尊敬的DoctorGLM应用开发者，我是 InternLM 社区开发者&志愿者尖米, 大佬开源的工作对我的启发很大，希望可以探讨使用 InternLM 实现DoctorGLM的可能性和实现路径，我的微信是mzm312，希望可以取得联系进行更深度的交流

readme里写的chatglm应该指的是6B版本吧，而不是清华官方在130B基座上做的chatglm内测版本

大佬求助！我去deep_training看了，发现这个包被去掉了，有没有知道怎么办呀！

我没有很确定的找到在你的论文中提到的Prompt Designer功能，请问这个功能是在哪个文件中实现的？是通过get_disease_info()向模型提问，还是在知识库里搜索匹配？

你好，我试用了一下你们的https://doctorglm.idealab-llms.com/，看起来很棒！
麻烦指教一下，你们是用什么样的硬件和软件设计去支持这种多用户的部署问题？

二维码过期了 能再弄一个吗

DoctorGLM/DoctorGLM/qa_generation.py非常好用！！

我更改了qa_generation.py，用其他领域的结构化数据生成了问答对json。如果也有人遇到这个情况，可以使用如下代码。需要更改file_path和templ

（似乎不能算pr于是写在issue里了，如有不妥欢迎交流！）

from langchain.document_loaders import DataFrameLoader

file_path = 'data.csv'

df = pd.read_csv(file_path)
df.head()

loader = DataFrameLoader(df,page_content_column="from_name")

docs = loader.load()

idx = 0
qa_dict ={}

for d in docs:
	idx += 1
	# text = d.page_content
	# text = d.page_content
	text = d
	= f"""你是一个聪明的助理。

		给你一段xx相关的技术标准，你必须依据表格想出一个问题和一个对应的答案。

		你想出的问题可以被用来测试xx的专业能力。

		你想出的问题和答案必须和所给文本相关。

		当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：

		```
		[
			"问题": "$你想出的问题放在这",
			"答案": "$你想出的答案放在这"
		]
		```

		所有在 ``` 中间的内容就是你要回答的格式。

		请想出一个问题与一个答案，用以上指定的列表回复，对于以下文本：
		----------------
		{text}"""

	response, history = model.chat(
		 tokenizer, templ, history=[], max_length=2048)

	while_count = 0
	if_good = True
	while ('以下哪' in response) or ('语言模型' in response) or ('文本' in response) or ('以下是' in response):
			response, history = model.chat(
				tokenizer, templ, history=[], max_length=2048)
			while_count += 1
			if while_count > 10:
				if_good = False
				break
	print(response)

	try:
		if if_good:
			question = response.split('答案：')[0][3:]
			answer = response.split('答案：')[1]
			qa = {}
			qa['问题'] = question
			qa['答案'] = answer
			qa_dict[idx] = qa
		else:
			pass
	except:
			pass
	json.dump(qa_dict, open('qa_dict.json', 'w', encoding='utf-8'),
				  indent=4, ensure_ascii=False)
	
print("json加载完成")

如题

在跑gradio.ipynb时遇到这个问题
ImportError: cannot import name 'load_sequential_sampler' from 'numpy_io.pytorch_loader.dataloaders' (/home/arthur/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/numpy_io/pytorch_loader/dataloaders.py)

看起来是deep_learning跟numpy_io库不匹配，numpy_io里没有load_sequential_sampler这个函数。但这两个库我都是用pip安装的最新版。它俩的版本要求是怎样的？

开发者二维码过期可以重新弄一下不

readme里列出来的数据量很大，请问你们训了多久，几个epoch

二维码失效

在线体验失效了

请问多轮对话的微调与数据集是怎么样的？readme里面可以放出来么？

RT

tokenizer, model = load_int('D:\zju_project-surface-202211\DoctorGLM-main\Doctor_GLM\old_pretrain_model\d2bbc82a2cdd04522ad340bdd464379808676950\ice_text.model',8)

\u56de\u7b54\uff1a Σ¬¡×Ñ£¬ÊÒÏÉÓÖÖĶ¶º¬ Á  Á θ׻µÖÔ׺»µÇµÓ¡×¿ÓµÏгǿԹÒÔµ²£¬Ôµ³ÊÄÊÈÈ¿µºÊÐÔÎÒ£¬³ÊÒ¡£¬³×µÇÈȴֿȲԹ¿É¿¡Ä£¬¿Ç»»ÒÈÖ¿ÐÉ¿ÖÒ¡ÔÏÊ¡¸ÒIJ²Ò¸Öлɣ¬Ö¡ÇÄÒÖÊ£¬¢Ô´ÒµÏÔÏ£¬Ö

要不再拉一个群………………

您好，我在您的论文中读到您prompt designer模块提取用户输入的关键词，比如疾病名称和症状，然后基于专业的疾病知识库生成简要描述。
请问这个知识库是否可以在github上获得 或者通过gpt进行信息抽取

Gradio运行后，会出现“No module named 'load_quantization”，安装pip install load_quantization 后，又会报错“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement load_quantization (from versions: none)”、“ERROR: No matching distribution found for load_quantization”，请问怎么办呢？谢谢！

如果没有那么大的显存，可以使用cpu跑吗，如果可以，应该怎么运行

请问DoctorGLM的p-tuning v2版本在huggingface上的哪个模型库里？或者有DoctorGLM其他实现的huggingface库吗？

朋友你好！你们的群链接好像过期了，请问是否有新的？谢谢？

能否询问这个问诊模型的评估指标的计算方法是什么吗

大佬您好，我想加群，请更新一下二维码~