许可证：apache-2.0
数据集：

• FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT
  语言：
• 英语
  评估指标：
• 准确率
  基础模型：
• mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
  流水线标签：文本生成
  库名称：transformers
  标签：
• 化学
• 医学
• 医生
• AI医生
• 疾病
• 医疗AI
• 医学学士
• AI代理

模型卡片

🩺 医疗诊断AI模型 - 基于Mistral-7B与LoRA技术 🚀
🔹 模型概述：
基础模型：Mistral-7B（77亿参数）
微调方法：LoRA（低秩自适应）
量化：bnb_4bit（降低内存占用，同时保持性能）
🔹 参数详情：
原始Mistral-7B参数：77亿
LoRA微调参数：约占总参数的4.48%（约3.4亿）
最终合并模型大小（bnb_4bit量化）：约4.5GB
🔹 核心特性：
✅ 精准诊断胸痛、头晕、呼吸困难等症状
✅ 采用思维链（CoT）提示实现逐步医学推理
✅ 高效推理，降低显存占用（适合显存有限的GPU）

🔹 应用场景：
旨在为医疗专业人员提供清晰、有证据支持的见解，辅助临床决策。
📝 注意：本模型提供有价值的参考，但不能替代专业医疗判断。

本模型卡片是基础模板，基于原始模板生成。

模型详情

原始Mistral-7B参数：77亿
LoRA微调参数：占总参数的4.48%（约3.4亿）
最终合并模型大小（bnb_4bit量化）：约4.5GB
🔹 核心特性：
✅ 精准诊断胸痛、头晕、呼吸困难等症状
✅ 采用思维链（CoT）提示实现逐步医学推理
✅ 高效推理，降低显存占用（适合显存有限的GPU）

模型描述

本模型基于强大的Mistral-7B语言模型，以其卓越的推理能力和深度语言理解著称。通过LoRA微调，模型在以下医疗任务中表现优异：
✅ 根据胸痛、头晕、气短等症状诊断疾病
✅ 通过思维链（CoT）提示提供详细的逐步医学推理
✅ 生成有证据支持的高精度答案

• 开发者：[Ritvik Gaur]
• 资助方[可选]：[需补充信息]
• 分享者[可选]：[需补充信息]
• 模型类型：[医疗大语言模型]
• 支持语言(NLP)：[需补充信息]
• 许可证：[需补充信息]
• 微调基础模型[可选]：[Mistral-7B-Instruct-v3]

模型来源[可选]

• 代码库：[需补充信息]
• 论文[可选]：[需补充信息]
• 演示[可选]：[需补充信息]

用途

直接使用

[需补充信息]

下游任务[可选]

[需补充信息]

不适用范围

请勿完全依赖此模型处理真实疾病，本模型仅作为已验证医疗应用的辅助工具。

偏差、风险与限制

[需补充信息]

建议

用户（直接或下游）应了解模型的潜在风险、偏差和限制。需进一步补充建议信息。

快速开始

!pip install -q -U bitsandbytes  
!pip install -q -U peft  
!pip install -q -U trl  
!pip install -q -U tensorboardX  
!pip install -q wandb  

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer  

# ✅ 加载模型  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ritvik77/Medical_Doctor_AI_LoRA-Mistral-7B-Instruct_FullModel")  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ritvik77/Medical_Doctor_AI_LoRA-Mistral-7B-Instruct_FullModel")  

# ✅ 示例推理  
prompt = "患者主诉胸痛、头晕伴鼻出血，可能是癌症吗？"  
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)  

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)  
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))  

训练详情

训练数据

[需补充信息]

训练流程

超参数配置

🔎 LoRA配置

评估

[需补充信息]

环境影响

碳排放估算可使用机器学习影响计算器，参考Lacoste等(2019)。

[需补充硬件类型/使用时长/云服务商等信息]

技术规范[可选]

[需补充信息]

引用[可选]

[需补充文献信息]

术语表[可选]

[需补充说明]

更多信息[可选]

[需补充内容]

模型卡片作者[可选]

[需补充信息]

模型卡片联系方式

[需补充信息]