Note

欢迎关注我们最新的工作：CareLlama (关怀羊驼)，它是一个医疗大语言模型，同时它集合了数十个公开可用的医疗微调数据集和开放可用的医疗大语言模型以促进医疗LLM快速发展：https://github.com/WangRongsheng/CareLlama

MedQA-ChatGLM ¹

¹ 使用的数据为cMedQA2

资源

项目	数据集	底座模型
ChatMed	Consult 包含50w+在线问诊+ChatGPT回复，TCM中医药诊疗数据集未公开	LLaMA-7B
ChatDoctor	HealthCareMagic-100k 包含100k+真实患者与医生对话数据集，icliniq-10k 包含10k+患者与医生对话数据集，GenMedGPT-5k 包含5k+由GPT生成的医患对话数据集	LLaMA-7B
Med-ChatGLM	Huatuo-data 、Huatuo-liver-cancer	ChatGLM-6B
Huatuo-Llama-Med-Chinese	Huatuo-data 、Huatuo-liver-cancer	LLaMA-7B
DoctorGLM	CMD. 、MedDialog 、ChatDoctor项目数据集	ChatGLM-6B
MedicalGPT-zh	数据未开源	ChatGLM-6B
Dr.LLaMA		LLaMA
Medical_NLP 2	-	-
CMCQA 3	-	-
QiZhenGPT	-	-
LLM-Pretrain-FineTune	-	-
PMC-LLaMA	-	LLaMA-7B
BianQue	-	-
medAlpaca	-	LLaMA-7B
MedicalGPT	-	-
LLM-Pretrain-FineTune	-	-
ShenNong-TCM-LLM	-	-
Sunsimiao	-	-
CMLM-ZhongJing	-	-
ZhongJing	-	-
Ming	-	-
DISC-MedLLM	-	-

• ² 为相关医学的大模型资源，请务必格外关注FreedomIntelligence
• ³ 来自中国医学对话问答网站春雨，在男科、耳科、妇产科等45个科室医学对话材料
• https://medical.chat-data.com/
• https://huggingface.co/datasets/shibing624/medical

使用

1. 安装环境

pip install -r requirements.txt

2. 微调

2.1 LoRA

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python MedQA-ChatGLM/finetune.py \
                              --do_train \
                              --dataset merged-cMedQA \
                              --finetuning_type lora \
                              --output_dir ./med-lora \
                              --per_device_train_batch_size 32 \
                              --gradient_accumulation_steps 256 \
                              --lr_scheduler_type cosine \
                              --logging_steps 500 \
                              --save_steps 1000 \
                              --learning_rate 5e-5 \
                              --num_train_epochs 10.0 \
                              --fp16

2.2 Freeze微调

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python MedQA-ChatGLM/finetune.py \
                              --do_train \
                              --dataset merged-cMedQA \
                              --finetuning_type freeze \
                              --output_dir ./med-freeze \
                              --per_device_train_batch_size 32 \
                              --gradient_accumulation_steps 256 \
                              --lr_scheduler_type cosine \
                              --logging_steps 500 \
                              --save_steps 1000 \
                              --learning_rate 5e-5 \
                              --num_train_epochs 10.0 \
                              --fp16

2.3 P-Turning V2

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python MedQA-ChatGLM/finetune.py \
                              --do_train --dataset merged-cMedQA \
                              --finetuning_type p_tuning \
                              --output_dir ./med-p_tuning \
                              --per_device_train_batch_size 32 \
                              --gradient_accumulation_steps 256 \
                              --lr_scheduler_type cosine \
                              --logging_steps 500 \
                              --save_steps 1000 \
                              --learning_rate 5e-5 \
                              --num_train_epochs 10.0 \
                              --fp16

更多参数信息，可以查看docs/参数详解.md .

多GPU分布式训练：

# 配置分布式参数
accelerate config

# 分布式训练
accelerate launch src/finetune.py \
                  --do_train \
                  --dataset Huatuo,CMD,MedDialog,guanaco,cognition \
                  --finetuning_type lora \
                  --output_dir med-lora \
                  --per_device_train_batch_size 16 \
                  --gradient_accumulation_steps 4 \
                  --lr_scheduler_type cosine \
                  --logging_steps 10 \
                  --save_steps 1000 \
                  --learning_rate 5e-5 \
                  --num_train_epochs 3.0 \
                  --fp16 \
                  --ddp_find_unused_parameters False \ # 分布式训练时，LoRA微调需要添加防止报错
                  --plot_loss

3. 推理

3.1 可视化

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python MedQA-ChatGLM/web_demo.py \
                              --checkpoint_dir med-lora/
                                              (med-freez/)
                                              (med-p_tuning/)

3.2 命令行

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python MedQA-ChatGLM/infer.py \
                              --checkpoint_dir med-lora/
                                              (med-freez/)
                                              (med-p_tuning/)

4. 合并（可选）

合并模型：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python MedQA-ChatGLM/export_weights.py \
                              --finetuning_weights_path ./med-lora \
                              --save_weights_path ./save_lora

加载合并模型：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python MedQA-ChatGLM/load_export_weights.py \
                              --save_weights_path ./save_lora

结果

微调方式	模型权重	训练时长	训练轮次
LoRA	MedQA-ChatGLM-LoRA	28h	10
P-Tuning V2	MedQA-ChatGLM-PTuningV2	27h	10
Freeze	MedQA-ChatGLM-Freeze	28h	10

训练设置

* 实验是在Linux系统，A100 (1X, 80GB)上进行的

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参考

1. https://github.com/zhangsheng93/cMedQA2
2. https://github.com/zhangsheng93/cMedQA
3. https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning
4. https://github.com/jackaduma/ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch
5. https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B