HexQuant/Pars-Medical-o1-Llama-FFT
<div align="center">
🩺 Pars-Medical-o1-Llama-FFT
⚠️This is a beta version and does not have the ability to correctly respond to or handle local runs on its own.⚠️
⚠️The full version will be released in the Pars-Medical application.⚠️
اولین مدل پزشکی دوزبانه فارسی-انگلیسی با استدلال زنجیرهای
First Bilingual Persian-English Medical Model with Chain-of-Thought Reasoning

  
  
</div>
🌟 Overview | معرفی
<table> <tr> <td width="50%" align="right" dir="rtl">
پارس-مدیکال یک مدل هوش مصنوعی پزشکی است که با روش Full Fine-Tune روی مجموعه دادههای پزشکی فارسی و انگلیسی آموزش دیده است.
این مدل از تکنیک Chain-of-Thought (استدلال زنجیرهای) مشابه مدلهای o1 استفاده میکند تا پاسخهای دقیقتر و منطقیتر ارائه دهد.
</td> <td width="50%">
Pars-Medical is a medical AI model trained with Full Fine-Tuning on Persian and English medical datasets.
It uses Chain-of-Thought reasoning (similar to o1-style models) to provide more accurate and logical responses.
</td> </tr> </table>
✨ Features | ویژگیها
🚀 Quick Start | شروع سریع
Using Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "HexQuant/Pars-Medical-o1-Llama-FFT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
messages = [
{"role": "user", "content": "علائم دیابت نوع ۲ چیست؟"}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))Using Ollama (GGUF)
# Use quantized version for local inference
ollama run hf.co/HexQuant/Pars-Medical-o1-Llama-FFT-GGUF📦 Looking for GGUF? See Pars-Medical-o1-Llama-FFT-GGUF for quantized versions.
💬 Example | نمونه
<details> <summary><b>🇮🇷 مثال فارسی - تشخیص پزشکی</b></summary>
User:
یک مرد ۵۵ ساله با درد قفسه سینه، تنگی نفس و تعریق مراجعه کرده است. علائم از ۲ ساعت پیش شروع شده. تشخیص احتمالی چیست؟
Model:
<think>بیایید این مورد را گام به گام بررسی کنیم: ۱. مشخصات بیمار: مرد ۵۵ ساله - در گروه سنی پرخطر برای بیماریهای قلبی ۲. علائم کلیدی: - درد قفسه سینه (علامت کلاسیک) - تنگی نفس (نشانه اختلال عملکرد قلب) - تعریق (فعال شدن سیستم سمپاتیک) ۳. شروع حاد: ۲ ساعت پیش - نشاندهنده وضعیت اورژانسی ۴. تشخیص افتراقی: - سندرم حاد کرونری (ACS) ⚠️ محتملترین - آمبولی ریه - دیسکسیون آئورت</think>تشخیص احتمالی: سندرم حاد کرونری (Acute Coronary Syndrome) اقدامات فوری توصیه شده: 1. ECG فوری (در ۱۰ دقیقه اول) 2. تروپونین و آنزیمهای قلبی 3. آسپرین ۳۲۵ میلیگرم 4. مشاوره قلب اورژانسی
</details>
<details> <summary><b>🇺🇸 English Example - Clinical Reasoning</b></summary>
User:
A 45-year-old woman presents with fatigue, weight gain, cold intolerance, and constipation for 3 months. What is the likely diagnosis?
Model:
<think>Let me analyze this systematically: 1. Patient Profile: 45-year-old female - higher risk for thyroid disorders 2. Symptom Analysis: - Fatigue → decreased metabolic rate - Weight gain → slowed metabolism - Cold intolerance → reduced thermogenesis - Constipation → decreased GI motility 3. Pattern Recognition: All symptoms point to hypometabolic state 4. Most Likely Cause: These are classic signs of decreased thyroid hormone</think>Likely Diagnosis: Hypothyroidism Recommended workup: 1. TSH (primary screening test) 2. Free T4 3. Anti-TPO antibodies (if Hashimoto's suspected) 4. Lipid panel (dyslipidemia common in hypothyroidism)
</details>
📊 Training Details | جزئیات آموزش
Datasets | دیتاستها
📦 Available Formats | فرمتهای موجود
⚠️ Disclaimer | سلب مسئولیت
<table> <tr> <td width="50%" align="right" dir="rtl">
⚠️ این مدل صرفاً برای اهداف آموزشی و تحقیقاتی طراحی شده است.
❌ جایگزین مشاوره پزشکی حرفهای نیست.
✅ همیشه با پزشک متخصص مشورت کنید.
</td> <td width="50%">
⚠️ This model is for educational and research purposes only.
❌ Not a substitute for professional medical advice.
✅ Always consult with a qualified healthcare provider.
</td> </tr> </table>
🔗 Connect | ارتباط
<div align="center">
  
Made with ❤️ TheRealPourya
If you find this model useful, please ⭐ star the repo and share it!
</div>
