随着人工智能技术的飞速发展,AI 在医学领域的应用已经成为现实。特别是在医学影像诊断方面,AI 大模型技术展现出了巨大的潜力和价值,但目前针对中文领域医学大多模态大模型还较少。
今天为大家介绍的这款 XrayGLM,就是由澳门理工大学应用科学学院的檀韬副教授和彭祥佑老师指导,硕士生王荣胜、段耀菲、李俊蓉完成的中文多模态医学大模型。
项目名称: XrayGLM
项目作者: 澳门理工大学应用科学学院
开源许可协议: CC BY-NC-SA
项目地址:gitee.com/WangHaoyuuu…
XrayGLM 团队借助了 ChatGPT 以及公开的数据集,构造了一个X光影像-诊断报告
的医学多模态数据集,随后将构建的中文胸部X光片诊断数据集在 VisualGLM-6B 进行微调训练,并开放了部分训练权重用于学术研究。
数据集来源
XrayGLM 团队选择了 MIMIC-CXR 和 OpenI 两个数据集,MIMIC-CXR 是一个公开可用的胸部X光片数据集,包括377,110张图像和227,827个相关报告,OpenI 是一个来自印第安纳大学医院的胸部X光片数据集,包括6,459张图像和3,955个报告。
为了生成合理的医学报告,XrayGLM 团队对两个数据集进行了预处理,并最终得到了可以用于训练的英文报告。除此之外,为了更好的支持中文社区发展,借助 ChatGPT 的能力将英文报告进行了中文翻译,并最终形成了可用于训练的数据集。
快速上手
1.安装环境
ruby
复制代码
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 国内换源安装依赖
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt
此时默认会安装deepspeed
库(支持sat
库训练),此库对于模型推理并非必要,同时部分Windows
环境安装此库时会遇到问题。 如果想绕过deepspeed
安装,可以将命令改为:
ruby
复制代码
# 安装依赖
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements_wo_ds.txt
# 安装SwissArmyTransformer
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --no-deps "SwissArmyTransformer>=0.3.6"
2.模型推理
CLI推理
bash
复制代码
python cli_demo.py --from_pretrained checkpoints/checkpoints-XrayGLM-3000 --prompt_zh '详细描述这张胸部X光片的诊断结果'
WebUI运行
bash
复制代码
python web_demo.py --from_pretrained checkpoints/checkpoints-XrayGLM-3000
此时访问http://127.0.0.1:7860
即可
XrayGLM 团队也分享出了 XrayGLM 的微调实践教程,感兴趣的开发者可以前往图中频道或直接访问项目仓库了解更多详情:gitee.com/WangHaoyuuu…
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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