基础关卡-第1关：书生大模型全链路开源体系

基础关卡-第1关：书生大模型全链路开源体系

重要先容了大模型、书生·浦语大模型的发展，从基础模型到实际应用的重要步骤，以及书生·浦语全链条开源开放体系等。
任务链接：Tutorial/docs/L1/ToolChain at camp4 · InternLM/Tutorial (github.com)
视频链接：书生·浦语大模型开源开放体系_哔哩哔哩_bilibili
参考链接：书生·浦语大模型实战营（一）：书生·浦语大模型全链路开源体系 (i-square.github.io)
1、发展进程

在过去，人工智能领域的发展不停遵循着一个基本原则：一个模型对应一个场景或者任务。然而，随着技能的进步和需求的增长，这一格局正在发生深刻的变化。现在，我们正迈向一个新的期间，一个模型不再局限于一个场景或任务，而是可以应用于多个场景、多模态的复杂环境中。
书生·浦语大模型的发展进程彰显了这一变革的重要性。它从轻量级的7B社区模型，渐渐升级到中量级的20B商业模型，再到重量级的123B全场景模型。这一演进不但仅是在模型规模上的提升，更是对多模态、多场景应用需求的积极响应。

2、从模型到应用

第一步：模型选型

在应用场景中，根据多个大模型的相干维度举行能力比较，并举行模型评测。初步选型后，可确定意向大模型。
第二步：评估业务场景复杂度

业务场景简单： 如果业务场景不太复杂，可以直接将选定的模型应用于场景中。
业务场景复杂： 对于复杂场景，通常直接使用开源模型难以满足需求，必要进一步微调、举行prompt工程等构建工作。
第三步：判定微调策略

全参数微调： 若算力富足，可以举行全参数微调，提高模型性能。
部门参数微调： 如果算力受限，只能举行部门参数微调，固定大部门参数，调解一小部门参数。
第四步：构建智能体

模型与环境交互： 考虑模型与环境的交互，特别是如果必要调用外部API或与已有业务数据库交互，则必要构建智能体。
无环境交互： 如果模型在业务场景中不必要与环境举行交互，可以直接将微调好的模型应用于场景。
第五步：模型评测与应用上线

模型评测： 举行模型评测，确保在实际场景中体现良好。
上线或迭代： 根据评测结果，决定是否上线应用或者继承迭代模型。
第六步：模型部署

考虑软件体系相干性能、安全、功能等方面内容：
资源优化： 考虑如何以更少的资源部署模型。
吞吐量提升： 提升整个应用的吞吐量，确保在生产环境中的性能体现。
这六个步骤构成了从选择模型到应用部署的全链条，确保在实际应用中大模型能够充分发挥作用。
3、书生·浦语大模型全链路开源体系

书生·浦语大模型打破了传统的人工智能应用模式，提出了全链条开源开放体系。这一体系涵盖了从数据到预训练、微调、部署、评测到应用的全过程，为通用人工智能的实现提供了完整的解决方案。数据（书生·万卷）作为起点，颠末IntermLM-Train的预训练，使用XTuner举行微调，通过LMDeploy实现部署，通过OpenCompass举行全面评测，最终应用在Lagent构建的多模态智能体中。
这一全链条开源开放体系，为大模型的发展提供了创新性的方法，促使人工智能更好地服务于多样化的实际需求。

数据：覆盖多模态和任务

全链条开源体系以书生-万卷为基础，涵盖了多模态和多任务的数据需求，为模型的学习提供了全面支持。

预训练：并行训练，极致优化

InterLM接纳并行训练的方式，通过极致优化实现了高效的预训练，为模型的通用性奠基基础。

微调：XTuner，支持全参数微调，支持Lora等低本钱微调

微调阶段使用XTuner工具，支持全参数微调，同时还支持诸如Lora等低本钱微调方法，使模型更好地适应各种特定任务。

• 增量续训：让基座模型学习新知识，垂直领域
  
• 有监督微调：让模型学会明白和遵循各种指令。一般接纳全量参数微调和部门参数微调等方法。
  
• 多种微调算法：多种微调策略与算法，覆盖各类SFT场景。
  
• 适配多种开源生态：支持加载HuggingFace、ModelScope模型或者数据级
  
• 自动优化加速：开发者无需关注复杂的显存优化和计算加速细节
  
  
  
  

部署：LMDeploy，全链路部署，性能领先

LMDeploy提供了全链路部署的解决方案，包括模型轻量化、推理和服务，使得大模型在GPU上的部署更加高效，性能领先。

评测：OpenCompass，全方位评测，性能可以复现，全球领先的大模型开源评测体系

评测阶段使用OpenCompass工具，全方位评测模型性能，保证了评测结果的复现性，成为全球领先的大模型开源评测体系。

• 丰富模型支持：开源模型、API模型一站式评测。
  
• 分布式高效评测：支持千亿参数模型在海量数据集上分布式评测。
  
• 便捷的数据集接口：支持社区用户根据自身需求快速添加自界说数据集。
  
• 敏捷的能力迭代：每周更新大模型能力榜单。
  
  
  
  

应用：Legent、AgentLego 支持多种智能体，支持代码解释器和多种工具

最终，模型的应用在Legent和AgentLego等多种智能体中得以体现，支持代码解释器和多种工具，实现了多模态智能体的机动应用。

• 丰富的工具集合，尤其是提供了大量视觉、多模态相干领域的工具。
  
• 支持多个主流智能体体系，如LangChain、Transformers Agent、Lagent等。
  
• 机动的多模态工具调用接口，可以轻松支持各类输入输特别式的工具函数
  
• 一键式远程工具部署，轻松使用和调试大模型智能体
  
  
  
  

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