24GB显卡轻松上手InternLM-20B大模型，手把手教程来啦！

书生·浦语InternLM-20B于9月20日正式发布，目前镜像已在 CodeWithGPU.com 首发，链接：

https://www.codewithgpu.com/i/InternLM/lmdeploy/internlm-chat-20b-lmdeploy

模型链接：

https://www.codewithgpu.com/m/file/turbomind-internlm-chat-20b-w4

https://www.codewithgpu.com/m/file/internlm-chat-20b

https://www.codewithgpu.com/m/file/internlm-20b

无论在本地电脑还是在云端都可以轻松使用该镜像，现在就让我们跟着教程一起体验InternLM-20B的魅力吧~

本地电脑运行

如果您本地有GPU（显存24GB及以上），可以在本地CG客户端直接使用，即可获得和AutoDL云端一致的使用体验。

1、安装CG客户端：

https://www.codewithgpu.com/docs/install/

2、CG客户端启动后点击【创建容器】，搜索 InternLM，选择 internlm-chat-20b-lmdeploy。

3、请稍等创建成功，然后点击【JupyterLab】

4、在JupyterLab 中新建一个终端。

终端中执行：

bash /root/get_started.sh

首次执行需要一些时间，请耐心等待，直到出现：

server is gonna mount on: http://0.0.0.0:6006
Running on local URL:  http://0.0.0.0:6006

5、点击容器列表里的【Web服务】

6、跳转打开的就是对话页面，可以愉快的使用啦~

AutoDL 云端运行

1、访问CG镜像地址：https://www.codewithgpu.com/i/InternLM/lmdeploy/internlm-chat-20b-lmdeploy

2、点击右侧【AutoDL创建实例】

3、跳转到创建实例页面，选择显存24GB及以上的 GPU ，然后点击右下角【立即创建】

4、耐心等待创建完成，当运行状态为运行中时，点击【JupyterLab】

5、在JupyterLab 中新建一个终端。

6、终端中执行：

bash /root/get_started.sh

首次执行需要一些时间，请耐心等待，直到出现：

server is gonna mount on: http://0.0.0.0:6006
Running on local URL:  http://0.0.0.0:6006

7、点击容器实例列表里的【自定义服务】

8、跳转打开的就是对话页面，可以愉快的使用啦~

注意：如果打开自定义服务提示使用ssh隧道，请参考这个视频操作：https://www.bilibili.com/video/BV1Pk4y1w7Pk

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