Estrutura de implementação padronizada
A equipe do projeto projetou uma implementação completa para o HealthGPT: 1) Python 3.10 e bibliotecas de dependência específicas são necessárias para a fase de preparação do ambiente; 2) o gerenciamento de peso do modelo é modularizado e consiste em três componentes separados: o codificador visual (336px ViT), o LLM básico e o adaptador de tarefas; 3) o processo de inferência fornece uma interface de script padronizada que suporta os métodos de invocação bash e métodos de invocação Python.
Uma implantação típica consiste nas seguintes etapas principais: configuração de VIT_PATH para especificar os pesos do transformador visual, configuração de HLORA_PATH para carregar o adaptador de tarefas e integração de recursos multimodais por meio de fusion_layer_path. A documentação do projeto detalha as configurações de parâmetros para diferentes cenários de inferência, por exemplo, a Q&A médica precisa definir HLORA_R=64 e a reconstrução de imagens precisa ser ajustada para HLORA_R=256, que são projetadas para reduzir bastante o limite de implantação para organizações de saúde.
Essa resposta foi extraída do artigoHealthGPT: um grande modelo médico para apoiar a análise de imagens médicas e as perguntas e respostas de diagnósticoO
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch