【InternLM】Lagent智能体工具调用实践&浦语·灵笔(InternLM-XComposer)图文理解创作Demo练习

2024-01-07 18:24:38


前言

AI Agent(人工智能代理)是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。

一、Lagent智能体工具

1-1、什么是智能体?

背景介绍:随着技术的发展,大语言模型的规模也在不断扩大,也涌现出了上下文学习能力、推理能力、思维链等类似人类思考方式的多种能力,但是,大语言模型仍然存在着大量问题,例如幻觉、上下文限制等等,为了解决这些问题,Ai Agent应用而生,通过让大模型借助一个或者多个Agent的能力,构建成为具备自主思考、决策并且执行的智能体。

智能体(AI Agent):基于大模型,让人们以自然语言为交互方式,是一种能够通过对话感知任务、进行决策并且执行动作的智能实体。简言之:AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。诸如西部世界小镇(25个AI智能体在游戏世界上班、闲聊、social、交友,甚至还能谈恋爱,而且每个Agent都有自己的个性和背景故事)、AutoGPT等火爆的Agent项目。

如下图为西部世界小镇游戏截图
在这里插入图片描述

西部世界小镇新闻链接:《西部世界》真来了!斯坦福爆火「小镇」开源,25个AI智能体恋爱交友|附保姆级教程
项目地址:https://github.com/joonspk-research/generative_agents

与大模型的区别:大模型与人类之间的交互是基于 prompt 实现的,用户 prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而 AI Agent 的工作仅需给定一个目标,它就能够针对目标独立思考并做出行动。

1-2、Lagent智能体

官方GitHub链接https://github.com/InternLM/lagent?tab=readme-ov-file
在这里插入图片描述

Lagent:Lagent是一个轻量级的开源框架,允许用户高效地构建基于大型语言模型(LLM)的代理。它还提供了一些典型的工具来增强 LLM。框架概述如下所示:

在这里插入图片描述

二、InternLM-XComposer(图文理解创作模型介绍)

官方GitHub链接https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer
在这里插入图片描述

介绍:InternLM-XComposer 是一个基于 InternLM 的视觉语言大模型 (VLLM),用于高级文本图像理解和合成。

该模型具有以下特点
丰富的多语言知识理解:通过对广泛的多模态多语言概念的训练和精心设计的策略,增强文本图像理解的能力,从而对视觉内容有深刻的理解
图文合成:InternLM-XComposer 可以毫不费力地生成连贯且上下文相关的文章,无缝集成图像,提供更具吸引力和身临其境的阅读体验。文本-图像合成通过以下步骤实现:

  • 文本生成:它根据人工提供的说明制作长格式文本。
  • 图像发现:它精确定位图像放置的最佳位置并提供图像描述。
  • 图像检索和选择:它选择候选图像并识别与内容最佳补充的图像。

三、Lagent调用实践

3-0、环境搭建

环境:租用autoDL,环境选torch1.11.0,ubuntu20.04,python版本为3.8,cuda版本为11.3,使用v100来进行实验。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3-1、创建虚拟环境

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

# 创建虚拟环境
conda create -n internlm

# 激活虚拟环境
conda activate internlm

3-2、导入所需要的包

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip

# 下载速度慢可以考虑一下更换镜像源。
# pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple

pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.24.1

3-3、模型下载

概述:使用魔搭社区下载模型,使用到了snapshot_download函数,第一个参数为模型名称,参数 cache_dir 为模型的下载路径(我这里的路径在/root/model下),将下列代码写入到一个py文件中,使用命令:python 文件名 来执行下载。

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='/root/model', revision='v1.0.3')

下载图片如下:需要预留大约20G的空间。
在这里插入图片描述

3-4、Lagent安装

# 创建目录
cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git
cd /root/code/lagent
git checkout 511b03889010c4811b1701abb153e02b8e94fb5e # 尽量保证和教程commit版本一致
pip install -e . # 源码安装

代码修改::将 /root/code/lagent/examples/react_web_demo.py 内容替换为以下代码

import copy
import os

import streamlit as st
from streamlit.logger import get_logger

from lagent.actions import ActionExecutor, GoogleSearch, PythonInterpreter
from lagent.agents.react import ReAct
from lagent.llms import GPTAPI
from lagent.llms.huggingface import HFTransformerCasualLM


class SessionState:

    def init_state(self):
        """Initialize session state variables."""
        st.session_state['assistant'] = []
        st.session_state['user'] = []

        #action_list = [PythonInterpreter(), GoogleSearch()]
        action_list = [PythonInterpreter()]
        st.session_state['plugin_map'] = {
            action.name: action
            for action in action_list
        }
        st.session_state['model_map'] = {}
        st.session_state['model_selected'] = None
        st.session_state['plugin_actions'] = set()

    def clear_state(self):
        """Clear the existing session state."""
        st.session_state['assistant'] = []
        st.session_state['user'] = []
        st.session_state['model_selected'] = None
        if 'chatbot' in st.session_state:
            st.session_state['chatbot']._session_history = []


class StreamlitUI:

    def __init__(self, session_state: SessionState):
        self.init_streamlit()
        self.session_state = session_state

    def init_streamlit(self):
        """Initialize Streamlit's UI settings."""
        st.set_page_config(
            layout='wide',
            page_title='lagent-web',
            page_icon='./docs/imgs/lagent_icon.png')
        # st.header(':robot_face: :blue[Lagent] Web Demo ', divider='rainbow')
        st.sidebar.title('模型控制')

    def setup_sidebar(self):
        """Setup the sidebar for model and plugin selection."""
        model_name = st.sidebar.selectbox(
            '模型选择:', options=['gpt-3.5-turbo','internlm'])
        if model_name != st.session_state['model_selected']:
            model = self.init_model(model_name)
            self.session_state.clear_state()
            st.session_state['model_selected'] = model_name
            if 'chatbot' in st.session_state:
                del st.session_state['chatbot']
        else:
            model = st.session_state['model_map'][model_name]

        plugin_name = st.sidebar.multiselect(
            '插件选择',
            options=list(st.session_state['plugin_map'].keys()),
            default=[list(st.session_state['plugin_map'].keys())[0]],
        )

        plugin_action = [
            st.session_state['plugin_map'][name] for name in plugin_name
        ]
        if 'chatbot' in st.session_state:
            st.session_state['chatbot']._action_executor = ActionExecutor(
                actions=plugin_action)
        if st.sidebar.button('清空对话', key='clear'):
            self.session_state.clear_state()
        uploaded_file = st.sidebar.file_uploader(
            '上传文件', type=['png', 'jpg', 'jpeg', 'mp4', 'mp3', 'wav'])
        return model_name, model, plugin_action, uploaded_file

    def init_model(self, option):
        """Initialize the model based on the selected option."""
        if option not in st.session_state['model_map']:
            if option.startswith('gpt'):
                st.session_state['model_map'][option] = GPTAPI(
                    model_type=option)
            else:
                st.session_state['model_map'][option] = HFTransformerCasualLM(
                    '/root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b')
        return st.session_state['model_map'][option]

    def initialize_chatbot(self, model, plugin_action):
        """Initialize the chatbot with the given model and plugin actions."""
        return ReAct(
            llm=model, action_executor=ActionExecutor(actions=plugin_action))

    def render_user(self, prompt: str):
        with st.chat_message('user'):
            st.markdown(prompt)

    def render_assistant(self, agent_return):
        with st.chat_message('assistant'):
            for action in agent_return.actions:
                if (action):
                    self.render_action(action)
            st.markdown(agent_return.response)

    def render_action(self, action):
        with st.expander(action.type, expanded=True):
            st.markdown(
                "<p style='text-align: left;display:flex;'> <span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'>插    件</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span><span style='flex:1;'>"  # noqa E501
                + action.type + '</span></p>',
                unsafe_allow_html=True)
            st.markdown(
                "<p style='text-align: left;display:flex;'> <span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'>思考步骤</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span><span style='flex:1;'>"  # noqa E501
                + action.thought + '</span></p>',
                unsafe_allow_html=True)
            if (isinstance(action.args, dict) and 'text' in action.args):
                st.markdown(
                    "<p style='text-align: left;display:flex;'><span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'> 执行内容</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span></p>",  # noqa E501
                    unsafe_allow_html=True)
                st.markdown(action.args['text'])
            self.render_action_results(action)

    def render_action_results(self, action):
        """Render the results of action, including text, images, videos, and
        audios."""
        if (isinstance(action.result, dict)):
            st.markdown(
                "<p style='text-align: left;display:flex;'><span style='font-size:14px;font-weight:600;width:70px;text-align-last: justify;'> 执行结果</span><span style='width:14px;text-align:left;display:block;'>:</span></p>",  # noqa E501
                unsafe_allow_html=True)
            if 'text' in action.result:
                st.markdown(
                    "<p style='text-align: left;'>" + action.result['text'] +
                    '</p>',
                    unsafe_allow_html=True)
            if 'image' in action.result:
                image_path = action.result['image']
                image_data = open(image_path, 'rb').read()
                st.image(image_data, caption='Generated Image')
            if 'video' in action.result:
                video_data = action.result['video']
                video_data = open(video_data, 'rb').read()
                st.video(video_data)
            if 'audio' in action.result:
                audio_data = action.result['audio']
                audio_data = open(audio_data, 'rb').read()
                st.audio(audio_data)


def main():
    logger = get_logger(__name__)
    # Initialize Streamlit UI and setup sidebar
    if 'ui' not in st.session_state:
        session_state = SessionState()
        session_state.init_state()
        st.session_state['ui'] = StreamlitUI(session_state)

    else:
        st.set_page_config(
            layout='wide',
            page_title='lagent-web',
            page_icon='./docs/imgs/lagent_icon.png')
        # st.header(':robot_face: :blue[Lagent] Web Demo ', divider='rainbow')
    model_name, model, plugin_action, uploaded_file = st.session_state[
        'ui'].setup_sidebar()

    # Initialize chatbot if it is not already initialized
    # or if the model has changed
    if 'chatbot' not in st.session_state or model != st.session_state[
            'chatbot']._llm:
        st.session_state['chatbot'] = st.session_state[
            'ui'].initialize_chatbot(model, plugin_action)

    for prompt, agent_return in zip(st.session_state['user'],
                                    st.session_state['assistant']):
        st.session_state['ui'].render_user(prompt)
        st.session_state['ui'].render_assistant(agent_return)
    # User input form at the bottom (this part will be at the bottom)
    # with st.form(key='my_form', clear_on_submit=True):

    if user_input := st.chat_input(''):
        st.session_state['ui'].render_user(user_input)
        st.session_state['user'].append(user_input)
        # Add file uploader to sidebar
        if uploaded_file:
            file_bytes = uploaded_file.read()
            file_type = uploaded_file.type
            if 'image' in file_type:
                st.image(file_bytes, caption='Uploaded Image')
            elif 'video' in file_type:
                st.video(file_bytes, caption='Uploaded Video')
            elif 'audio' in file_type:
                st.audio(file_bytes, caption='Uploaded Audio')
            # Save the file to a temporary location and get the path
            file_path = os.path.join(root_dir, uploaded_file.name)
            with open(file_path, 'wb') as tmpfile:
                tmpfile.write(file_bytes)
            st.write(f'File saved at: {file_path}')
            user_input = '我上传了一个图像,路径为: {file_path}. {user_input}'.format(
                file_path=file_path, user_input=user_input)
        agent_return = st.session_state['chatbot'].chat(user_input)
        st.session_state['assistant'].append(copy.deepcopy(agent_return))
        logger.info(agent_return.inner_steps)
        st.session_state['ui'].render_assistant(agent_return)


if __name__ == '__main__':
    root_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    root_dir = os.path.join(root_dir, 'tmp_dir')
    os.makedirs(root_dir, exist_ok=True)
    main()

3-5、demo运行

streamlit run /root/code/lagent/examples/react_web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

结果如图所示
在这里插入图片描述

四、InternLM-XComposer本地部署实践

4-0、环境搭建

环境:租用autoDL,环境选torch1.11.0,ubuntu20.04,python版本为3.8,cuda版本为11.3,使用v100来进行实验。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4-1、创建虚拟环境

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

# 创建虚拟环境
conda create -n internlm

# 激活虚拟环境
conda activate internlm

4-2、导入所需要的包

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip

# 下载速度慢可以考虑一下更换镜像源。
# pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple

# 将以下依赖包放置在txt文件中并使用命令:pip install -r requirements.txt 来进行安装。

Notice: 详细依赖版本点赞收藏关注我后私信获取,以下为部分展示

accelerate==0.25.0
aiofiles==23.2.1
altair==5.2.0
annotated-types==0.6.0
anyio==4.2.0
attrs==23.2.0
Brotli @ file:///tmp/abs_ecyw11_7ze/croots/recipe/brotli-split_1659616059936/work
certifi @ file:///croot/certifi_1700501669400/work/certifi
cffi @ file:///croot/cffi_1700254295673/work
charset-normalizer @ file:///tmp/build/80754af9/charset-normalizer_1630003229654/work
click==8.1.7
contourpy==1.2.0
cryptography @ file:///croot/cryptography_1694444244250/work
cycler==0.12.1
einops==0.7.0
exceptiongroup==1.2.0
fastapi==0.108.0
ffmpy==0.3.1
filelock @ file:///croot/filelock_1700591183607/work
fonttools==4.47.0
fsspec==2023.12.2
gmpy2 @ file:///tmp/build/80754af9/gmpy2_1645455533097/work
gradio==3.44.4
gradio_client==0.5.1
h11==0.14.0
httpcore==1.0.2
httpx==0.26.0
huggingface-hub==0.20.2
idna @ file:///croot/idna_1666125576474/work
importlib-resources==6.1.1
Jinja2 @ file:///croot/jinja2_1666908132255/work
jsonschema==4.20.0
jsonschema-specifications==2023.12.1
kiwisolver==1.4.5
markdown2==2.4.10
MarkupSafe @ file:///opt/conda/conda-bld/markupsafe_1654597864307/work
matplotlib==3.8.2
mkl-fft @ file:///croot/mkl_fft_1695058164594/work
mkl-random @ file:///croot/mkl_random_1695059800811/work
mkl-service==2.4.0
mpmath @ file:///croot/mpmath_1690848262763/work
networkx @ file:///croot/networkx_1690561992265/work
numpy @ file:///croot/numpy_and_numpy_base_1701295038894/work/dist/numpy-1.26.2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl#sha256=2ab675fa590076aa37cc29d18231416c01ea433c0e93be0da3cfd734170cfc6f
orjson==3.9.10
packaging==23.2
pandas==2.1.4
Pillow @ file:///croot/pillow_1696580024257/work
psutil==5.9.7
pycparser @ file:///tmp/build/80754af9/pycparser_1636541352034/work
pydantic==2.5.3
pydantic_core==2.14.6
pydub==0.25.1
pyOpenSSL @ file:///croot/pyopenssl_1690223430423/work
pyparsing==3.1.1
PySocks @ file:///home/builder/ci_310/pysocks_1640793678128/work
python-dateutil==2.8.2
python-multipart==0.0.6
pytz==2023.3.post1
PyYAML==6.0.1
referencing==0.32.1
regex==2023.12.25
requests @ file:///croot/requests_1690400202158/work
rpds-py==0.16.2
safetensors==0.4.1
semantic-version==2.10.0
sentencepiece==0.1.99
six==1.16.0
sniffio==1.3.0
starlette==0.32.0.post1
sympy @ file:///croot/sympy_1668202399572/work
timm==0.4.12
tokenizers==0.13.3
toolz==0.12.0
torch==2.0.1
torchaudio==2.0.2
torchvision==0.15.2
tqdm==4.66.1
transformers==4.33.1
triton==2.0.0
typing_extensions==4.9.0
tzdata==2023.4
urllib3 @ file:///croot/urllib3_1698257533958/work
uvicorn==0.25.0
websockets==11.0.3
XlsxWriter==3.1.2

4-3、模型下载

概述:在 /root/model 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容,并运行 python /root/model/download.py 执行下载

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer-7b', cache_dir='/root/model', revision='master')

4.4 代码准备

概述:在 /root/code git clone InternLM-XComposer 仓库的代码

cd /root/code
git clone https://gitee.com/internlm/InternLM-XComposer.git
cd /root/code/InternLM-XComposer
git checkout 3e8c79051a1356b9c388a6447867355c0634932d  # 最好保证和教程的 commit 版本一致

4.5 Demo 运行

在终端运行以下代码

cd /root/code/InternLM-XComposer
python examples/web_demo.py  \
    --folder /root/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm-xcomposer-7b \
    --num_gpus 1 \
    --port 6006

详情页如下所示
在这里插入图片描述

附录:

1、模型下载(Hugging Face)

使用huggingface-cli命令行工具安装

pip install -U huggingface_hub

然后新建文件,填入以下代码即可

import os
# 下载模型
# 将名为HF_ENDPOINT的环境变量设置为https://hf-mirror.com。即访问Hugging Face的镜像站点,而不是需要代理去访问Huggingface的官网。
# os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

# resume-download:断点续下
# local-dir:本地存储路径。(linux 环境下需要填写绝对路径)
os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')

具体下载过程如下图所示
在这里插入图片描述

使用huggingface_hub来下载模型中的部分文件

import os 
# 将名为HF_ENDPOINT的环境变量设置为https://hf-mirror.com。即访问Hugging Face的镜像站点,而不是需要代理去访问Huggingface的官网。
# os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

from huggingface_hub import hf_hub_download  # Load model directly 
hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm-20b", filename="config.json")

Notice: 如果发生报错requests.exceptions.ProxyError,这个错误通常是由于代理服务器无法连接或超时引起的。把代码中的注释打开即可。下载成功截图如下所示:
在这里插入图片描述

参考文章:
读懂AI Agent:基于大模型的人工智能代理(转自知乎).
InternLM官方仓库


总结

代码比人更有温度。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_42475060/article/details/131724182
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