Background
基层医疗机构常面临预算有限、技术力量不足的困境，需要平衡模型性能与部署成本。Baichuan-M2-32B的4-bit量化特性为这一难题提供突破口。
Core Programs
- 硬件选型策略::
采用NVIDIA RTX 4090+Intel i7组合，内存建议32GB以上，总成本可控制在3万元内 - Mixed-precision inference::
在transformers调用时组合使用torch.bfloat16(非关键层)+4-bit量化(大参数层)，可减少30%显存占用 - Service-oriented deployment::
使用vLLM的连续批处理功能，单个实例可同时处理5-8个问诊请求，显著提升硬件利用率
advanced skill
1. 通过LoRA微调适配本地常见病种 2. 设置max_new_tokens=1024限制生成长度 3. 启用sglang的请求优先级调度，确保急诊问题优先响应
This answer comes from the articleBaichuan-M2: A Large Language Model for Augmented Reasoning in HealthcareThe
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