【方案】AI智慧医疗医疗大模型质控优化策略解决方案

病历质控医疗大模型质控优化策略解决方案总结与展望背景介绍医疗大模型训练优化策略医疗大模型部署推理实践Agenda秉承“质量即生命”理念致力于利用

CDSS技术提升医疗质量守卫患者安全背景介绍

我们的使命

背景介绍

解决方案

-全面满足三级综合医院、专科医院、县域医院对质量管理与信息化建设的需求

--全方位支持医院向智能化、数字化、精细化的医疗质量管理模式迭代升级

--以AI为抓手，辅助医务、质管、医保、病案等部门优化管理流程，提升工作效率

-02患者安全保障病历质控模型可以及时发现和纠正医疗错误，

保障患者的安全和权益。01医疗质量评估病历是医疗质量的重要指标，

通过病历质控模型可以评估医疗机构的医疗质量和服务水平。03医疗纠纷预防通过病历质控模型，

可以减少医疗纠纷的发生，

维护医疗机构的声誉和形象。背景介绍-病历质控重要性病历内容不完整病历书写内容缺失，

如病程记录中未记录重要检查结果、用药内容等，

影响了病历的完整性和可追溯性。病历质量不规范病历存在书写内容不一致、逻辑混乱等问题，

影响了病历的准确性和可靠性。病历填写不及时患者就诊后，

不及时记录病历内容，

可能导致医生对患者重要信息遗漏或不准确背景介绍-病历质控现存问题030201该类质控点只需要判断文书关键信息中时间点

，只需要理解文本简单语

义信息，

通过传统深度

学习模型可解决该问题。需要跨字段类型理解文本内容和医

疗知识对比，

大模型可

较好解决该类问题。病历填写不及时病历存在两份文书内容不一致，

矛盾的问题

。这类质控点

病历书写内容缺失，

如病历中未记录重要检查

、用药信息等，

这类质控

点

需要长文本理解文本

内容和医疗知识推理。同样也要使用大模型。病历内容不完整背景介绍-病历质控如何解决病历质量不规范查房记录：患儿昨日无发热，今查房，患儿偶有阵发性连声咳嗽，有痰不易咳出，无气喘，无鸡鸣样回声，无犬吠样咳嗽，无腹痛腹泻，无皮疹，胃纳睡眠尚可，大小便无殊。查体：神志清，精神反应可，未见皮疹及出血点，口唇红润，咽充血，呼吸平，未见吸气性三凹征，两肺呼吸音粗，可闻及湿罗音，有右下肺明显，

心音有力，心律齐，心前区未及病理性杂音，腹平软，无压痛及反跳痛，无肌紧张，肝脾肋下未及，未触及包块，神经系统检查未见阳性体征，肢端温，

CRT

1秒。辅助检查：暂无新增。治疗上：继续甲强龙20mg

q12h抗炎，

予停用阿奇霉素，密观患儿体温及咳嗽情况，及时对症处理。医师签名：综合判断一、无缺陷情况1：“病程记录”若无药品或者无药品变更记录情况2：“病程记录”若存在药品变更记录并有进一步分析原因或者目的二

有缺陷背景介绍-质控点分析质控点：

病程记录中停用或更换治疗药品时，需要记录原因或

目的在“病程记录”中，

查找是否有治疗药品变更的相关记录在“病程记录”中，

药品变更进一步分析是否提供了变更的原因或目的、情况1：“病程记录”若存在药品变更记录但无进一步分析原因医疗文本文本抽取文本理解知识推理基于transform架构，大语言模型具有强大的语言理解能力，

能够理解自然语言输入的含义和逻辑关系。通过训练和学习大量的语言数据，大语言模型能够理解不同语境下单词、短语和句子的含义，

从而生成合适的自然语言输出。大语言模型具有知识表示和推理的能力，能够将自然语言输入转化为机器可以理解和处理的形式。通过将自然语言输入转化为符号形式，大语言模型能够进行知识表示和推理，从而生成合适的自然语言输出。背景介绍-质控点分析质控点：

病程记录中停用或更换治疗药品时，需要记录原因或

目的文本理解Large

Language

Model文本抽取知识推理02大模型prompt工程01基座大模型优化策略医疗大模型训练优化策略03效果展示医疗大模型训练优化策略-基座优化Medical

Knowledge

InjectionMedical

Domain

InstructionFrom

Beginner

to

Expert:Modeling

Medical

Knowledge

into

General

LLMs

https://arxiv.org/abs/2312.01040PMC-LLaMA:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforMedicine/abs/2304.14454HuatuoGPT,

TowardsTamingLanguageModeltoBeaDoctor/2023.findings-emnlp.725ResponseFeedbackInstruction

Tuning(SFT)人类反馈的强化学习RLHFContinual

Pretraining医疗文本有的患儿室间隔特别肥厚，突入到左心室腔间，尤其在主动脉瓣下，表现为左心室流出道狭窄称为特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄医疗大模型训练优化策略-基座优化有的

患儿

室间隔

特别PromptCBLUE-参数高效微调赛道

https://tianchi.aliyun.com/dataset/165436FeedForwardMasked

Multi-HeadAttentionContinual

PretrainingInputEmbeddingMedical

Knowledge

InjectionNext

Token

PredictionSofttmaxLinearAdd&

NormAdd&

NormPositional

EncodingOutput

肥厚Input有的患儿室间隔特别肥厚，突入到左心室腔间，尤其在主动脉瓣下，

表现为左心室流出道狭窄称为特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄output上述句子中的实体包含：临床表现实体：室间隔特别肥厚疾病实体：左心室流出道狭窄，

特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄指令下面句子中的药物，微生物类，

医院科室，临床表现，医疗设备，疾病实体有哪些？医疗大模型训练优化策略-基座优化Instruction

Tuning(SFT)PromptCBLUE-参数高效微调赛道

https://tianchi.aliyun.com/dataset/165436MedicalDomain

Instructioninput下面句子中的药物，微生物类，

医院科室，临床表现，医疗设备，疾病实

体有哪些？input有的患儿室间隔特别肥厚，突入到左心室腔间，尤其在主动脉瓣下，

表现为左心室流出道狭窄称为特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄output上述句子中的实体包含：临床表现实体：室间隔

特别肥厚疾病实体：左心室流出

道狭窄，特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄医疗大模型训练优化策略-基座优化InstructionTuning(SFT)

Seq2SeqTrainer

LM_headDecoder

blockL

inear

layerSoftmaxEmbedd

ing

layerPos

it

iona

lencodingDecoder

block...指令MedicalKnowledgeGraphMedical

Q&A

task

Medical

NLP

tasks

Medical

examination

taskMedicalPapersClinicalGuidelinesDrug

InstructionsMedicalexamination医疗大模型训练优化策略-惠每基座优化Instruction

Tuning(SFT)直接偏好优化

DPOResponse

WinResponse

LoseContinual

PretrainingMedical

Knowledge

InjectionMedicalDomain

Instruction医疗语料数量分布

tokens(百万)80706050403020100Medical

PapersMedical

ExaminationClinical

GuidelinesDrug

Instructions70603020MedicalPapersClinicalGuidelinesDrug

InstructionsMedicalexamination医疗大模型训练优化策略-惠每基座优化Continual

PretrainingMedical

Knowledge

InjectionMedicalKnowledgeGraphMedicalQ&AtaskMedicalNLPtasksMedicalexaminationtask医疗大模型训练优化策略-惠每基座优化MedicalKnowledgeGraphoutputInstruction

Tuning(SFT)急性非ST段抬高型心肌梗死MedicalDomain

Instruction心前区疼痛input高型心肌梗死临床表现临床表现是？心前区疼痛ST段抬急性非MedicalKnowledgeGraphMedicalQ&AtaskMedicalNLPtasksMedicalexaminationtask有的患儿室间隔特别肥厚，突入到左心室腔间，尤其在主动脉瓣下，

表现为左心室流出道狭窄称为特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄output上述句子中的实体包含：临床表现实体：室间隔特别肥厚疾病实体：左心室流出道狭窄，

特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄医疗大模型训练优化策略-惠每基座优化下面句子中的药物，微生物类，

医院科室，临床表现，医疗设备，疾病实体有哪些？Instruction

Tuning(SFT)常因受凉，过度疲劳，烟酒过度等致全身及局部抵抗力下降，病原微生物乘虚而入而引发本病。营养不良，患慢性心、肾、关节疾病，生活及工作环境不佳，经常接触高温、粉尘、有害刺激气Huatuo-26Mdatasethttps://da/huatuo-26M.htmlPromptCBLUE-参数高效微调赛道

https://tianchi.aliyun.com/dataset/165436体等皆易罹本病。病原微生物主要为溶血性链球菌，肺炎双球菌、MedicalNLPtasksMedicalQ&AtaskMedicalDomain

Instruction流行性感冒杆菌及病毒。指令input请描述咽炎的病因outputinputMedicalKnowledgeGraphMedicalQ&AtaskMedicalNLPtasksMedicalexaminationtask密观察产程进展严初产妇，

23岁，规律宫缩10小时，持

续观察2小时，

宫口由6cm开大至7cm，胎头＋1，胎心140次/分。医疗大模型训练优化策略-惠每基座优化恰当的处置应为(

)选项:严密观察产程进展,肌注杜冷丁,

静脉滴注缩宫素,

立即行人工破膜,

立即行剖宫手术Instruction

Tuning(SFT)MedicalDomain

Instruction/dataset/medqa-usmleMedical

Examination指令taskoutputinputMedQA医疗大模型训练优化策略-惠每基座优化直接偏好优化DPOinput有的患儿室间隔特别肥厚，突入到左心室腔间，尤其在主动脉瓣下，

表现为左心室流出道狭窄称为特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄上述句子中的实体包含：临床表现实体：室间隔特别肥厚疾病实体：左心室流出道狭窄，

特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄上述句子中的实体包含：临床表现实体：左心室流出道狭窄疾病实体：室间隔特别肥厚下面句子中的药物，微生物类，

医院科室，临床表现，医疗设备，疾病实体有哪些？Response

WinResponse

LoseResponseLoseResponseWinDirectPreference

Optimization/abs/2305.18290MedicalNLPtasks指令Zero-shot

PromptOutputQuestion医疗大模型训练优化策略-prompt工程QuestionAnswerFew-shot

PromptExample:AnswerQuestion提示工程指南

mptingguide.ai/zhInput：OutputAnswerInput有的患儿室间隔特别肥厚，突入到左心室腔间，尤其在主动脉瓣下，

表现为左心室流出道狭窄称为特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄output上述句子中的实体包含：临床表现实体：室间隔特别肥厚疾病实体：左心室流出道狭窄，

特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄Zero-shot

PromptOutputQuestion医疗大模型训练优化策略-prompt工程指令下面句子中的药物，微生物类，

医院科室，临床表现，医疗设备，疾病实体有哪些？AnswerinputInput遗传代谢病婴儿可继发败血症，

因此，

出现败血症时并不能排

除遗传代谢病的可能。有的患儿室间隔特别肥厚，突入到左心室腔间，尤其在主动脉瓣下，表现为左心室流出道狭窄称为特发性肥厚性主动脉瓣下

狭窄上述句子中的实体包含：临床表现实体：室间隔特别肥厚疾病实体：左心室流出道狭窄，

特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄上述句子中的实体包含：疾病实体：遗传代谢病，

败血症QuestionAnswer医疗大模型训练优化策略下面句子中的药物，微生物类，

医院科室，临床表现，医疗设备，疾病实体有哪些？Few-shot

PromptExample:AnswerQuestionExample:

Few-shot指令 output inputInput：Outputoutputinput医疗大模型训练优化策略-惠每prompt工程few-shotPromptLarge

Language

Model初始化BadcaseQuery

Set加入QueryPair自动化加入few-shot

示例Score

RankingRunning

Result>Round

1Prompt

Setprompt

set示例加入Q0医疗大模型训练优化策略-惠每prompt工程自动化加入few-shot

示例

Round

1

Example

1QuestionAnswerLarge

Language

Model

初始化score_0质控规则datasetfew-shot

Prompt验证集训练集初始化Large

Language

Modelfew-shot

PromptExample

2医疗大模型训练优化策略-惠每prompt工程QuestionAnswer自动化加入few-shot

示例当前分数与score_0比较Round

1QuestionAnswerPrompt

SetExample

1验证集医疗大模型训练优化策略-惠每prompt工程自动化加入few-shot

示例>

Round

1

训练集文本相似度计算tf_idf语义相似度计算bert_score取最小值(最不相似)的加入few-shot

prompt希望保证提示示例的多样性QuestionQuestionPrompt

SetPrompt

Set

QuestionsBadcaseQuery

SetBadcase

Questionsfew-shot

promptLarge

Language

Modelfew-shot

PromptLarge

Language

ModelExample

N+1医疗大模型训练优化策略-惠每prompt工程自动化加入few-shot

示例

>

Round

1

Example

NQuestionAnswerQuestionAnswer当前分数与score_max比较Prompt

Set验证集模型缺陷准确率缺陷召回率缺陷f1HM-SFT0.7140.610.658HM-SFT-DPO0.880.90.890qwen-max-04280.80.410.542GLM-4-05200.810.820.815文心一言3.50.870.420.567医疗大模型训练优化策略-效果展示质控点：

病程记录中停用或更换治疗药品时，需要记录原因或

目的该质控点，患者的病程记录都比较长，需要模型具有长文本理解文本内容和医疗知识推理的能力质控病历HM-SFTHM-SFT-DPOqwen-max-0428GLM-4-0520文心一言3.5##病历查房记录：患儿昨日无发热，今查房，患儿偶有阵发性连声

咳嗽，有痰不易咳出，

无气喘，无鸡鸣样回声，

无犬吠样咳嗽，无腹痛腹泻，无皮疹，胃纳睡

眠尚可，大小便无殊。查体：神志清，精神反应可，未见皮

疹及出血点，口唇红润，咽充

血，呼吸平，未见吸气性三凹

征，两肺呼吸音粗，可闻及湿

罗音，有右下肺明显，心音有

力，心律齐，心前区未及病理

性杂音，腹平软，无压痛及反

跳痛，无肌紧张，肝脾肋下未

及，未触及包块，神经系统检

查未见阳性体征，肢端温，CRT1秒。辅助检查：暂无新增。治疗上：继续甲强龙20mgq12h抗炎，予停用阿奇霉素

，

密观患儿体温及咳嗽情况，及

时对症处理。医师签名：##

审核结果##

审核结果：###

分析步骤：**判断是否符合原则**根据提供的病历内容，我将按

照上述步骤进行审核分析：审核分析与判断：###

判断###

判断是否符合原则-根据上述分析，尽管病历中没###进行判断-**停用或更换治疗药品**

：存-该病程记录中提及了停用阿奇有直接详细说明停用阿奇霉素###进行判断在“病程记录”中发现了停药的在-**提及变更的句子中包含变更

的原因或目的**

：包含（环孢霉素的情况，但没有记录停药

的原因或目的，因此违反了“病

程记录中停用或更换治疗药品的具体原因（如“因患者症状改

善且考虑减少药物负担”），但

是从上下文的描述和后续的治以下是根据上述步骤的判断：情况（有变更时间、类型和药

品名称的记录），但并未直接

提及变更的具体原因或目的。素浓度高）时，需要记录原因或目的”的原

则。疗观察计划来看，可以推断出

停药是出于对患者病情的积极-病程记录中确实有停用药品的记录（阿奇霉素）。然而，考虑到病程记录的上下

文和医疗实践的常规，停药可###

结论评估及治疗策略的调整。-虽然没有明确写出停用阿奇霉能是基于医生对患儿病情的综病历符合“病程记录中停用或更###

结论素的具体原因，但是从病历描合评估和治疗方案的调整。换治疗药品时，需记录原因或

目的”的原则。该病历不符合“病程记录中停用

或更换治疗药品时，需要记录原因或目的”的原则。综上所述，虽然病历记录在直接表述停药原因方面不是特别

明确，但通过上下文推断可以

认为医疗团队是在综合考虑患述中可以推断，医师是基于患

儿的病情变化（如无发热）作

出的治疗决策。尽管未直接说明原因，但根据

医疗实践的灵活性和病程记录

的整体性。结论：者病情改善的情况下做出了停

用阿奇霉素的决定，因此从宽

泛的角度理解，此记录基本符

合“病程记录中停用或更换治疗

药品时，需要记录原因或目的”

的原则。不过，为了更加严谨

地遵循医疗文档记录规范，建

议在实际记录中直接明确标注

停药的具体原因，以便于后续

查阅和医疗质量控制。###

总结该病历在执行药品停用时，虽

然未明确记录原因，但根据病

情描述可以合理推断，整体上

是符合医疗记录规范的，但建

议在未来的记录中更加明确。从严格遵循“病程记录中停用或

更换治疗药品时，需要记录原

因或目的”的原则来看，该病历

在记录停用阿奇霉素时未直接

说明原因，因此从字面上看似

乎违反了原则。但考虑到医疗

实践的复杂性和病程记录的灵

活性，以及上下文中隐含的医

疗判断，可以认为医生在停药

时是基于合理的医疗决策医疗大模型训练优化策略-效果展示质控点：

病程记录中停用或更换治疗药品时，需要记录原因或

目的01私有化部署问题02业界大模型实践医疗大模型部署推理实践03intel&惠每大模型实践医疗大模型部署推理实践-私有化部署问题医院服务私有化部署大模型参数量很大至少十亿以上，

私有化部署

对大模型推理性能和服

务器硬件性能提出了很

高要求。私有化部署私有化部署是将大模型部署到医院内部的服务器，以实现本地化存储和处理，确保数据的安全性和隐私性私有化挑战医疗大模型部署推理实践-私有化部署问题大模型推理output上述句子中的实体包含：临床表现实体：室间隔

特别肥厚疾病实体：左心室流出

道狭窄，特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄input有的患儿室间隔特别肥厚，突入到左心室腔间，尤其在主动脉瓣下，

表现为左心室流出道狭窄称为特发性肥厚性主动脉瓣下狭窄指令下面句子中的药物，微生物类，

医院科室，临床表现，医疗设备，疾病实体有哪些？LM_headDecoder

blockL

inear

layerSoftmaxEmbedd

ing

layerPos

it

iona

lencodingDecoder

block...LLMLinear

layerDecoder

block...Decoder

blockPositionalencodingEmbedding

layer大模型推理性能问题由于大模型参数量都是十亿以上的参数级别，

Decoder

Block层数几十层，从待预测文本输入到识别结果输出，整个流程执行下来计算耗时十分高。就算使用

GPU，在14B参数量的模型，预测一个患者的质控规则需要20-30秒，医院的客户往往接受不了。医疗大模型部署推理实践-私有化部署问题OutputLM_headSoftmaxInput医疗大模型部署推理实践-私有化部署问题大模型推理性能问题使用传统的静态Batch

完成四个序列。

在第一次迭代（左）中，每个序列从prompt（黄色）生成一个token（蓝色）。

经过几次迭代（右）后，每个完成的序列都有不同的大小，因为每个序列在不同的迭代中发出其序列结束标记（红色）。

可见序列

3在两次迭代后就已经结束，但仍然需要

等待

Batch

中的序列2最后一个序列完成生成，才能统一输出，这意味着

GPU

未被充分利用LLM

的推理优化技术纵览：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/642412124医疗大模型部署推理实践-业界大模型实践右图为A10040G的显存架构，

40G显存是HBM其带宽是1.5~2.0TB/s

，A100上还有一块SRAM，

其带宽是19TB/s。因此，

Flash

Attention把涉及到显存的读写操作放在SRAM上，那将会极大的提升速度。Flash

Attention

通过将Q

、K和V切块成很多小块

,然后将这些小块的Q

、K和V放进SRAM中执行计算，最后再写回HBM中。医疗大模型部署推理实践-业界大模型实践Flash

Attention推理优化FlashAttention：

https://arxiv.org/abs/2205.14135医疗大模型部署推理实践-业界大模型实践vLLM推理优化vLLM

这是一个基于PagedAttention的用于

LLM快速推理和服务开源库。PagedAttention灵感来自于操作系统中虚拟内存和分页的经典思想，它可以允许在非连续空间立存储连续的KV张量。具体来说，

PagedAttention把每个序列的KV缓存进行了分块，每个块包含固定长度的token，而在计算attention时可以高效地找到并获取那些块。vLLM：

https://docs.vllm.ai/en/latest/医疗大模型部署推理实践-业界大模型实践Mixture-of-Experts(MoE)推理优化随着模型越来越大，训练和推理成本会平

方级增长，为了平衡成本和规模，即希望

在较小成本下实现超大模型的效果。MoE层即将大模型拆分成多个小模型(专家，

expert)，每轮迭代根据样本决定激活一部

分（

黄色部分

）专家用于计算，达到了节

省计算资源的效果。MixtureofExpertsExplained：

https://huggingface.co/blog/moeFasterTransformer

推理优化FasterTransformer(FT)用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。核心基于图融合技术。图融合技术是将多层神经网络组合成一个单一的神经网络，将使用一个单一的内核进行计算。

这种技术减少了数据传输和内核调用，从而加速了推理阶段的计算。我们可以将Transformer

计算消耗资源的Maskedmulti-headattention模块所有操作都可以合并到一个内核。医疗大模型部署推理实践-业界大模型实践OutputTransformerPositional

EncodingAdd&

NormMasked

Multi-HeadAttentionFeedForwardInputEmbeddingFasterTransformer：

/NVIDIA/FasterTransformerSofttmaxLinearAdd&

NormInput医疗大模型部署推理实践-intel&惠每大模型实践医疗大模型部署推理实践-intel&惠每大模型实践xFasterTransformer

推理优化xFasterTransformer

是英特尔开源的推理框架，为LLM在

CPU

平台上的推理加速提供了一种深度优化的解决方案。xFasterTransformer

优化自上而下采用了多种优化策略

,包括张量并行(Tensor

Parallelism)和流水线并行(Pipeline

Parallelism)，

使用硬件加速指令

AMX

、

AVX512

向量化优化，避免冗余计算。英特尔技术汇

/read/cv33811868/分布式推理优化分布式推理过程中，通信延迟对推理性能的影响较大。项目在使用高效的通信库

oneCCL

基础上，优化通信实现，降低通信量。在每轮推理的初始阶段，

我们的实现方式是广播

token

ID，而不是广播根据token

ID

查出来的Embedding

的值。

Embedding

值数据量大，影响到分布式的通信效率。另外，计算模块和通信模块在交互的时候，

往往会涉及到数据拷贝，

一种更激进的优化方式可以尝试省去这些拷贝。医疗大模型部署推理实践-intel&惠每大模型实践xFasterTransformer

推理优化InferencePerformanceOptimizationforLargeLanguageModelsonCPUs

https://arxiv.org/abs/2407.07304高性能的计算加速库项目集成了

oneDNN

、oneMKL

以及定制化优化矩阵计算库实现。通过多个计算库的结合，

为用户自动选择最优实现，并提供了大量的基础算子优化，如矩阵乘法、

softmax

和常用的激活函数等等，为大语言模型推理提供基本的

kernel

支持。通过使用这些计算库，可以将LLM

中的操作加速到更高的性能水准，从而提高整体计算效率。在支持高级矩阵扩展

AMX技术的平台上，xFasterTransformer

会自动识别并使用AMX

对矩阵运算进行加速，从而大大提升推理性能。医疗大模型部署推理实践-intel&惠每大模型实践xFasterTransformer

推理优化英特尔技术汇

/read/cv33811868/在线量化(On

Quantization

）在特定的操作内嵌入伪量化节点(fake

quantization

op)，

用于统计训练时流经该节点数据的最大值和最小值，便于在推理时进行量化，而且训练时量化指干预神经网络的前向推理，不参与反向传播和梯度更新。离线量化

(Off

Quantization)基于依据训练完的模型进行量化，工作原理比较简单，对网络模型的权重参数通过量化公式进行转换，但在内存初始化时对

网络模型的权重进行反量化操作变成float

进行正常的推理。医疗大模型部署推理实践-intel&惠每大模型实践医疗大模型部署推理实践-intel&惠每大模型实践BigDL-LLM优化方案HuggingFaceAPILangchainAPI2.编程API接口langchainAPIHuggingface-Style

PythonBindingPromptCLI1.便捷

CLILLMon

PytorchLLMonGGML-INT4inferencebenchmarkllm-convert\-x<LLM家系名>\-f

pth

\-t<量化精度>\-o<输出目录>\

<模型源目录>llm-cli\-t<线程数>\-x<LLM家系名>\-m<量化模型文件>\-c<上下文长度>\-n<最大输出长度>\-v-p

\“<Prompt>”intrinsics:AVX512VNNI基无第四伐英特尔

至强

可抗展处理器1.便捷

CLI(预览和快速测试)2.编程

API接口

(代码整合)BigDL-

LLMoneAPI医疗大模型部署推理实践-intel&惠每大模型实践OpenVINO

加速方案https://blog.openvino.ai/blog-posts/enable-chatglm-by-creating-openvino-tm-stateful-model-and-runtime-pipelinehttps://huggingface.co/docs/optimum/main/i