一次病院におけるBaichuan-M2-32Bの導入コストを最適化するには？

2025-08-25

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背景

プライマリ・ケア組織は、限られた予算と不十分な技術能力というジレンマにしばしば直面し、モデル性能と導入コストのバランスを取る必要がある。Baichuan-M2-32Bの4ビット定量化機能は、このジレンマに画期的な進歩をもたらす。

ハードウェア選択戦略::
NVIDIA RTX 4090+Intel i7の組み合わせで、RAMは32GB以上を推奨、総コストは3万元以内に抑えることができる。
混合精密推論::
torch.bfloat16（クリティカルでないレイヤー）と4ビット量子化（ラージパラメーターレイヤー）をトランスフォーマーコールで併用することで、30%のメモリフットプリントを削減。
サービス指向の展開::
vLLMの逐次バッチ処理機能を使用すると、1つのインスタンスで5～8件のコンサルテーション要求を同時に処理できるため、ハードウェアの利用率が大幅に向上します。

1.LoRA経由でローカル共通疾患の適応を微調整する。 2.世代長を制限するためにmax_new_tokens=1024を設定する。 3.緊急の問題に対する優先応答を確保するために、sglangのリクエスト優先スケジューリングを有効にする。