🏥 DeepSeek-R1 医疗诊断大模型微调指南

让AI成为你的「数字听诊器」！本项目带你在医疗推理领域玩转大模型微调，全程高能⚡

🌟 项目亮点

• 🚀 闪电训练：基于Unsloth框架，提速2倍显存节省80%！
• 🧠 医学思维链：引入CoT推理让诊断过程「透明化」
• 💊 专业领域适配：专治模型「医学知识贫血症」
• 📊 训练可视化：wandb实时监控训练过程，效果看得见
• 🎯 精准微调：LoRA技术实现「外科手术式」参数调整

🛠️ 快速开始

环境配置

# 创建魔法训练环境 ✨
sudo apt install python3-venv
python3 -m venv unsloth
source unsloth/bin/activate
​
# 安装咒语材料 📦
pip install unsloth wandb python-dotenv

启动微调

# 念动咒语启动训练！ 🔮
python r1-finetuning-unsloth.py

📈 训练过程可视化

# 在wandb中查看训练数据仪表盘 📊
wandb.init(project='Fine-tune-DeepSeek-R1')

🧪 效果对比

微调前

"建议多喝水，注意休息..." 🤒

微调后

"根据病毒性感冒的典型病程：
1. 退烧药仅对症处理...
2. 推荐使用奥司他韦...
3. 需密切观察..." 💊

🗂️ 数据集

# 医学推理黄金数据集 🏆
load_dataset("FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT")

• 500+ 中文医疗场景问答
• 包含详细思维链标注
• 覆盖常见疾病诊断路径

⚙️ 技术配置

组件	配置	说明
模型	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	医学知识蒸馏版
LoRA	r=16, alpha=16	精准参数调整
量化	4bit 加载	显存优化黑科技
训练	BF16混合精度	速度精度双保障

📦 模型保存

# 保存你的医学专家模型 👩⚕️
model.save_pretrained_merged("My_Medical_GPT", save_method="merged_16bit")

🌍 模型部署

# 上传到HuggingFace Hub 🌐
model.push_to_hub_merged("YourName/Medical-R1")

📌 注意事项

1. 🔑 使用前记得替换代码中的hf_token和wb_token
2. 🧪 建议先在500条数据上试跑，再扩展数据集
3. ⚠️ 医疗内容仅供参考，实际应用需专业审核

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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