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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

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🎯 项目目标：打造「会思考」的医疗AI助手 💡 小贴士：试试在wandb里对比不同LoRA参数的效果！ 📧 问题反馈：你的[GitHub Issue]就是我们进步的阶梯！