Qwen2.5 Medical Lora

🚀 Qwen2.5-3B-Medical-LoRA

Qwen2.5-3B-Medical-LoRA是基于医疗数据集微调的模型，能为用户提供医学相关的清晰准确回复，助力医疗问答与健康咨询等场景。

🚀 快速开始

Qwen2.5-3B-Medical-LoRA 是 Qwen2.5-3B-Instruct 在专注于医疗保健的数据集 ChatDoctor-HealthCareMagic-100k 上的微调版本。它旨在针对用户的指令生成医学相关的回复，提供清晰简洁的健康指导。

该模型使用 LoRA（低秩自适应） 进行高效训练，通过 bitsandbytes 实现 4 位量化，从而能够在消费级硬件上进行部署。

✨ 主要特性

• 医疗问答：为用户提供医学相关问题的解答。
• 健康咨询系统：辅助构建健康咨询服务。
• 医疗专业人员教育工具：助力医疗从业者的学习。
• AI 辅助医疗助手：为医疗工作提供智能辅助。

⚠️ 重要提示

此模型不能替代专业的医疗建议、诊断或治疗。请始终咨询有资质的医疗服务提供者。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，暂无法提供。

💻 使用示例

基础用法

# Input:
instruction = "I'm a 60-year-old man with a history of hypertension and type 2 diabetes..."
response = generate_response(instruction)

# Output:
The symptoms you're describing — including chest pain on exertion, fatigue, shortness of breath, and ankle swelling — may indicate congestive heart failure or coronary artery disease...

高级用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
from peft import PeftModel
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct", trust_remote_code=True)

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4"
)

base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct",
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "AbdullahAlnemr1/qwen2.5-medical-lora")
model = model.merge_and_unload()
model.eval()

# Prompt generation
prompt = '''<|im_start|>system
You are a highly knowledgeable and accurate medical assistant...
<|im_end|>
<|im_start|>user
Instruction: What are the symptoms of anemia?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
'''

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

📚 详细文档

文件和工件

• adapter_model：在医疗数据集上训练的 LoRA 权重。
• README.md：项目文档。
• training_args.bin：训练配置。
• tokenizer_config.json、tokenizer.model、special_tokens_map.json：分词器文件。

提示格式

此模型遵循指令微调格式：

<|im_start|>system
You are a highly knowledgeable and accurate medical assistant trained to provide evidence-based medical advice. Answer clearly and concisely using medical best practices. If the question is unclear or potentially harmful to answer, respond with a disclaimer.<|im_end|>
<|im_start|>user
Instruction: [YOUR INSTRUCTION HERE]
[OPTIONAL INPUT]<|im_end|>
<|im_start|>assistant

📄 许可证

本项目采用 apache-2.0 许可证。

模型信息

属性	详情
作者	AbdullahAlnemr1
基础模型	Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
数据集	lavita/ChatDoctor-HealthCareMagic-100k
训练类型	参数高效微调（LoRA）
框架	Transformers、PEFT、bitsandbytes、Accelerate
模型大小