# Baichuan-M3
## 论文
[Modeling Clinical Inquiry for Reliable Medical Decision-Making](https://arxiv.org/abs/2602.06570)

## 模型简介
Baichuan-M3 是百川智能推出的全新一代医疗增强大语言模型，是继 Baichuan-M2 之后的重要里程碑。
与以往主要聚焦于静态问答或表面角色扮演的方法不同，Baichuan-M3 经过专门训练，能够显式建模 临床决策过程，旨在提升模型在真实医疗场景中的可用性与可靠性。该模型并非仅生成“听起来合理”的答案，或频繁给出诸如“你应尽快就医”等模糊建议，而是被训练为能够 主动获取关键临床信息、构建连贯的医学推理路径，并 系统性地约束易产生幻觉的行为。<br>
具有以下的亮点：<br>
超越 GPT-5.2：在 HealthBench、HealthBench-Hard、幻觉评估和 SCAN-bench 等多项指标上全面超越 OpenAI 最新模型，树立医疗 AI 新的 SOTA。<br>
高保真临床问诊能力：唯一在 SCAN-bench 全部三个维度（临床问诊、实验室检查、诊断）均排名第一的模型。<br>
低幻觉率，高可靠性：通过 Fact-Aware RL，在无外部工具辅助的情况下，幻觉率低于 GPT-5.2。<br>
 高效部署：W4 量化将内存占用降至原始的 26%；Gated Eagle3 推测解码实现 96% 的加速。<br>

## 环境依赖

|     软件     |                      版本                      |
| :----------: | :--------------------------------------------: |
|     DTK      |                    26.04.2                     |
|    python    |                    3.10.12                     |
| transformers |                     4.57.6                     |
|     vllm     | 0.11.0+das.opt1.rc2.dtk2604.20260128.g0bf89b0c | 

推荐使用镜像：harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/vllm:0.11.0-ubuntu22.04-dtk26.04-0130-py3.10-20260204

- 挂载地址`-v`根据实际模型情况修改

```bash
docker run -it \
    --shm-size 200g \
    --network=host \
    --name baichuan_m3 \
    --privileged \
    --device=/dev/kfd \
    --device=/dev/dri \
    --device=/dev/mkfd \
    --group-add video \
    --cap-add=SYS_PTRACE \
    --security-opt seccomp=unconfined \
    -u root \
    -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro \
    -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ \
    harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/vllm:0.11.0-ubuntu22.04-dtk26.04-0130-py3.10-20260204 bash
```
更多镜像可前往[光源](https://sourcefind.cn/#/service-list)下载使用。

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。


## 数据集

`暂无`

## 训练

`暂无`

## 推理

### transformers
#### 单机推理
```bash
python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import os
import torch
os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '1'
os.environ['MODELSCOPE_OFFLINE'] = '1'
model_path = "/baichuan-inc/Baichuan-M3-235B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  model_path, 
  trust_remote_code=True,
  device_map="auto",
  torch_dtype=torch.bfloat16
  )
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

messages = [{"role": "user", "content": "I've been having headaches lately, especially worse in the afternoon. What should I do?"}]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    thinking_mode='on'
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32768,
    temperature=0.6
)
response = tokenizer.decode(generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)
print(response)
```

### vllm

#### 多机推理
加入环境变量

> 请注意：
> 每个节点上的环境变量都写到.sh文件中，保存后各个计算节点分别source`.sh`文件
>
> VLLM_HOST_IP：节点本地通信口ip，尽量选择IB网卡的IP，**避免出现rccl超时问题**
>
> NCCL_SOCKET_IFNAME和 GLOO_SOCKET_IFNAME：节点本地通信网口ip对应的名称
>
> 通信口和ip查询方法：ifconfig
>
> IB口状态查询：ibstat  !!!一定要active激活状态才可用，各个节点要保持统一


```bash
export ALLREDUCE_STREAM_WITH_COMPUTE=1
export VLLM_HOST_IP=x.x.x.x # 对应计算节点的IP，选择IB口SOCKET_IFNAME对应IP地址
export NCCL_SOCKET_IFNAME=ibxxxx
export GLOO_SOCKET_IFNAME=ibxxxx
export NCCL_IB_HCA=mlx5_0:1 # 环境中的IB网卡名字
unset NCCL_ALGO
export NCCL_MIN_NCHANNELS=16
export NCCL_MAX_NCHANNELS=16
export NCCL_NET_GDR_READ=1
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
export VLLM_SPEC_DECODE_EAGER=1
export VLLM_MLA_DISABLE=0
export VLLM_USE_FLASH_MLA=1
export VLLM_RPC_TIMEOUT=1800000

# K100_AI集群建议额外设置的环境变量：
export VLLM_ENFORCE_EAGER_BS_THRESHOLD=44

# 海光CPU绑定核
export VLLM_NUMA_BIND=1
export VLLM_RANK0_NUMA=0
export VLLM_RANK1_NUMA=1
export VLLM_RANK2_NUMA=2
export VLLM_RANK3_NUMA=3
export VLLM_RANK4_NUMA=4
export VLLM_RANK5_NUMA=5
export VLLM_RANK6_NUMA=6
export VLLM_RANK7_NUMA=7
```
启动RAY集群
x.x.x.x对应第一步的head节点VLLM_HOST_IP

```bash
# head节点执行
ray start --head --node-ip-address=x.x.x.x --port=6379 --num-gpus=8 --num-cpus=32
# worker节点执行
ray start --address='x.x.x.x:6379' --num-gpus=8 --num-cpus=32
```
启动vllm server
```bash
vllm serve /baichuan-inc/Baichuan-M3-235B 
    --host x.x.x.x --port 8000  
    --distributed-executor-backend ray 
    --tensor-parallel-size 16 
    --gpu-memory-utilization 0.9 
    --served-model-name baichuan-m3 
    --reasoning-parser deepseek_r1
```
启动完成后可通过以下方式访问：
```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions   \
    -H "Content-Type: application/json"  \
    -d '{
        "model": "baichuan-m3",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "下午头痛怎么办？"
            }
        ]
}'
```
## 效果展示
<div align=center>
    <img src="./doc/result1.png"/>
</div>





### 精度
`DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm,transformers`

## 预训练权重
| 模型名称  | 权重大小  | DCU型号  | 最低卡数需求 |下载地址|
|:-----:|:----------:|:----------:|:---------------------:|:----------:|
| Baichuan-M3-235B | 235B | BW1000  | 16  | [Modelscope](https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-M3-235B) |

## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/baichuan-m3-235b_vllm

## 参考资料
- https://www.baichuan-ai.com/blog/baichuan-M3

