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动手实验

一、 注册&登录 ModelScope

1. 进入 ModelScope（https://www.modelscope.cn/home），右上角点击 完成新用户的注册；

2. 注册完成后，登录 ModelScope，进入首页，请确定已经绑定阿里云账 号，并已获得免费的配套云计算资源。启动 CPU 服务器：

3. 启动成功后，点击“查看”

二、环境配置

1. 点击 Terminal 图标，打开终端命令行环境。

2. 环境搭建：

在终端命令行环境中输入下列命令用于在环境目录/opt/conda/envs 下新 建文件夹 itrex:

cd /opt/conda/envsmkdir itrex

使用 wget 命令复制运行环境镜像文件并在云主机的 itrex 目录进行运行环 境的恢复。(任选一个下载即可)

下载源 1：

wget https://idz-ai.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/LLM/itrex.tar.gz

下载源 2：

wget https://filerepo.idzcn.com/LLM/itrex.tar.gz

解压文件：

tar -zxvf itrex.tar.gz -C itrex/

激活环境:

conda activate itrex

安装对应的 kernel：

python -m ipykernel install --name itrex

三、LLM 下载

切换至工作目录：

cd /mnt/workspace

根据实验需要，下载相对应的中文大模型至本地：

git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen-7B-Chat.git

四、chatbot 的构建和使用

在 Notebook 的 Launcher 中选择基于 itrex 的环境，新建一个.ipynb 文件

 量化并构建 chatbot：在 Notebook 单元格 cell 中输入如下代码：

# Build chatbot with INT4 weight-only quantization, computations in AMX INT8from intel_extension_for_transformers.neural_chat import build_chatbot, PipelineConfigfrom intel_extension_for_transformers.transformers import RtnConfigconfig = PipelineConfig(model_name_or_path="./chatglm3-6b",6optimization_config=RtnConfig(bits=4, compute_dtype="int8", weight_dtype="int4_fullrange"))chatbot = build_chatbot(config)

点击左侧按钮运行；

使用 chatbot 得到回答：新建一个 notebook 的单元格 cell，输入如下代 码：

# Perform inference/generate a responseresponse = chatbot.predict(query="上海有哪些景点")print(response)

五、其他大语言模型部署实验

在完成上述实验后，可以进一步尝试下载及加载其他大语言模型进行 部署实验的体验。推荐体验的开源模型列表：

1. 通义千问 Qwen-7B-Chat

2. 智谱 ChatGLM3-6B

3. 百川 2-7B-对话模型

4. Intel 发布的开源模型如 Neural Chat 等（待更新