學習連結：tutorial/helloworld/hello_world.md at main · InternLM/tutorial (github.com) 【精彩，照著做就能體驗很多本來遙不可及的東西】
筆記分享連結：https://github.com/InternLM/tutorial/discussions/37
本筆記定位是對學習連結的補充和小白髮牢騷，希望大佬能願意點評一下，還有和剛入門的朋友們一起交流。
上回說到，俺是純新手，先記錄一些小白特有的體會：
1、平臺給的算力很充足。一開始很忐忑學得慢會不會浪費算力的時間，但是一步一步照著做，仔細看，其實一節課三四小時就夠了。而目前為止，平臺送了快20個小時。
2、雲平臺介面既簡潔又完美。簡潔的網站，完美的jupyter、終端、vscode三合一。day2主要使用jupyter和終端，所以不用擔心平臺不熟悉。感覺比colab好用。
說完初見印象，下面是學習過程
3、在終端介面，每個程式執行完會跳出格式為（XXX）XXX：XXX# 的句子，提示輸入下一句，如果沒跳出來，就等待他執行，或者ctrl+C停止，或者關了重開。下面就是等待的樣子，不要像我這樣乾等著或者還沒執行完就輸入新句子。此外，貼上鍵有shift+insert。如果ctrl+V用不了可以試試。
4、本地的powershell也是這樣的，當輸入連結命令後，就沒有任何反應了。原來沒有反應就表示他已經連上了。後來把intern的雲主機關掉以後，本地連結自動斷了，才提示說它斷了。第一次用還猶豫了一會，難道這就成功了嗎？
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 34887
4、感覺學習的核心就是部署和使用，部署的話就是儘量復刻大佬的辦法，避開潛在的坑。使用就是入門者最關心好奇的問題了，
做第四個的時候遇到的問題：
第四個專案快速複製
conda activate xcomposer-demo mkdir -p /root/model/Shanghai_AI_Laboratory cp -r /root/share/temp/model_repos/internlm-xcomposer-7b /root/model/Shanghai_AI_Laboratory cd /root/code/InternLM-XComposer python examples/web_demo.py \ --folder /root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer-7b \ --num_gpus 1 \ --port 6006
lass 'transformers_modules.internlm-xcomposer-7b.modeling_InternLM_XComposer.InternLMXComposerForCausalLM'>
/root/code/InternLM-XComposer/examples/web_demo.py:1068: GradioDeprecationWarning: The `style` method is deprecated. Please set these arguments in the constructor instead.
chat_textbox = gr.Textbox(
Running on local URL: http://0.0.0.0:6006
Could not create share link. Missing file: /root/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.2.
Please check your internet connection. This can happen if your antivirus software blocks the download of this file. You can install manually by following these steps:
1. Download this file: https://cdn-media.huggingface.co/frpc-gradio-0.2/frpc_linux_amd64
2. Rename the downloaded file to: frpc_linux_amd64_v0.2
3. Move the file to this location: /root/.local/lib/python3.10/site-packages/gradio
方便複製2：
conda activate internlm-demo
cd /root/code/InternLM
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 34887
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 34890
bash
conda activate internlm-demo # 首次進入 vscode 會預設是 base 環境，所以首先切換環境
cd /root/code/InternLM
streamlit run web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
按照教程的步驟做，就做出來一個回答問題的機器人。挺好玩的，雖然說話比較慢，但是能寫python程式碼。讓它手撕平衡樹。
day3的作業：部署一個知識庫
整個流程大概是：
下載文字檔案，主要是txt和md，作為資料庫。
這些資料庫來自：xtuner，opencompass，lagent等等。位置在root/data裡面。但是對於其中的結構還是不太瞭解。
接著是，處理資料。包括：獲取檔案、載入檔案、構建向量資料庫、開源詞向量模型。……
然後把internlm接入langchain中，構建檢索問答鏈，
最後部署web demo，如上面截圖。