您是否想知道人工智能模型如何学习理解医学图像？今天，我将带您完成一个令人兴奋的项目：微调 Meta 的 Llama 3.2 Vision 模型来分析放射线图像。如果您不是技术专家，也不要担心 - 我会用简单的术语来解释。
它是如何运作的？
想象一下，有一个人工智能助手可以查看 X 射线并提供详细的医学描述。这正是我们在这里构建的。我们正在采用 Meta 强大的 Llama 3.2 Vision 模型（一个 110 亿参数的 AI）并教它更好地理解医学图像。这就是有趣的地方：在训练之前，模型给出了医学图像的通用的、有些模糊的描述。但经过我们的微调过程后，它变得更加精确和专业，说话更像一个专业的放射技师。
这个过程就像通过例子来教学生一样。我们使用名为“Radiology_mini”的数据集，其中包含与专家描述配对的 X 射线图像。我们反复向模型展示这些内容，它学会了：
- 识别特定的医疗特征
- 使用正确的医学术语
- 像专业放射技师一样构建其响应
我们正在使用一种名为 LoRA（低秩适应）的巧妙技术，即使在单个 GPU 上也可以训练这个庞大的模型。将其视为教导模型更好地完成其工作，而无需重写其整个知识库。
这种转变是显着的。在训练之前，该模型给出了一般的临床观察结果，例如“这张射线照片似乎是上颌和下颌的全景…”训练之后，它提供了更有针对性和结构化的观察结果，例如“全景射线照片显示双侧动脉瘤性骨囊肿（ABC）” — 对于医疗专业人员来说更加精确和有用！
技术实施
让我们深入研究一下如何自己实现这一点。这是包含代码的分步指南：
1. 设置与安装
首先，安装所需的包：
pip install unsloth
export HF_TOKEN=xxxxxxxxxxxxx # Your Hugging Face token
2. 完整代码
这是完整的实现，分为逻辑部分：
import os
from unsloth import FastVisionModel
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import TextStreamer
from unsloth import is_bf16_supported
from unsloth.trainer import UnslothVisionDataCollator
from trl import SFTTrainer, SFTConfig# Load the model
model, tokenizer = FastVisionModel.from_pretrained("unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct",load_in_4bit = True,use_gradient_checkpointing = "unsloth",
)# Configure fine-tuning parameters
model = FastVisionModel.get_peft_model(model,finetune_vision_layers = True,finetune_language_layers = True,finetune_attention_modules = True,finetune_mlp_modules = True,r = 16,lora_alpha = 16,lora_dropout = 0,bias = "none",random_state = 3407,use_rslora = False,loftq_config = None,
)# Load and prepare the dataset
dataset = load_dataset("unsloth/Radiology_mini", split = "train")
instruction = "You are an expert radiographer. Describe accurately what you see in this image."def convert_to_conversation(sample):conversation = [{ "role": "user","content" : [{"type" : "text", "text" : instruction},{"type" : "image", "image" : sample["image"]} ]},{ "role" : "assistant","content" : [{"type" : "text", "text" : sample["caption"]} ]},]return { "messages" : conversation }converted_dataset = [convert_to_conversation(sample) for sample in dataset]# Configure the trainer
FastVisionModel.for_training(model)
trainer = SFTTrainer(model = model,tokenizer = tokenizer,data_collator = UnslothVisionDataCollator(model, tokenizer),train_dataset = converted_dataset,args = SFTConfig(per_device_train_batch_size = 2,gradient_accumulation_steps = 4,warmup_steps = 5,max_steps = 30,learning_rate = 2e-4,fp16 = not is_bf16_supported(),bf16 = is_bf16_supported(),logging_steps = 1,optim = "adamw_8bit",weight_decay = 0.01,lr_scheduler_type = "linear",seed = 3407,output_dir = "outputs",report_to = "none",remove_unused_columns = False,dataset_text_field = "",dataset_kwargs = {"skip_prepare_dataset": True},dataset_num_proc = 4,max_seq_length = 2048,),
)# Train the model
trainer_stats = trainer.train()# Test after training
print("\nAfter training:\n")
FastVisionModel.for_inference(model)
image = dataset[0]["image"]
instruction = "You are an expert radiographer. Describe accurately what you see in this image."messages = [{"role": "user", "content": [{"type": "image"},{"type": "text", "text": instruction}]}
]
input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt = True)
inputs = tokenizer(image,input_text,add_special_tokens = False,return_tensors = "pt",
).to("cuda")text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True)
_ = model.generate(**inputs, streamer = text_streamer, max_new_tokens = 128,use_cache = True, temperature = 1.5, min_p = 0.1)# Save and upload the model
model.save_pretrained("lora_model")
tokenizer.save_pretrained("lora_model")model.save_pretrained_merged("your-username/Llama-3.2-11B-Vision-Radiology-mini", tokenizer,)
model.push_to_hub_merged("your-username/Llama-3.2-11B-Vision-Radiology-mini", tokenizer, save_method = "merged_16bit", token = os.environ.get("HF_TOKEN"))
- 模型加载：我们以 4 位精度加载预训练的 Llama 3.2 Vision 模型以节省内存。
- 微调配置：我们可以微调各种模型组件，包括视觉层、语言层和注意力模块。
- 数据集准备：代码将放射图像及其描述转换为模型可以理解的对话格式。
- 训练配置：我们使用具有特定参数的 SFTTrainer：
- 每个设备的批量大小为 2
- 4个梯度累积步骤
- 最多 30 个训练步骤
- 2e-4的学习率
- 线性学习率调度器
\5. 模型保存：训练后，我们保存 LoRA 权重和模型的合并版本。
重要性
这种技术在医疗保健领域可能具有极高的价值：
- 帮助放射科医生更高效地工作
- 在专家接触有限的地区提供初步筛查
- 培养医学生
- 提供第二意见
技术栈
对于技术上的好奇，我们使用了几种现代工具来实现这一点：
- Unsloth：一个让微调更高效的库
- PyTorch：用于底层机器学习操作
- Hugging Face：用于管理和共享训练后的模型
展望
这只是开始。随着这些模型不断改进并变得更加专业，它们可能成为医疗保健环境中的宝贵工具。然而，重要的是要记住，它们的目的是帮助而不是取代人类医疗专业人员。
条件和资源
要运行此代码，您需要：
- 具有至少 48GB VRAM 的 GPU（例如 RTX A6000）
- Python 3.8+
- Hugging Face 帐户和 API 令牌
- 训练时间约5分钟
提示：虽然这项技术令人兴奋，但它仍然是辅助人类专业知识的工具，而不是取代它。医疗保健的未来在于人类专业人员和人工智能助手之间的和谐合作。
最后的提示
- 在训练期间始终监控 GPU 内存使用情况
- 从少量训练步骤开始来测试您的设置
- 确保您的训练数据是高质量的并正确标记
- 跟踪之前/之后的结果以衡量改进情况
请随意尝试超参数并使代码适应您的特定用例。医疗保健领域的人工智能正在快速发展，并且还会有很大的创新空间。
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