Baichuan-M2-32Bの配備は主に3つのステップに分かれる：
- 環境設定Transformers>=4.42.0とアクセラレートライブラリをインストールする必要があります。PyTorchのCUDAバージョンを使用することを推奨し、NVIDIAドライバが正しく動作していることを確認してください。
- APIサービス構築OpenAI互換のAPIエンドポイントは、sglangやvLLMのような推論エンジンを使って作成することができる。例えばvLLMを使う場合は
vllm serve baichuan-inc/Baichuan-M2-32B --reasoning-parser qwen3 - アプリケーションマッチングサービスを開始した後、医療システムはHTTPリクエストを介してモデルと対話することができ、臨床問題のバッチ処理やリアルタイムの医師と患者の対話シナリオをサポートします。
モデルの診断推論プロセスの追跡を容易にするため、展開中にthinking_modeをオンにする必要があることに注意。
この答えは記事から得たものである。Baichuan-M2：ヘルスケアにおける拡張推論のための大規模言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Baichuan-M2-32Bモデルを実際のプロジェクトに導入するには？
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