这些体验源自于在私域平台中工作流设计的亲身实践，为了更好的说明这一设计的初衷和功能，这里稍微介绍下私域平台的内容，有助于理解workflow的设计初衷和功能。私域平台不是传统区域医疗平台和医疗系统的叠加，而是构建一个区域级、私有化部署的健康大平台，以“聊天系统 + AI Chatbot + AI agent + 业务工作流 + 医疗区域数仓”为核心，向下聚合全域医疗健康数据，向上承载医保、医疗、医

这些体验源自于在私域平台中工作流设计的亲身实践，为了更好的说明这一设计的初衷和功能，这里稍微介绍下私域平台的内容，有助于理解workflow的设计初衷和功能。私域平台不是传统区域医疗平台和医疗系统的叠加，而是构建一个区域级、私有化部署的健康大平台，以“聊天系统 + AI Chatbot + AI agent + 业务工作流 + 医疗区域数仓”为核心，向下聚合全域医疗健康数据，向上承载医保、医疗、医

1、训练流程（SFT）用户通过 cli.py sft 传入参数。实验管理器（ExperimentManager）创建实验目录，保存配置。模型工厂（ModelFactory）加载基础模型（支持Unsloth优化或标准Transformers），根据模型类型（如Qwen3-14B）自动决定是否使用Unsloth。数据集工厂（DatasetFactory）加载数据，支持多文件混合（concat/inte

基于Tesla T4上进行的RAG系统深度技术验证

文章摘要： 本文详细介绍了基于Unsloth-factory框架的大模型微调与部署流程，重点展示了Qwen3-14B模型的完整处理链条。首先通过优化代码解决了14B模型在T4显卡上的微调问题，实现了从SFT微调、领域验证、基准测试到流式对话的全流程。随后演示了权重合并、GGUF格式转换及Q5_K_M量化过程，最终通过Ollama完成部署。通过对比6个模型（包括Qwen3-14B微调/原始/量化版本

基于Unsloth的高性能大语言模型微调框架，专为小尺寸显卡（Tesla T4）优化设计，支持7B/8B模型的完整训练生命周期管理。在单张小显卡上，用命令行完成 7B/8B 大模型的“SFT微调-领域验证-基准测试-流式对话-权重合并-格式转换GGUF-量化导出”全流程处理。框架采用模块化设计，实现了从数据预处理到模型部署的全流程自动化。ollama-factory能完成类似的功能，并且功能更加全

基于Unsloth的高性能大语言模型微调框架，专为小尺寸显卡（Tesla T4）优化设计，支持7B/8B模型的完整训练生命周期管理。在单张小显卡上，用命令行完成 7B/8B 大模型的“SFT微调-领域验证-基准测试-流式对话-权重合并-格式转换GGUF-量化导出”全流程处理。框架采用模块化设计，实现了从数据预处理到模型部署的全流程自动化。ollama-factory能完成类似的功能，并且功能更加全

文章摘要： 本文详细介绍了基于Unsloth-factory框架的大模型微调与部署流程，重点展示了Qwen3-14B模型的完整处理链条。首先通过优化代码解决了14B模型在T4显卡上的微调问题，实现了从SFT微调、领域验证、基准测试到流式对话的全流程。随后演示了权重合并、GGUF格式转换及Q5_K_M量化过程，最终通过Ollama完成部署。通过对比6个模型（包括Qwen3-14B微调/原始/量化版本

智慧医疗基础平台-01。

医联体是为解决区域医疗卫生机构之间或医疗集团医院之间的业务联动，推进大医院带小医院、基层社区医院的新型服务模型，建立医疗、康复、护理有序衔接的服务体系，发挥三级医院/专科医院的专业技术优势及带头作用，加强小医院、基层社区卫生计生机构能力建设，鼓励康复和护理机构发展，构建分级诊疗、急慢分治、双向转诊的诊疗模型，促进分工协作，合理利用资源，缓解大医院忙，小医院西闲的就医格局，解决看病难的问题。以“县医