DigitalIntelligenceCenter-of-ICMM/Baize-Traditional-Chinese-Medicine-Large-Language-Model-V3-16bit

Model

白泽中医药大语言模型 V3 - 16bit

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updated Oct 8, 2025

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README

白泽中医药大语言模型 V3 - 16bit

Baize-Traditional-Chinese-Medicine-Large-Language-Model-V3-16bit

🩺 **领域专用 | 中医药智能问答 **

🐉 “白泽”取自中国古代通晓万物的神兽,寓意“通晓中医,智启未来”。本模型致力于推动中医药知识的智能化传承。


📚 模型简介

Baize-TCM-LLM-V3 是一个专为中医药领域设计的大语言模型,基于通用大模型在 157,438 条高质量中医问答语料 上进行指令微调(Supervised Fine-Tuning)。

该模型适用于:

  • 中医智能问答系统
  • 中医药知识辅助诊断
  • 医学生教学与考试辅助
  • 低资源环境下的本地化部署

🏗️ 模型架构

项目说明
基础模型Qwen3-8B
微调数据Baize-TCM-Corpus-for-Large-Language-Models-V3
参数量~8B
量化方式未量化
量化工具
上下文长度2048 tokens
训练方式LoRA

🚀 快速使用(Inference)

方法 :使用 transformers 加载(推荐)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 模型名称
model_name = "your-username/Baize-Traditional-Chinese-Medicine-Large-Language-Model-V3-16bit"

# 加载 tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# 加载模型,使用 float16(16-bit)半精度,不进行量化
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,      # 使用 float16
    device_map="auto",              # 自动分配 GPU 显存
    trust_remote_code=True          # 支持自定义模型代码
)

# 推理
prompt = "问题:气虚的主要症状有哪些?\n答案:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.7,
    do_sample=True
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
medical
question-answering
qwen3
safetensors

Contributors

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Baize-Traditional-Chinese-Medicine-Large-Language-Model-V3-16bit

🩺 **领域专用 | 中医药智能问答 **

🐉 “白泽”取自中国古代通晓万物的神兽,寓意“通晓中医,智启未来”。本模型致力于推动中医药知识的智能化传承。


📚 模型简介

Baize-TCM-LLM-V3 是一个专为中医药领域设计的大语言模型,基于通用大模型在 157,438 条高质量中医问答语料 上进行指令微调(Supervised Fine-Tuning)。

该模型适用于:

  • 中医智能问答系统
  • 中医药知识辅助诊断
  • 医学生教学与考试辅助
  • 低资源环境下的本地化部署

🏗️ 模型架构

项目说明
基础模型Qwen3-8B
微调数据Baize-TCM-Corpus-for-Large-Language-Models-V3
参数量~8B
量化方式未量化
量化工具
上下文长度2048 tokens
训练方式LoRA

🚀 快速使用(Inference)

方法 :使用 transformers 加载(推荐)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 模型名称
model_name = "your-username/Baize-Traditional-Chinese-Medicine-Large-Language-Model-V3-16bit"

# 加载 tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# 加载模型,使用 float16(16-bit)半精度,不进行量化
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,      # 使用 float16
    device_map="auto",              # 自动分配 GPU 显存
    trust_remote_code=True          # 支持自定义模型代码
)

# 推理
prompt = "问题:气虚的主要症状有哪些?\n答案:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.7,
    do_sample=True
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
medical
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qwen3
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