医疗问诊大模型【中文】

1. 项目声明

• 原始项目归属：复旦大学数据智能与社会计算实验室
• 原始项目地址：点这里
• 本项目是对原始项目的 搬迁和改造，向原项目团队致敬！感谢他们的工作！

2. 项目改造

• 原始项目存放于国外平台，国内很难下载，本项目做了国内搬迁，现在可以高速下载；
• 原始项目运行环境复杂，很难配置成功，本项目做了适当修改，现在可以平稳运行；
• 对原始项目的 WebUI Demo 做了优化，修复了小的 Bug，现在更美观和更稳定；
• 再次向原项目团队致敬，感谢他们的工作！

3. 基本示例

>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> from transformers.generation.utils import GenerationConfig
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chinapkulxh/MedLLM01", use_fast=False, trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chinapkulxh/MedLLM01", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
>>> model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("chinapkulxh/MedLLM01")
>>> messages = []
>>> messages.append({"role": "user", "content": "我感觉自己颈椎非常不舒服，每天睡醒都会头痛"})
>>> response = model.chat(tokenizer, messages)
>>> print(response)

4. 落地应用

• 视频教程：

• B站

• 技术咨询：

• 李晓华 博士

• 微信：13810832668

• 邮箱：chinapkulxh@pku.edu.cn

5. 项目许可

• Apache 2.0 License

6. 项目引用

请引用原作者：

@misc{bao2023discmedllm,
      title={DISC-MedLLM: Bridging General Large Language Models and Real-World Medical Consultation}, 
      author={Zhijie Bao and Wei Chen and Shengze Xiao and Kuang Ren and Jiaao Wu and Cheng Zhong and Jiajie Peng and Xuanjing Huang and Zhongyu Wei},
      year={2023},
      eprint={2308.14346},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}