Five Phases Mindset

🚀 引領中醫智能化新篇章——“五行心智”智能中醫問診大模型

在人工智能技術飛速發展的當下，為傳承和弘揚中醫藥精髓，騰訊煙臺新工科研究院團隊深入調研並與中醫藥學院合作，成功研發出基於 QWEN 的智能中醫問診大模型——“五行心智”。該模型藉助十萬條量級的問診數據進行微調，致力於為用戶提供更精準、個性化的中醫問診服務。

🚀 快速開始

“五行心智”智能中醫問診大模型將中醫五行理論與人工智能技術相融合，通過深度學習、自然語言處理等技術，實現對患者病症的智能分析、診斷以及治療方案推薦。與傳統人工問診方式相比，它具備以下顯著優勢：

1. 高效便捷：患者只需在手機、電腦等設備上輸入症狀，系統便能迅速給出診斷結果和治療方案，節省了排隊和等待時間。
2. 精準個性化：依託大數據和深度學習技術，該模型能依據患者的年齡、性別、病史等信息，提供更精準、個性化的診斷與建議。
3. 全天候服務：可隨時隨地為患者提供問診服務，不受時間和地點限制，滿足不同場景下患者的需求。
4. 智能推薦：在給出診斷結果的同時，會根據患者實際情況推薦合適的中醫治療方案，如中藥、針灸、推拿等，助力患者更好康復。
5. 持續學習：模型具有持續學習能力，隨著數據積累和技術迭代，其診斷準確率和治療效果將不斷提升。

✨ 主要特性

• 融合五行理論：將中醫五行理論融入人工智能技術，實現對患者病症的智能分析、診斷和治療方案推薦。
• 數據驅動微調：利用十萬條量級的問診數據進行微調，提升問診服務的精準度和個性化程度。
• 多技術支持：藉助深度學習、自然語言處理等技術，實現高效的病症分析和診斷。

📦 安裝指南

大模型包含 1.8B 版本、7B 版本和 14B 版本，本次開源的是 1.8B 版本，且使用 GPTQ 量化為 int4，支持在消費級顯卡上運行。 方便起見，建議按以下步驟克隆 Qwen 的原始存儲庫完成依賴安裝：

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen.git
cd Qwen
pip install -r requirements.txt

其次，請確保安裝了 autogptq：

pip install auto-gptq optimum

若硬件支持，可使用 flash-attention 提升推理效率：

git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
pip uninstall -y ninja && pip install ninja
cd flash-attention && pip install .

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cookey39/Five_Phases_Mindset", trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cookey39/Five_Phases_Mindset", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()

# 可指定不同的生成長度、top_p等相關超參
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("cookey39/Five_Phases_Mindset", trust_remote_code=True)

# 設置溫度參數，用於控制生成文本的多樣性
model.generation_config.temperature = 0.6

# 對話需要遵循問診格式：你是一位經驗豐富中醫醫生，會根據患者的症狀給出診斷和藥方/n症狀：
# 例如
response, _ = model.chat(tokenizer, "你是一位經驗豐富中醫醫生，會根據患者的症狀給出診斷和藥方/n症狀：感冒發熱流鼻涕", history=None)
print(response)

🚀 部署

大模型部署請參考 Qwen 官方文檔，建議採用 NVIDIA Triton + VLLM 的部署方式，可使推理速度提升三十倍以上。

📄 許可證

本項目採用 GPL - 3.0 許可證。

讓我們共同期待“五行心智”智能中醫問診大模型在中醫藥領域的廣泛應用，為傳承和發揚我國傳統醫學文化貢獻力量！