Modelpublic

minhduc168/Qwen3-VL-2B-Instruct-unsloth-bnb-4bit-Vietnamese-bill-diagnosis

sourceHugging Faceapache-2.0updated 7mo agoView on Hugging Face

0likes16downloads

Model Card

Qwen3-VL-2B-Instruct Vietnamese Bill Diagnosis (4-bit)

Mô hình Qwen3-VL-2B-Instruct Vietnamese Bill Diagnosis được fine-tune cho tác vụ trích xuất thông tin hóa đơn, phiếu thu, đơn thuốc và chuẩn đoán bệnh tiếng Việt. Model hỗ trợ hiểu hình ảnh và văn bản, phù hợp cho các bài toán OCR nâng cao, document understanding và information extraction.

🔥 Điểm nổi bật

—✅ Tối ưu cho tiếng Việt
—✅ Fine-tune cho bill / invoice / prescription / diagnosis extraction
—✅ Phiên bản 4-bit (bnb) giúp giảm VRAM khi inference
—✅ Có thể chuyển sang GGUF để chạy local CPU
—✅ Tương thích với transformers

📂 Cấu trúc Repository

—`/merged_16bit` Chứa trọng số bnb 4-bit để chạy với thư viện transformers + bitsandbytes.

—`/gguf` Phiên bản GGUF dành cho llama.cpp hoặc các engine suy luận local.

Bao gồm:

—Qwen3-VL-2B-Instruct-Vietnamese.Q4_K_M.gguf — bản nén 4-bit chất lượng cao
—Qwen3-VL-2B-Instruct-Vietnamese.mmproj.gguf — file projector xử lý hình ảnh

🚀 Hướng dẫn sử dụng

✅ Với Transformers

python

from transformers import Qwen2VLForConditionalGeneration, AutoProcessor

model = Qwen2VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "minhduc168/Qwen3-VL-2B-Instruct-Vietnamese",
    device_map="auto"
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained(
    "minhduc168/Qwen3-VL-2B-Instruct-Vietnamese"
)

⚠️ Lưu ý quan trọng khi dùng GGUF (Vision Model)

Đối với các model Vision-Language như Qwen3-VL, khi chuyển sang GGUF:

Bắt buộc cần 2 file:

1️⃣ Model chính (.gguf) 2️⃣ Projector (mmproj.gguf)

👉 Thiếu file projector → model không thể xử lý hình ảnh.

📊 Dataset

Bao gồm:

—Hóa đơn bán lẻ
—Phiếu thu
—Đơn thuốc
—Chứng từ tiếng Việt
—Chuẩn đoán bệnh

Định dạng instruction-following giúp model trích xuất dữ liệu có cấu trúc chính xác hơn.

Format mẫu

📌 Example 1 – BILL_OCR

json

{
  "id": "bill_f18b567055ed4c5d85143770499b2f65",
  "image": "bill_001.jpg",
  "conversations": [
    {
      "from": "human",
      "value": "<image>\n[BILL_OCR] Trích xuất danh sách dịch vụ và thông tin liên quan từ bảng trong ảnh.\nKhông suy đoán hoặc bổ sung thông tin không có trong ảnh."
    },
    {
      "from": "gpt",
      "value": "[
        {
            "stt": 1,
            "ten_dich_vu": "STTOMET 1000mg + 50mg",
            "so_luong": "56",
            "don_vi_tinh": "Viên",
            "don_gia": "5.390",
            "thanh_tien": "301.840"
        },
        {
            "stt": 2,
            "ten_dich_vu": "JARDIANCE DUO 12.5mg + 1000mg",
            "so_luong": "56",
            "don_vi_tinh": "Viên",
            "don_gia": "17.976",
            "thanh_tien": "1.006.656"
        },
        {
            "stt": 3,
            "ten_dich_vu": "Atovze* 20mg+10mg",
            "so_luong": "56",
            "don_vi_tinh": "Viên",
            "don_gia": "6.409",
            "thanh_tien": "358.921"
        },
        {
            "stt": 4,
            "ten_dich_vu": "SADAPRON 300mg",
            "so_luong": "28",
            "don_vi_tinh": "Viên",
            "don_gia": "2.750",
            "thanh_tien": "77.000"
        }
    ]"
    }
  ]
}

📌 Example 2 – DIAGNOSIS_EXTRACT

json

{
  "id": "diag_db2888ccc0de4c4b8e9d39c3e08c104a",
  "image": "diag_001.jpg",
  "conversations": [
    {
      "from": "human",
      "value": "<image>\n[DIAGNOSIS_EXTRACT] Hãy trích xuất và cho biết chẩn đoán trong hình này."
    },
    {
      "from": "gpt",
      "value": "Răng 28: [K07 4] Răng mọc lệch"
    }
  ]
}

🎯 Use Cases

—Trích xuất thông tin hóa đơn tự động
—Structured OCR
—Document AI tiếng Việt
—Medical / pharmacy bill parsing
—Fintech document processing

📌 Gợi ý phần cứng

Quantization	VRAM đề xuất
4-bit bnb	~6–8GB
GGUF Q4	Chạy được trên CPU (khuyến nghị ≥16GB RAM)

License

Apache-2.0