XrayGLM

环境要求

• Python 环境（用于运行 web_demo.py 与安装 requirements.txt 依赖）
• 能访问 GitHub 与 HuggingFace 下载代码和模型权重
• 本地需要有 XrayGLM 模型权重目录 checkpoints/checkpoints-XrayGLM-3000
• 建议使用 Linux 环境，Windows 安装 deepspeed 可能出错（可用 requirements_wo_ds.txt 绕过）

安装与启动步骤

1. 1获取项目代码

   从 GitHub 克隆 XrayGLM 仓库到本地，后续命令都在该目录下执行。

   git clone https://github.com/WangRongsheng/XrayGLM.git
   cd XrayGLM

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2. 2安装项目依赖

   在项目根目录执行，安装 requirements.txt 中的全部依赖；国内网络可换用阿里云镜像源加速。

   pip install -r requirements.txt

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3. 3国内换源安装

   如果官方源太慢，把安装命令换成阿里云镜像，安装内容与上一步一致。

   pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt

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4. 4绕过 deepspeed 安装

   Windows 或不需要训练时可改用 requirements_wo_ds.txt，再单独安装 SwissArmyTransformer。

   pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements_wo_ds.txt
   pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --no-deps "SwissArmyTransformer>=0.3.6"

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5. 5准备模型权重

   从项目给出的 HuggingFace 主页（huggingface.co/wangrongsheng）获取权重，按命令要求放到 checkpoints/checkpoints-XrayGLM-3000 目录下。

6. 6启动 WebUI 对话

   用 --from_pretrained 指定本地权重目录启动 Gradio 网页演示，加载完成后在浏览器操作。

   python web_demo.py --from_pretrained checkpoints/checkpoints-XrayGLM-3000

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关键配置

如何确认成功

浏览器访问 http://127.0.0.1:7860，能看到 WebUI 页面并可上传胸部 X 光片进行中文问答，即为启动成功。

常见问题

注意事项

• 仓库使用 CC BY-NC-SA 许可，禁止商业用途，使用前请阅读许可条款。
• deepspeed 主要用于支持 sat 库训练，模型推理并不需要，可按需选择是否安装。
• README 中列出 Colab 与 HuggingFace 链接，也可参考官方渠道获取权重与在线体验。