StarDuster

运行ceval_gen

执行结果

StarDuster

在第二次课程中，我手动实践了书生·浦语大模型（InternLM）的部署，并通过LAgent框架尝试了代码执行插件。作为一个有经验的DevOps，我并没有遇到什么困难，整体使用过程非常顺利。我主要有以下几个感受：

1. InternStudio开发机系统做得非常易用。这不仅仅是JupyterLab的封装，还加入了VSCode和Terminal等实用工具。它的易用性甚至超过了我们公司内部的AI平台。InternStudio的这种设计哲学和用户体验，不商用实在是可惜。它提供了一个高度集成的环境，让开发者能够轻松地处理各种任务，从代码编写到模型部署。

2. LAgent的完成度相当高，其功能性和稳定性都达到了可以用于生产环境的水平。LAgent作为一个智能体框架，支持用户快速将大语言模型转变为多种类型的智能体，为大语言模型赋能。在实际操作中，它显示出了良好的性能和适应性，能够有效地协助完成各类复杂任务，从而提升了整个开发流程的效率。

整体而言，书生·浦语大模型的这次体验营不仅让我深入了解了最前沿的人工智能技术，还让我体验到了其在实际应用中的强大功能和潜力。无论是对于开发者的友好度，还是在实际的工作流程中的应用潜力，书生·浦语大模型都展现出了其作为AI技术领头羊的地位。