[项目推荐]EmoLLM-心理健康大模型_emollm部署

EmoLLM 是一系列能够支持理解用户-支持用户-帮助用户心理健康辅导链路的开源心理健康大模型，由LLM指令微调而来。它旨在全面理解和促进个体、群体乃至整个社会的心理健康状态。

项目介绍

• GitHub：https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM 【EmoLLM项目提供了完善的中英文文档，包含了数据-微调-部署-RAG-评测-工具等全链路文档，并提供了社群支持答疑（见下文二维码）。本项目会持续活跃更新，欢迎关注star~】

• 在线体验链接：

• EmoLLM-温柔御姐艾薇（aiwei）在线体验链接：https://openxlab.org.cn/apps/detail/ajupyter/EmoLLM-aiwei

• EmoLLM-v2.0在线体验链接：https://openxlab.org.cn/apps/detail/Farewell1/EmoLLMV2.0

• EmoLLM-v1.0在线体验链接：https://openxlab.org.cn/apps/detail/jujimeizuo/EmoLLM

• 模型地址：

• EmoLLM-温柔御姐艾薇（aiwei）模型地址：https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_aiwei

• EmoLLM-v2.0模型地址：https://openxlab.org.cn/models/detail/ajupyter/EmoLLM_internlm2_7b_full

• EmoLLM-v1.0模型地址：https://openxlab.org.cn/models/detail/jujimeizuo/EmoLLM_Model

• 更多详情请关注 Github

• EmoLLM 模型包含以下几个关键组成部分：

• 认知因素：涉及个体的思维模式、信念系统、认知偏差以及解决问题的能力。认知因素对心理健康有重要影响，因为它们影响个体如何解释和应对生活中的事件。

• 情感因素：包括情绪调节、情感表达和情感体验。情感健康是心理健康的重要组成部分，涉及个体如何管理和表达自己的情感，以及如何从负面情绪中恢复。

• 行为因素：涉及个体的行为模式、习惯和应对策略。这包括应对压力的技巧、社交技能以及自我效能感，即个体对自己能力的信心。

• 社会环境：包括家庭、工作、社区和文化背景等外部因素，这些因素对个体的心理健康有着直接和间接的影响。

• 生理健康：身体健康与心理健康紧密相关。良好的身体健康可以促进心理健康，反之亦然。

• 心理韧性：指个体在面对逆境时的恢复力和适应能力。心理韧性强的人更能够从挑战中恢复，并从中学习和成长。

• 预防和干预措施：心理健康大模型还包括预防心理问题和促进心理健康的策略，如心理教育、心理咨询、心理治疗和社会支持系统。

• 评估和诊断工具：为了有效促进心理健康，需要有科学的工具来评估个体的心理状态，以及诊断可能存在的心理问题。

目前已经开源的模型配置如下（基于 Xtuner）：

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对话案例

• 提供通用的心理咨询师、专业的心理咨询师、多种角色的心理咨询师（目前已发布温柔御姐心理医生艾薇、爹系男友心理咨询师、老母亲心理咨询师、严谨科学家四种角色），可自由选择。

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研发团队

• 本项目由南开大学在读硕士（DataWhale成员）发起，多位联合负责人共同维护，由来自北京大学、华中科技大学、北京航空航天大学、江南大学、中科院自动化研究所、哈尔滨工业大学、宾夕法尼亚大学、中国石油大学、南京理工大学、西安电子科技大学、太原理工大学、复旦大学、飞桨领航团、微软等多所高校/企业的博士、硕士、本科生及个人开发者共同参与研发。

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荣誉

• 项目荣获上海人工智能实验室举办的2024浦源大模型系列挑战赛春季赛创新创意奖。

• 项目荣获公众号NLP工程化推文宣传。

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未来规划

• 未来 EmoLLM 将持续迭代，不断提升模型的专业能力和用户体验，路线图如下：

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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