🏥 DeepSeek-R1 医疗诊断大模型微调指南

🏥 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

bash 复制代码
# 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

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

📈 训练过程可视化

ini 复制代码
# 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

arduino 复制代码
"建议多喝水,注意休息..." 🤒

微调后

markdown 复制代码
"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

bash 复制代码
# 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

ini 复制代码
# 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

bash 复制代码
# 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_tokenwb_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

🎯 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!

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