Cabot Liu (刘超)-浪潮智慧医疗
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- tokenizer.json +0 -3
README.md
CHANGED
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@@ -6,13 +6,15 @@ license: apache-2.0
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## 📋 项目概述
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SDPMed模型基于山东省疾控中心提供的公共卫生领域材料和网络开源的医疗数据集，由山东浪潮智慧医疗科技有限公司提供技术支持，专门对Qwen3-8B模型进行微调优化。通过精心设计的数据集和训练策略，显著提升了模型在医疗/公卫知识问答方面的性能。
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## 🚀 主要特性
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- **高性能**: 在 [Medbench评估中] 取得8B级模型sota
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- **专业化**: 专门针对 [公共卫生领域] 优化
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- **易部署**: 支持通用的部署方案
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- **可扩展**: 支持进一步微调和定制
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## 📊 模型信息
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@@ -23,37 +25,31 @@ SDPMed模型基于山东省疾控中心提供的公共卫生领域材料和网
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| 模型大小 | [8B参数] |
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| 训练数据量 | [约177万条] |
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| 垂直领域 | [公共卫生领域] |
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| 显存要求 | [至少24GB] |
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## 🔧 环境要求
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### 硬件要求
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- GPU: 建议使用 NVIDIA RTX 4090 或更高配置
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- 显存:
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- 内存: 至少 32GB RAM
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- 存储: 至少 30GB 可用空间
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## 🤝 贡献指南
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欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
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1. Fork 本仓库
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2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
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3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
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4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
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5. 创建 Pull Request
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## 🙏 致谢
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- 感谢 [通义千问] 提供的预训练模型
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- 感谢开源社区的贡献
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## 🔄 更新日志
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⭐ 如果这个项目对您有帮助，请给我们一个星标！
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## 📋 项目概述
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SDPMed模型基于山东省疾控中心提供的公共卫生领域材料和网络开源的医疗数据集，由山东浪潮智慧医疗科技有限公司提供技术支持，专门对Qwen3-8B模型进行微调优化。通过精心设计的数据集和训练策略，显著提升了模型在医疗/公卫知识问答方面的性能。
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本模型将持续性更新，不断整合最新数据，提升模型能力。
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## 🚀 主要特性
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- **高性能**: 在 [Medbench评估中] 取得8B级模型sota
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- **专业化**: 专门针对 [公共卫生领域] 优化
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- **易部署**: 支持通用的部署方案 [ollama/vllm/sglang] 等
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- **可扩展**: 支持进一步微调和定制
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## 📊 模型信息
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| 模型大小 | [8B参数] |
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| 训练数据量 | [约177万条] |
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| 垂直领域 | [公共卫生领域] |
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## 🔧 环境要求
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### 硬件要求
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- GPU: 建议使用 NVIDIA RTX 4090 或更高配置
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- 显存: 非量化版本至少 40GB
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- 内存: 至少 32GB RAM
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- 存储: 至少 30GB 可用空间
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## 🙏 致谢
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- 感谢 [通义千问] 提供的预训练模型
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- 感谢开源社区的贡献
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- 感谢Medbench提供的医学测评
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- 特别感谢 [山东省疾控中心/浪潮智慧医疗] 提供数据/技术支持
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## 🔄 更新日志
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- 常规更新模型文件，加强模型自我认证
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⭐ 如果这个项目对您有帮助，请给我们一个星标！
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tokenizer.json
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@@ -1,3 +0,0 @@
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version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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oid sha256:aeb13307a71acd8fe81861d94ad54ab689df773318809eed3cbe794b4492dae4
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size 11422654
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