这一关的任务是学习Hugging Face，学习模型下载、上传以及创建专属Space
1.HF 平台
Hugging Face是一个拥有超过100,000个预训练模型和10,000个数据集的平台，被誉为机器学习界的GitHub。
官网地址：
https://huggingface.co/
Hugging Face上的书生大模型地址
https://huggingface.co/internlm
看这有一系列不同种类的大模型，确实有点眼花缭乱的。我们主要更关注InernLM,这是一系列多语言基础模型和聊天模型。以internlm2_5-1_8b举例，查看Hugging Face上该模型的地址为：internlm/internlm2_5-1_8b · Hugging Face
2.Hugging Face Spaces的使用
Hugging Face Spaces 允许轻松地托管、分享和发现基于机器学习模型的应用的平台。Spaces 使得开发者可以快速将我们的模型部署为可交互的 web 应用，且无需担心后端基础设施或部署的复杂性。首先访问以下链接，进入Spaces。在右上角点击Create new Space进行创建。
https://huggingface.co/spaces
在创建页面中，输入项目名为intern_cobuild，并选择Static应用进行创建。就生成了一个默认的项目页面。
我们再回到自己的开发机，这里我用一下github的Github CodeSpace
https://github.com/codespaces
把刚才创建的Hugging Face Spaces项目拉取回来。同时编辑index.html文件
保存后就可以push到远程仓库上了，会自动更新页面。
要注意，huggingface的 remote: Password authentication in git is no longer supported. You must use a user access token or an SSH key instead
所以还不能直接push，而是要获取一个access key
You will need to generate an access token for your account; you can follow https://huggingface.co/docs/hub/security-tokens#user-access-tokens to generate one.
After generating your access token, you can update your Git repository using the following commands:
$: git remote set-url origin https://
$: git pull origin
这时候，再打开我们创建的huggingface space，就出现书生共建的画面了
3.模型下载
先新建一个hf_download_josn.py 文件
import osfrom huggingface_hub import hf_hub_download# 指定模型标识符repo_id = "internlm/internlm2_5-7b"# 指定要下载的文件列表files_to_download = [{"filename": "config.json"},{"filename": "model.safetensors.index.json"}]# 创建一个目录来存放下载的文件local_dir = f"{repo_id.split('/')[1]}"os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)# 遍历文件列表并下载每个文件for file_info in files_to_download:file_path = hf_hub_download(repo_id=repo_id,filename=file_info["filename"],local_dir=local_dir)print(f"{file_info['filename']} file downloaded to: {file_path}")
要下载完整模型并打印示例输出
touch hf_download_1_8_demo.py写入内容：
import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2_5-1_8b", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2_5-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)model = model.eval()inputs = tokenizer(["A beautiful flower"], return_tensors="pt")gen_kwargs = {"max_length": 128,"top_p": 0.8,"temperature": 0.8,"do_sample": True,"repetition_penalty": 1.0}#以下内容可选，如果解除注释等待一段时间后可以看到模型输出#output = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)#output = tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True)#print(output)
网速问题，似乎我这里一直搞不定，后面就用书生提供的工作机就好了，上面已经有模型了
4.模型上传
通过CLI上传 Hugging Face同样是跟Git相关联，通常大模型的模型文件都比较大，先安装git lfs，以对大文件系统进行支持。
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash# sudo apt-get install git-lfs # CodeSpace里面可能会有aptkey冲突且没有足够权限git lfs install # 直接在git环境下配置git LFSpip install huggingface_hub
创建项目：
cd /workspaces/codespaces-jupyter#intern_study_L0_4就是model_namehuggingface-cli repo create intern_study_L0_4git clone https://huggingface.co/{your_github_name}/intern_study_L0_4
可以把训练好的模型保存进里面，这里我们只上传刚下载好的config.json，把它复制粘贴进这个文件夹里面，再加一个README.md文件，内容可以是：
# 书生浦语大模型实战营camp4- hugging face模型上传测试- 更多内容请访问 https://github.com/InternLM/Tutorial/tree/camp4
然后把config.json和README.md文件都push上去
cd intern_study_L0_4git add .git commit -m "add:intern_study_L0_4"git push
好了，终于可以了，L0入门岛可以通关了吧，迈向L1
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