CMLM-ZhongJing

让中医智慧对话，专病专方一键问诊。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 61 🐛 待处理 10 👀 关注 11

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 535

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源模型，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

CMLM-ZhongJing 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手

开发团队pariskang

GitHubhttps://github.com/pariskang/CMLM-ZhongJing

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源模型，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型chatbot,chinese-medicine,chinese-medicine-tcm,cmlm-zhongjing,large-language-models,zhngzhongjing,zhongjinggpt

GitHub 星标★ 535

上线时间2023-05-31 00:00:00

代码更新2026-06-10

仓库体积2.1 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

仲景（CMLM-ZhongJing）是首个专为传统中医领域打造的预训练大语言模型，受古代医学家张仲景启发，旨在解决通用大模型在中医知识问答、辨证论治等专业场景中表现不佳的问题。项目基于深度学习技术，针对中医典籍、方剂、穴位等语料进行预训练和微调，具备中医术语理解、症状-证候关联分析、方剂推荐等核心能力。它可辅助中医学习者查阅知识、支持临床决策参考，并为中医智能化应用提供底层模型支撑。项目以Jupyter Notebook为主要代码形式，开源了模型训练与推理示例，适合研究者和开发者进行二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 535

技术标签

chatbot large-language-models

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 45 分钟部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

GPU 显存按模型规模准备
Python 3.10+

安装与启动步骤

1拉仓库

权重与演示页面在同一个仓库。
```
git clone https://github.com/pariskang/CMLM-ZhongJing.git
```
2装依赖下权重

按说明准备推理环境与模型文件。
3起演示页面

先用网页界面验证效果。
```
python WebDemo.py
```
4问几个中医问题

重点看辨证类问题的回答是否有依据。
5核对边界

它是在专有数据上微调的，超出范围的回答要警惕。