在日常生活中，我们难免会有一些身体上的不舒服，但是又觉得为这些小问题去医院太费时费力。本项目基于interLM-char-7b模型，旨在打造一款用于身体健康管理和疾病咨询的生活小助手，帮你第一时间分析身体情况和病情症状，并尝试给出一些就诊建议，方便日常生活。
寻医生活小助理😊，加速你的生活！
本项目以interLM-chat-7b为基座模型。结合华妃任务模板数据集+lora微调实现角色扮演。并在兼顾效率和质量的情况下，采用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术更新模型知识库。最后采用LMDeploy框架量化部署，大幅降低模型显存占用。
conda create -n llamaindex python=3.10
conda activate llamaindex
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
# 以下命令安装llama-index依赖包
pip install llama-index==0.10.38 llama-index-llms-huggingface==0.2.0 "transformers[torch]==4.41.1" "huggingface_hub[inference]==0.23.1" huggingface_hub==0.23.1 sentence-transformers==2.7.0 sentencepiece==0.2.0
# 安装streamlit用于网页交互
pip install streamlit==1.36.0
进入rag文件下，运行app.py即可开始对话。
interLM2,XTuner,LlamaIndex,lmdEPLOY
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git checkout -b feature/AmazingFeature) - Commit your Changes (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - Push to the Branch (
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