Huatuo-Llama-Med-Chinese

环境要求

• Python 3.9 及以上版本
• pip 包管理工具
• 可访问 GitHub 与 HuggingFace 的网络环境
• 进行 LoRA 指令微调训练需要 GPU 等计算资源

安装与启动步骤

1. 1克隆项目仓库

   从 GitHub 拉取本草(Huatuo-Llama-Med-Chinese)源码，并进入项目目录。

   git clone https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese.git
   cd Huatuo-Llama-Med-Chinese

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2. 2确认 Python 版本

   README 建议使用 Python 3.9 以上环境，先查看当前解释器版本是否符合。

   python --version

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3. 3安装依赖包

   在项目根目录执行依赖安装，README 中给出的唯一安装命令即为此条。

   pip install -r requirements.txt

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4. 4选择基模型

   项目基于 LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom、活字等基模型做指令微调，按需准备对应基模型权重。

5. 5按需进行 LoRA 微调

   项目对所有基模型统一采用半精度基模型 + LoRA 的微调方式，以平衡算力开销与模型效果。

如何确认成功

依赖安装过程无报错即表示环境准备完成；README 未提供模型启动或推理的验证命令。

常见问题

注意事项

• README 中仅给出 pip install -r requirements.txt 一条安装命令，训练与推理脚本需查看仓库内其他文档。
• 训练需自行准备基模型权重与算力资源，LoRA 半精度微调可降低显存占用。
• 项目包含多个版本的模型权重，可按部署规模选择合适的模型。
• 医学问答结果仅供参考，不可作为临床诊断依据。