一个专业的医疗问答大模型开源（附教程）

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一个专业的医疗问答大模型

源代码

http://www.gitpp.com/dataorc/med-llms-finetuning

医疗问答数据分布

开源项目介绍：专业的医疗问答大模型

该项目旨在通过微调Qwen-7B-Chat模型，构建一个专业的医疗问答大模型。项目流程涵盖数据采集、预处理、可视化、模型微调以及测试与应用等多个环节。以下是项目的详细介绍及如何按照步骤进行训练和开发的指南。

项目主要环节

数据采集

使用异步爬虫技术高效抓取真实的医患问答数据。
数据包括患者问题描述、医生专业解答以及对应科室分类信息。

数据预处理

对抓取的数据进行清洗、质量筛选和格式转换。
最终得到符合Alpaca格式的训练数据集。

数据可视化

通过直观图表展示数据分布特征。
辅助数据质量分析与评估。

模型微调

利用处理好的医疗问答数据对Qwen-7B-Chat模型进行微调。
提升模型对患者问题的理解和生成专业回答的能力。

模型测试及应用

在推理阶段进行问答测试。
为后续在医疗场景的广泛应用提供示例。

如何训练和开发

步骤1：环境准备

克隆项目仓库

访问项目源代码并克隆仓库到本地。
使用命令：git clone <仓库URL>

设置开发环境

确保Python环境已安装，建议使用虚拟环境。
安装项目所需的依赖库，通常通过requirements.txt文件安装：pip install -r requirements.txt

步骤2：数据采集

配置爬虫

根据项目文档配置异步爬虫，设置抓取目标网站和抓取规则。
确保遵守相关法律法规和网站的使用条款。

运行爬虫

执行爬虫脚本，开始抓取医患问答数据。
数据将存储在指定的数据库或文件中。

步骤3：数据预处理

数据清洗

编写数据清洗脚本，去除重复、无效或低质量的数据。
确保数据格式一致，如统一文本编码、去除HTML标签等。

格式转换

将清洗后的数据转换为Alpaca格式，便于后续模型训练。
Alpaca格式通常包括instruction和response字段。

数据可视化

使用数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）绘制图表。
分析数据分布特征，如问题类型、科室分布等。

步骤4：模型微调

下载Qwen-7B-Chat模型

从官方渠道下载Qwen-7B-Chat模型文件。
确保模型文件与训练框架兼容。

配置训练脚本

编写或修改训练脚本，设置训练参数，如学习率、训练轮次等。
加载预处理好的训练数据集。

开始训练

执行训练脚本，开始模型微调过程。
监控训练过程中的损失函数和准确率等指标。

步骤5：模型测试及应用

模型测试

在测试数据集上进行问答测试，评估模型性能。
调整模型参数或训练策略，以优化模型表现。

部署应用

将训练好的模型部署到服务器或云平台。
开发API接口或前端应用，实现用户与模型的交互。

持续优化

收集用户反馈，持续优化模型性能和应用体验。
更新训练数据集，定期重新训练模型。

通过以上步骤，您可以成功训练和开发一个专业的医疗问答大模型。该项目不仅提供了完整的训练流程，还为您在医疗领域的应用提供了坚实的基础。希望这个项目能够对您有所帮助！

一个专业的医疗问答大模型

源代码

http://www.gitpp.com/dataorc/med-llms-finetuning

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望