明医 (MING) 项目下载及安装教程

1. 项目介绍

明医 (MING) 是一个基于医疗指令微调的中文医疗问诊大模型。该项目由上海交通大学未来媒体网络协同创新中心和上海人工智能实验室智慧医疗中心合作研发。MING 模型的主要功能包括医疗问答、案例分析和智能问诊。项目开源了多个版本的模型，包括 MING-7B、MING-1.8B 和 MING-MOE 等。

2. 项目下载位置

你可以通过以下链接访问 MING 项目的 GitHub 仓库并下载项目代码：

MING 项目 GitHub 仓库

3. 项目安装环境配置

在安装 MING 项目之前，你需要确保你的环境满足以下要求：

• Python 版本：3.9.16
• PyTorch 版本：2.0.1+cu117
• PEFT 版本：0.9.0

你可以使用以下命令安装所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

环境配置示例

以下是环境配置的示例图片：

4. 项目安装方式

4.1 克隆项目仓库

首先，你需要克隆 MING 项目的 GitHub 仓库到本地：

git clone https://github.com/MediaBrain-SJTU/MING.git
cd MING

4.2 安装项目依赖

进入项目目录后，使用以下命令安装项目依赖：

pip install -e .

4.3 下载模型参数

MING 项目提供了多个版本的模型参数，你可以根据需要下载相应的模型。以下是下载 MING-MOE 模型的示例命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m ming/serve/cli.py \
  --model_path [path_to_checkpoint] \
  --model_base [path_to_base_model] \
  --max_new_token 3072

5. 项目处理脚本

MING 项目提供了多个处理脚本，用于模型的训练、推理和服务。以下是一些常用的脚本：

5.1 模型推理脚本

python -m ming/serve/cli.py \
  --model_path [path_to_checkpoint] \
  --max_new_token 2048

5.2 多轮对话脚本

python -m ming/serve/cli.py \
  --model_path [path_to_checkpoint] \
  --conv_template bloom \
  --max_new_token 512 \
  --beam_size 3 \
  --temperature 1.2

通过这些脚本，你可以轻松地进行模型的推理和多轮对话。

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通过以上步骤，你应该能够成功下载并安装 MING 项目，并开始使用其强大的医疗问诊功能。如果你在使用过程中遇到任何问题，可以参考项目的 GitHub 仓库中的文档或提交 Issue 寻求帮助。