医学智能问诊系统基于DeepSeek-32B预训练模型开发, 支持多轮对话、智能诊断及结构化病历生成(源码+教程)
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简介：
基于DeepSeek-32B预训练模型构建的医学智能问诊系统具备多轮对话能力，并提供智能诊断功能及结构化病历生成功能（附带源码与教学资源）。本项目构建了完整的医学大模型训练与部署体系，主要包含以下几大核心模块：
采用主动引导方式收集患者的症状、病史及用药记录，并通过整合医学知识库提供精准的诊疗建议；
采用智能化的方式自动生成标准化的电子问诊报告；
架构设计如下：
底层架构设计分为三个主要部分：
数据预处理模块
├── 数据预处理
├── 小规模模型验证环节
└──代码调试阶段
其中：
训练阶段包括：
├── QLoRA参数优化微调过程
├── DeepSpeed零三阶优化器应用
└──混合精度优化策略实施
推理阶段则包含：
├── 模型量化优化步骤
└── 知识图谱推理服务构建
整个架构以RTX 5090显卡为基础设计
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