使用场景

- 医生使用HuatuoGPT-o1-70B来辅助诊断罕见疾病。

- 医疗研究人员利用模型分析大量医疗文献，提取关键信息。

- 开发者将模型集成到医疗咨询APP中，提供智能问答服务。

产品特色

- 复杂医疗推理：模型能够进行深入的医疗推理，生成详细的思考过程。

- 多语言支持：支持英文，能够处理英文医疗文档和查询。

- 高效部署：可以部署在多种工具上，如vllm或Sglang，便于集成和使用。

- 直接推理：支持直接推理，用户可以直接输入问题，模型生成答案。

- 思考前回答：模型在回答前会模拟思考过程，提高答案的准确性和可靠性。

- 参数化输出：输出格式包括思考过程和最终响应，方便用户理解模型推理。

- 模型微调：基于LLaMA-3.1-70B架构，针对医疗领域进行了专门的微调。

使用教程

1. 从Hugging Face平台下载HuatuoGPT-o1-70B模型和对应的Tokenizer。

2. 使用Python的transformers库加载模型和Tokenizer。

3. 输入医疗相关的问题或查询，例如'如何治疗某种疾病？'。

4. 将输入文本传递给Tokenizer进行编码。

5. 将编码后的输入传递给模型进行推理。

6. 模型生成包含思考过程和最终响应的输出。

7. 使用Tokenizer将输出解码为可读文本。

8. 分析模型的输出，以辅助医疗决策或研究。