1.8B、多模态、Agent 项目地址 视频地址 文档地址 笔记&作业地址

  • XTuner 微调个人小助手认知
    • 数据集准备
    • 模型准备
    • 配置文件选择
    • 模型训练
    • 模型转换、整合、测试及部署

• 第5节：LMDeploy 量化部署 LLM 实践 项目地址 视频地址 文档地址 笔记&作业地址

  • 环境部署
  • LMDeploy模型对话
  • LMDeploy模型量化(lite)
  • LMDeploy服务(serve)
  • Python代码集成
  • 使用LMDeploy运行视觉多模态大模型llava(拓展)

• 第6节：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建 Lagent项目地址 AgentLego项目地址 视频地址 文档地址 笔记&作业地址

  • 概述
  • Lagent：轻量级智能体框架
  • AgentLego：组装智能体“乐高”
  • Agent 工具能力微调

• 第7节：OpenCompass大模型评测实战 项目地址 视频地址 文档地址 笔记&作业地址

• 第8节：大模型微调数据构造 视频地址

• 第9节：平台工具类补充课程 视频地址

• 第二期书生浦语大模型实战营第三节笔记整理【茴香豆与RAG 智能助理】【助教视角】 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/691906701?

• 第二期书生浦语大模型实战营第三节笔记【茴香豆与RAG 智能助理】 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/692030192?

• [HoK][RAG]基于茴香豆Web知识库的王者荣耀英雄故事助手[书生·浦语大模型实战营第二期第三课作业] - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/691827925

• 书生·浦语大模型实战营第二期资源汇总【助教视角】 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/691047729?

• 使用XTuner微调llama3 https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-XTuner-CN/