孙思邈中文医疗大模型

孙思邈, 唐代医药学家、道士, 被后人尊称为"药王". 其十分重视民间的医疗经验, 不断积累走访, 及时记录下来, 写下著作《千金要方》. 唐朝建立后, 孙思邈接受朝廷的邀请, 与政府合作开展医学活动, 完成了世界上第一部国家药典《唐新本草》.

孙思邈中医药大模型(简称: Sunsimiao)希望能够遵循孙思邈的生平轨迹, 重视民间医疗经验, 不断累积中医药数据, 并将数据附加给模型, 致力于提供安全、可靠、普惠的中医药大模型.

目前, Sunsimiao是由baichuan-7B在10w条高质量的中医药数据中通过qlora微调而得, 后续将收集更多数据, 扩充模型能力, 不断迭代更新, 敬请期待.

使用方法


Clone with HTTP

git clone ModelScope 魔搭社区

pyenv local 3.11.0b4
pip install modelscope
 

继续
 

pip install torch
 

pip install transformers==4.33.2
(pip install  transformers会出问题)
 

pip install sentencepiece
 

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

pipe = pipeline(task=Tasks.text_generation, model='AI-ModelScope/Sunsimiao', model_revision='v1.0.0')

query = '小孩发烧了怎么办？'

prompt="Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request."
prompt+="### Instruction:\n{}\n\n### Response:\n".format(query)

result = pipe(prompt)
print(result)

 

返回：
{'text': 'Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.### Instruction:\n小孩发烧了怎么办？\n\n### Response:\n\n如果您的孩子发烧了，您可以参考以下建议：\n\n1. 帮助孩子退热：\n\n将冷水倒入一个杯子，放在孩子的腋下(或额头)，每5分钟转一次。\n\n将冰毛巾擦在孩子的胸部、颈部和后背。\n\n将退烧药放在孩子额头或颈部。\n\n2. 检查孩子的症状：\n\n是否咳嗽、鼻塞或流鼻涕？\n\n3. 根据症状：\n\n如果孩子咳嗽，可以给孩子喝些水或温水，并给孩子喝一些蜂蜜;\n\n如果孩子鼻塞，可以给孩子吸入一些蒸汽;\n\n如果孩子发烧，可以给孩子喂些温水，并让孩子休息;\n\n如果孩子呼吸急促或呼吸困难，应立即就医。\n\n4. 如果孩子有其他不适：\n\n如果孩子没有食欲或呕吐，可以给孩子吃些软餐;\n\n如果孩子感到疲倦，可以让孩子休息;\n\n如果孩子的眼睛出现红色或分泌物，应立即就医。\n\n5. 注意孩子的个人卫生：\n\n让孩子勤喝水，勤洗手，保持室内通风;\n\n避免孩子与别的孩子进行密切接触，以免传染。\n\n祝您的孩子早日康复！'}


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孙思邈中医药大模型存在固有的局限性, 可能产生错误的、有害的、冒犯性的或其他不良的输出. 用户在关键或高风险场景中应谨慎行事, 不要使用这些模型作为最终决策参考, 以免导致人身伤害、财产损失或重大损失.

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●ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为广泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，使模型应用变的更简单。Modelscope社区中的大部分模型都可以通过Pipeline定义和调用，这些模型即为普通模型。
prompt：对话模型的输入语句。
response：为对话模式的回答

pipeline构造参数#
task: 任务名称，必填
model: 模型名称或模型实例，可选。不填时使用该任务默认模型
preprocessor: 预处理器实例，可选。不填时使用模型配置文件中的预处理器
device: 运行设备，可选。值为cpu, cuda, gpu, gpu:X or cuda:X，默认gpu
device_map: 模型参数到运行设备的映射，可选，不可与device同时配置。值为auto, balance, balanced_low_0, sequential或映射dict
pipeline的更多资料


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