prontidão operacional
Primeiro, você precisa fazer o download dos seguintes arquivos necessários:
- Pesos do modelo básico
- Pesos do modelo do conversor de visão
- H-LoRA Entendendo os pesos
- Pesos da camada de fusão
Configuração de parâmetros
modificaçõescom_infer.shno script:
- MODEL_NAME_OR_PATH: caminho do modelo básico
- VIT_PATH: Caminho do transformador de visão
- HLORA_PATH: caminhos de peso H-LoRA
- FUSION_LAYER_PATH: Caminho da camada de fusão
Modalidades de implementação
- Executado via script:
bash com_infer.sh - ou execute o comando Python diretamente:
python3 com_infer.pye configurar todos os parâmetros
Descrição do parâmetro
Os caminhos de texto e imagem do problema precisam ser especificados, com ajustes para o tipo de dados (FP16), parâmetros H-LoRA (r=64, alfa=128), etc.
Essa resposta foi extraída do artigoHealthGPT: um grande modelo médico para apoiar a análise de imagens médicas e as perguntas e respostas de diagnósticoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como usar o HealthGPT para fazer testes de imagens médicas? Quais são as etapas exatas?
