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library_name: transformers
tags:
- medical
license: apache-2.0
datasets:
- SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
language:
- zh
base_model:
- SylvanL/ChatTCM-7B-Pretrain
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### 第二个epoch的模型&测试评估结果正在路上...

在2张V800-80G上, 

基于SylvanL/ChatTCM-7B-Pretrain, 在llamafactory框架上,

使用SylvanL/Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT进行了1个epoch的全参数量有监督微调(full Supervised Fine-tuning).


可选Instruction:
```
将输入的文言文/古文翻译成现代文。
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: 
    "epoch": 0.9999178959467966,
    "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

```

```
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_external_traditionalTrans_7304,{BAAI/COIG},{m-a-p/COIG-CQIA} \
    --cutoff_len 1024 \
    --learning_rate 5e-05 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --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

```