3行代码启动医疗问答QiZhenGPT三大模型LLaMA/ChatGLM/CaMA快速上手教程【免费下载链接】QiZhenGPTQiZhenGPT: An Open Source Chinese Medical Large Language Model一个开源的中文医疗大语言模型项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qi/QiZhenGPTQiZhenGPT是一个开源的中文医疗大语言模型专为医疗问答场景设计。通过简单几步操作即可快速部署属于你的医疗问答系统支持LLaMA、ChatGLM和CaMA三大模型让医疗知识查询变得轻松高效。 准备工作环境搭建1. 克隆项目代码库首先需要将项目代码克隆到本地打开终端执行以下命令git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/qi/QiZhenGPT cd QiZhenGPT2. 安装依赖包项目依赖已整理在 requirements.txt 文件中使用pip一键安装pip install -r requirements.txt文件中包含了gradio、transformers、torch等核心依赖确保你的Python环境版本在3.8及以上。 三大模型快速启动指南LLaMA模型启动推荐LLaMA模型是医疗问答的主力模型通过以下命令即可启动Web界面python gradio_chinese-llama_demo.py --base_model qizhen_model/ --gpus 0启动成功后浏览器会自动打开界面你可以直接输入医疗相关问题进行咨询。图QiZhenGPT的LLaMA模型回答兰索拉唑肠溶片相关问题界面展示了药物适应症和副作用等专业医疗信息ChatGLM模型启动如果你需要更轻量化的体验可以选择ChatGLM模型python gradio_chatglm_demo.py --base_model chatglm_model/CaMA模型启动CaMA模型针对特定医疗场景优化启动命令如下python gradio_cama-demo.py --model_path cama_model/ 模型功能与应用场景专业医疗知识查询QiZhenGPT能够提供准确的药品信息、疾病知识等专业内容。例如查询药品信息时模型会详细列出药品适应症、副作用、注意事项等关键信息如界面右侧的药品详情面板所示图展示QiZhenGPT对兰索拉唑肠溶片的详细解读包括药品类型、适应症和参考价格等信息医疗服务价值使用QiZhenGPT可以带来多方面的价值提升图医疗大语言模型的四大核心价值提高医疗服务效率、降低医疗服务成本、提升医疗服务质量、促进行业智慧转型⚙️ 高级配置选项在启动脚本中你可以通过参数调整模型性能--max_length控制生成文本的最大长度--temperature调整回答的创造性0.1-1.0值越低越严谨--top_p控制生成的多样性推荐0.9例如使用更高的温度参数获得更多样化的回答python gradio_chinese-llama_demo.py --base_model qizhen_model/ --temperature 0.7 数据与模型优化项目提供了丰富的医疗训练数据位于 data/train/sft-20k.json包含2万条医疗问答样本。如果你需要进一步优化模型可以使用 scripts/merge_llama_with_chinese_lora.py 脚本进行LoRA权重合并。通过以上简单步骤你已经成功部署了一个功能强大的医疗问答系统。无论是医疗知识学习还是日常健康咨询QiZhenGPT都能为你提供专业、可靠的帮助。【免费下载链接】QiZhenGPTQiZhenGPT: An Open Source Chinese Medical Large Language Model一个开源的中文医疗大语言模型项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qi/QiZhenGPT创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考