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网站建设的关键要素,wordpress cpu 100,岳阳网站建设设计,手机网站模板更改你还在为中医药大模型缺乏高质量训练数据而烦恼吗#xff1f;还在为私有化部署中医AI助手成本高昂而却步吗#xff1f;本文将全面解析华东师范大学开源的神农中医药大模型#xff08;ShenNong-TCM-LLM#xff09;#xff0c;带你零门槛掌握中医药AI模型的训练方法#xf…你还在为中医药大模型缺乏高质量训练数据而烦恼吗还在为私有化部署中医AI助手成本高昂而却步吗本文将全面解析华东师范大学开源的神农中医药大模型ShenNong-TCM-LLM带你零门槛掌握中医药AI模型的训练方法从数据构建到本地部署全程开源可复现。【免费下载链接】Awesome-Chinese-LLM整理开源的中文大语言模型以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主包括底座模型垂直领域微调及应用数据集与教程等。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM读完本文你将获得2.6万条中医药专属指令数据集的获取与处理方法基于Chinese-Alpaca-Plus-7B底座的LoRA微调全流程消费级GPU实现中医辨证模型部署的优化技巧3个中医药AI应用场景的实战案例含代码片段项目背景中医药AI的开源突破中医药作为中华传统文化的重要组成部分其辨证施治的复杂性和知识的隐晦性一直是AI落地的难点。2023年6月华东师范大学在Awesome-Chinese-LLM项目中正式开源神农中医药大模型填补了中文医疗领域垂直模型的空白。该模型基于70亿参数的中文优化底座通过11万条中医药指令数据微调实现了从中药性味归经查询到方剂配伍推荐的全流程智能化。图1神农大模型在中文大模型生态中的技术定位展示了基于不同底座的中文LLM分类体系核心资源从数据集到微调代码1. 神农中医药指令数据集神农团队构建的ShenNong_TCM_Dataset是目前最完整的中医药开源数据集之一包含三大模块数据类型样本量核心内容应用场景中药知识8,236性味归经、功效主治、现代研究中药咨询机器人方剂配伍5,641君臣佐使、加减化裁、临床应用智能处方系统辨证论治7,123四诊合参、证型判断、治则治法辅助诊断平台该数据集特色在于采用实体中心的自指令方法entity-centric self-instruct基于中医药知识图谱自动生成高质量问答对。例如针对黄芪的指令设计{ instruction: 请详细说明黄芪的性味归经及临床应用注意事项, input: , output: 黄芪性味甘温归脾、肺经。具有补气升阳、固表止汗、利水消肿...阴虚阳亢者忌用。 }2. 微调实现方案神农模型采用参数高效微调技术LoRA在消费级GPU上即可完成训练。核心配置如下底座模型Chinese-Alpaca-Plus-7B已完成中文优化的LLaMA变体微调参数rank16lora_alpha32dropout0.05训练环境4×NVIDIA 3090 GPU24GB显存训练时长10 epochs约28小时关键微调代码片段# 模型加载与配置 model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ziqingyang/chinese-alpaca-plus-7b, load_in_4bitTrue, device_mapauto, quantization_configBitsAndBytesConfig( load_in_4bitTrue, bnb_4bit_use_double_quantTrue, bnb_4bit_quant_typenf4, bnb_4bit_compute_dtypetorch.float16 ) ) # LoRA适配器设置 lora_config LoraConfig( r16, lora_alpha32, target_modules[q_proj, v_proj], lora_dropout0.05, biasnone, task_typeCAUSAL_LM )本地部署三步实现中医AI助手环境准备在Ubuntu 20.04系统下推荐配置Python 3.8CUDA 11.7至少10GB显存量化版模型基础依赖安装pip install torch transformers peft accelerate bitsandbytes模型获取与加载通过Git获取完整项目git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM cd Awesome-Chinese-LLM加载量化模型4-bit精度from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(./ShenNong-TCM-LLM) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ./ShenNong-TCM-LLM, load_in_4bitTrue, device_mapauto )实战应用示例场景1中药查询prompt 以下是中医药咨询系统请回答用户关于中药的问题。 用户问当归与白芍在补血方面有何异同 回答 inputs tokenizer(prompt, return_tensorspt).to(cuda) outputs model.generate( **inputs, max_new_tokens200, temperature0.7, do_sampleTrue ) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue))场景2方剂推荐prompt 根据患者症状推荐合适的方剂 症状面色苍白头晕心悸月经量少舌淡苔白脉细弱。 推荐方剂 # 模型输出将包含八珍汤的组成、用法及加减建议行业价值与未来展望神农大模型的开源释放了三大价值知识传承将分散的中医药典籍转化为结构化AI知识临床辅助基层医疗机构可低成本部署中医AI助手科研加速为中药现代化研究提供数据挖掘工具项目后续计划推出13B参数增强版并融合VisualGLM-6B实现舌诊图像分析功能。正如医疗领域模型发展报告所指出垂直领域小模型正成为AI普惠化的关键路径。行动指南点赞收藏本文关注Awesome-Chinese-LLM项目更新访问神农模型仓库获取完整资源加入中医药AI开发者交流群仓库README中有二维码下期预告《基于神农模型的智能药房系统搭建》提示实际部署时建议配合医疗微调框架中的最佳实践在数据集构建阶段引入专业中医师审核确保模型输出的安全性与准确性。【免费下载链接】Awesome-Chinese-LLM整理开源的中文大语言模型以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主包括底座模型垂直领域微调及应用数据集与教程等。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考