Modelpublic

Songlei327/Doctor.Song-0.8B-Medical

sourceHugging Faceupdated 4mo agoView on Hugging Face

0likes55downloads

Model Card

Doctor.Song-0.8B-Medical

中文医学对话大模型。基于 Qwen3.5-0.8B-Base，在单卡 RTX 3090 (24GB) 上完成 PT → SFT → DPO → SFT-CoT 四阶段全流程训练。

模型规格

项目	值
基座模型	Qwen3.5-0.8B-Base
参数	0.8B (24层, hidden=1024, 8头注意力)
词表大小	248,320
训练硬件	单卡 RTX 3090 (24GB)
全流程微调耗时	~5 小时

可用版本

版本	路径	体积	用途
FP32	根目录	2.82 GB	完整精度，适合 GPU 生产部署
4-bit NF4	`/4bit`	1.21 GB	双重量化，适合低显存/移动端
GGUF Q4KM	`/gguf`	505 MB	llama.cpp 推理，Mac Metal 可达 63 tok/s
LoRA 适配器	`/lora/*`	40~60 MB/个	复现训练过程或继续微调

训练数据

阶段	样本量	方法	产物
PT 增量预训练	11,475 条	全参数	医学教科书/论文/临床指南语料
SFT 指令微调	7,981 对	LoRA (r=8, α=16)	`/lora/sft-lora`
DPO 偏好对齐	7,316 对	LoRA (r=8, β=0.1)	`/lora/dpo-lora`
CoT 推理链	3,000 条	LoRA (r=16)	`/lora/sft-cot-lora`

使用方式

Transformers（FP32 完整版）

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Songlei327/Doctor.Song-0.8B-Medical",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Songlei327/Doctor.Song-0.8B-Medical")

messages = [{"role": "user", "content": "感冒发烧了应该怎么办？"}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

4-bit 量化版

bash

pip install bitsandbytes

python

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Songlei327/Doctor.Song-0.8B-Medical",
    subfolder="4bit",
    device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Songlei327/Doctor.Song-0.8B-Medical")
# 使用方式同上

llama.cpp / GGUF

bash

# 下载 GGUF
huggingface-cli download Songlei327/Doctor.Song-0.8B-Medical --local-dir . gguf/

# 直接推理
llama-cli -m gguf/doctor-song-Q4_K_M.gguf \
    -p "<|im_start|>user\n感冒发烧了应该怎么办？<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n" \
    -n 512 -t 4

# 或启动 OpenAI 兼容 API 服务
llama-server -m gguf/doctor-song-Q4_K_M.gguf \
    --port 8000 -ngl 99 --ctx-size 4096
# curl http://localhost:8000/v1/chat/completions

LoRA 适配器（复现/继续训练）

bash

# 合并 SFT LoRA 到基座模型
python tools/merge_peft_adapter.py \
    --base_model Qwen/Qwen3.5-0.8B-Base \
    --lora_model ./lora/sft-lora \
    --output_dir ./outputs/sft-merge

# 合并 DPO LoRA
python tools/merge_peft_adapter.py \
    --base_model ./outputs/sft-merge \
    --lora_model ./lora/dpo-lora \
    --output_dir ./outputs/dpo-merge

推理速度参考

环境	格式	速度
RTX 3090 bf16	FP32	预估 20-40 tok/s
Mac MPS (Apple Silicon)	FP32	实测 2.3 tok/s
Mac Metal + llama.cpp	GGUF Q4KM	实测 ~63 tok/s

免责声明

本模型仅限研究目的使用，不能替代专业医生诊断。模型输出不代表医学建议，具体医疗问题请咨询执业医师。