初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: SylvanL/ChatTCM-7B-SFT
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+---
+library_name: transformers
+tags:
+- medical
+license: apache-2.0
+datasets:
+- SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
+language:
+- zh
+base_model:
+- SylvanL/ChatTCM-7B-Pretrain
+pipeline_tag: text-generation
+---
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+
+# 国内首个从数据集到训练方式到模型权重完全开源的中医大模型.
+
+在2张A800-80G上, 
+
+基于SylvanL/ChatTCM-7B-Pretrain, 在llamafactory框架上,
+
+使用SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT进行了2个epoch的全参数量有监督微调(full Supervised Fine-tuning).
+
+在不出现明显指令丢失或灾难性遗忘的前提下，使模型具备以下能力：
+
+1. 具有将文言文/古文翻译为现代文的能力, 以加强对于中医典籍的理解与使用.
+2. 具有向主流派别执业医生靠拢的临床诊断逻辑与推方能力, 可以理解输入的患者情况并进行判断与分析.
+3. 具有良好的中医知识问答能力, 可以针对中医领域的知识点进行全面且可靠的解答.
+4. 加强模型面向中医术语的基础nlp能力, 可以更好的赋能如中医命名实体识别, 关系抽取, 关联性分析, 同义实体消岐, 拼写检查与纠错等通用功能.
+
+P.S.: 模型并没有进行任何identify的植入
+
+可选Instruction:
+```
+将输入的古文翻译成现代文。
+请为输入的现代文找到其对应的古文原文与出处。
+基于输入的患者医案记录，直接给出你的证型诊断，无需给出原因。
+基于输入的患者医案记录，直接给出你的疾病诊断，无需给出原因。
+基于输入的患者医案记录，直接给出你认为的方剂中药组成。
+基于输入的患者医案记录，直接给出你认为的【治疗方案】{可多选}∈["中药", "成药", "方剂"]，和【诊断】{可多选}∈["证型", "治法", "西医诊断", "中医诊断"]：
+```
+
+```
+epoch 1: 
+    "num_input_tokens_seen": 1649269888,
+    "total_flos": 3298213988794368.0,
+    "train_loss": 1.0691444667014194,
+    "train_runtime": 587389.2072,
+    "train_samples_per_second": 3.483,
+    "train_steps_per_second": 0.016
+
+epoch 2: 
+    "num_input_tokens_seen": 1649269888,
+    "total_flos": 3298213988794368.0,
+    "train_loss": 0.7717254485568724,
+    "train_runtime": 600800.1758,
+    "train_samples_per_second": 3.406,
+    "train_steps_per_second": 0.015
+
+```
+
+![image/png](https://huggingface.co/SylvanL/ChatTCM-7B-SFT/resolve/main/training_loss_epoch1.png)
+
+![image/png](https://huggingface.co/SylvanL/ChatTCM-7B-SFT/resolve/main/training_loss_epoch2.png)
+
+```
+llamafactory-cli train \
+    --stage sft \
+    --do_train True \
+    --model_name_or_path {SylvanL/ChatTCM-7B-Pretrain} \
+    --preprocessing_num_workers 16 \
+    --finetuning_type full \
+    --template default \
+    --flash_attn auto \
+    --dataset_dir {dataset_dir} \
+    --dataset SFT_medicalKnowledge_source1_548404,SFT_medicalKnowledge_source2_99334,SFT_medicalKnowledge_source3_556540,SFT_nlpDiseaseDiagnosed_61486,SFT_nlpSyndromeDiagnosed_48665,SFT_structGeneral_310860,SFT_structPrescription_92896,_SFT_traditionalTrans_1959542.json,{BAAI/COIG},{m-a-p/COIG-CQIA} \
+    --cutoff_len 1024 \
+    --learning_rate 5e-05 \
+    --num_train_epochs 2.0 \
+    --max_samples 1000000 \
+    --per_device_train_batch_size 28 \
+    --gradient_accumulation_steps 4 \
+    --lr_scheduler_type cosine \
+    --max_grad_norm 1.0 \
+    --logging_steps 1 \
+    --save_steps 1000 \
+    --warmup_steps 0 \
+    --optim adamw_torch \
+    --packing False \
+    --report_to none \
+    --output_dir {output_dir} \
+    --bf16 True \
+    --plot_loss True \
+    --ddp_timeout 180000000 \
+    --include_num_input_tokens_seen True \
+    --deepspeed cache/ds_z3_offload_config.json
+
+```