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title: MedInd
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last_updated: 2025-01-01
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  - text-generation
downloads: 48
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# MedInd

> MedInd - BAAI_Industry_Competition_Health_dev 在 ModelScope 开源的模型。本次没有训练模型，使用模型均为开源模型，分别为： Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct internlm/internlm25-7b-chat THUDM/glm-4-9b-chat 首先安装vllm进行部署模型

- **Repository**: BAAI_Industry_Competition_Health_dev/MedInd
- **Tasks**: text-generation
- **Downloads**: 48
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2025-01-01

Source: https://www.modelscope.cn/models/BAAI_Industry_Competition_Health_dev/MedInd

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本次没有训练模型，使用模型均为开源模型，分别为：
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
internlm/internlm2_5-7b-chat
THUDM/glm-4-9b-chat
首先安装vllm进行部署模型
```
pip install vllm
```

接下来使用vllm部署模型glm-4-9b-chat
```
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model THUDM/glm-4-9b-chat --port 8086 --trust-remote-code
```

评估数据放置在./dataset/eval_only_query.jsonl中
运行gen生成第一版模型输出结果
```
python gen.py
```
输出结果将保存在./eval/eval_only_query.jsonl中
运行
```
python gen3.py
```

输出结果保存在./eval/agent.jsonl
继续运行，输入修改为./eval/agent.jsonl  输出修改为agent2.jsonl
```
python gen3.py
```
最终获得agent2.jsonl即为最终答案