中医大型语言模型“仲景”——基于张仲景智慧的开源项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cm/CMLM-ZhongJing 项目介绍
中医学领域的开创之作：“仲景”，受古代中医学大师张仲景的深邃智慧启发，是专门为传统中医药领域定制的预训练大型语言模型。本项目由非营利组织 FulPhil-医哲未来领导，旨在通过结合传统中医药与先进的机器学习技术，推进医疗AI的发展。其使命包括构建宝贵的医疗数据集、开发用于医疗辅助的人工智能模型，并确保在医疗保健中的伦理人工智能使用。
项目快速启动
要快速启动并使用“仲景”模型，您首先需要克隆该项目到本地：
git clone https://github.com/pariskang/CMLM-ZhongJing.git
cd CMLM-ZhongJing
接下来，为了能够运行或调整模型，您可能需要安装必要的依赖项，这些通常会在项目的README文件或专门的installation.md文件中说明。由于具体命令未直接给出，假设需要使用Python虚拟环境及相关库安装，示例命令如下：
python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
之后，您可以利用Hugging Face的库进行模型加载，示例如下（假设模型提供了适当的接口）：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CMLM/ZhongJing-2-1_8b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("CMLM/ZhongJing-2-1_8b")
input_text = "请解释一下中医理论中的‘阴阳平衡’。"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(inputs["input_ids"])
decoded_output = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded_output)
请注意，上述代码仅为示例，实际调用API或模型方法时需参照最新的库文档和项目指南。
应用案例和最佳实践
“仲景”模型可以广泛应用于多种场景，包括但不限于中医病历自动生成、中药材识别咨询、中医教育材料生成以及患者症状初步分析。最佳实践中，开发者应注重模型的训练数据质量，确保中医知识的准确性，并考虑将模型结果与专业医师意见结合以提高诊断和咨询的可靠性。
典型生态项目
- CMLL/ZhongJingGPT: 利用“仲景”基础模型，专注于提供中医智能对话服务。
- CMLM/ZhongjingGPT-V2-1_8B: 进阶版本模型，改进了对特定中医主题的理解和响应能力。
- CMLL/ZhongJingGPT-V2-1_8B-Single: 单一任务优化版，适用于需要深度处理单一中医领域的应用场景。
以上生态项目展示了“仲景”在中医智能化应用中的多样性和潜力，鼓励开发者探索更多个性化和专业的应用实例。
以上就是围绕“仲景”这一中医大语言模型的基本使用教程，希望它能成为您探索传统中医与现代科技融合之旅的良好开端。记得在实际应用中仔细阅读项目文档，以获取最详细的操作指引。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
