GSOC project 24 medical
1.0.0
邊緣計算對在邊緣運行分析非常有益,從而減少了發送給服務器和存儲在核心或云的存儲的數據量,從而增加了延遲。 Analytics Edge Edge生態系統工作負載項目旨在通過專注於雲原生容器化來改善業務分析來實現數字化轉型策略。
在該項目中,將開發AI/ML和生成AI(Genai)工作量,以應對醫療保健/醫療行業所面臨的挑戰。該項目的開發包括使用Suse牧場主的AI/ML和Genai工作負載和Genai工作負載的開源部署以及在Kubernetes上的部署,而OpenSuse Leap則是基礎層操作系統。此外,K3S將被用作為邊緣設計的輕質Kubernetes。
該項目實施將涉及幾個技術堆棧,例如DataOps,以管理數據管道,MLOP和LLMOPS來管理ML和LLM管道,以及平台工程和ITOPS來管理平台。
垂直:醫療/醫療保健
許多人在處理處方藥時面臨各種挑戰。這些挑戰包括陌生的醫學術語,誤解的處方,不清楚的劑量和使用說明,錯過的到期日期,意外的副作用和藥物相互作用。這些問題可能導致過量,事故甚至死亡。
該項目旨在利用機器學習和生成性AI來幫助解決患者和醫生在醫療處方面臨的一些挑戰。這將涉及以下概述的四個功能:


該項目包括Genai,MLOPS和LLMOPS Tech堆棧。
git clone https://github.com/yourusername/analytics-edge-ecosystem.git
cd analytics-edge-ecosystem
HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN="API key"
PINECONE_API_KEY = "API key"
PINECONE_INDEX = "medcial-rag-chatbot"
GENAI_API_KEY = "Gemini key"
GROQ_API_KEY = "Lama3-7b"
pip install -r requirements.txt
steamlit run app.py
該項目旨在不斷改善和擴展其功能。未來的工作包括:
如果您需要支持,請在GitHub存儲庫上打開一個問題。
此讀數文件提供了該項目的全面概述,包括設置說明,貢獻指南,許可證信息,確認,未來工作,參考,常見問題,行為準則,Changelog和支持詳細信息。確保通過實際信息和特定於項目的鏈接更新佔位符。