cd ~
git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial

git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial：用于克隆一个远程 Git 仓库到本地。

mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct .

mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336 .

mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/xtuner/llama3-llava-iter_2181.pth .cd ~
git clone https://github.com/InternLM/tutorial -b camp2
python ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeat.py \
 -i ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/unique_data.json \
 -o ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeated_data.json \
 -n 200

git clone https://github.com/InternLM/tutorial -b camp2：使用 Git 克隆一个名为 "tutorial" 的仓库，从指定的分支 "camp2" 中获取内容。具体解释如下：

python ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeat.py -i ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/unique_data.json -o ~/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeated_data.json -n 200：运行 Python 脚本文件 "repeat.py"，并传递一些参数。具体解释如下：

xtuner train ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-llava/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py --work-dir ~/llama3_llava_pth --deepspeed deepspeed_zero2

使用 "xtuner" 程序进行模型训练的命令：

xtuner convert pth_to_hf ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-llava/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py \
 ~/model/llama3-llava-iter_2181.pth \
 ~/llama3_llava_pth/pretrain_iter_2181_hf

xtuner convert pth_to_hf ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-llava/llava_llama3_8b_instruct_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_finetune.py \
 ~/llama3_llava_pth/iter_1200.pth \
 ~/llama3_llava_pth/iter_1200_hf

这两个命令都是使用 "xtuner" 程序进行文件格式的转换，将 PyTorch 模型文件（.pth 格式）转换为 Hugging Face 模型文件（HF 格式）：

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
 --visual-encoder /root/model/clip-vit-large-patch14-336 \
 --llava /root/llama3_llava_pth/pretrain_iter_2181_hf \
 --prompt-template llama3_chat \
 --image /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpg

用于启动一个名为 "xtuner" 的对话系统，其作用是根据指定的模型进行对话生成。具体解释如下：

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
 --visual-encoder /root/model/clip-vit-large-patch14-336 \
 --llava /root/llama3_llava_pth/iter_1200_hf \
 --prompt-template llama3_chat \
 --image /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpg