bkholyday/Qwen2.5-0.5B-Instruct-medicalLLM-HuatuoGPT-o1-sft

# Qwen2.5-0.5B-Instruct Medical LLM

このモデルは、Qwen2.5-0.5B-Instructモデルを医療問題データセット（medical_o1_sft）で継続事前学習したものです。
医療分野の質問応答タスクに特化しています。

## 学習データ
- データセット: medical_o1_sft
- 形式: 医療問題と回答のペア

## 使用方法
このモデルは医療分野の質問応答に使用できます。

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# モデルとトークナイザーのロード
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bkholyday/Qwen2.5-0.5B-Instruct-medicalLLM-HuatuoGPT-o1-sft", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bkholyday/Qwen2.5-0.5B-Instruct-medicalLLM-HuatuoGPT-o1-sft", trust_remote_code=True)

# 医療質問の例
question = "高血圧の一般的な症状と治療法について教えてください。"

# 入力の準備
messages = [{"role": "user", "content": question}]
input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

# 推論
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
output_ids = model.generate(input_ids, max_new_tokens=512)
response = tokenizer.decode(output_ids[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)

print(response)
```