MedGemma-4b-it은 구글이 2025년 5월 21일에 개발한 다중 모드 의료 AI 모델로, 의료 분야를 위해 특별히 설계되었습니다. 이는 MedGemma 제품군의 명령어 조정 버전(Instruction-Tuned)이며 의료 이미지와 텍스트의 공동 분석을 위해 설계되었습니다. 흉부 엑스레이, 피부과 이미지, 안과 이미지, 조직병리학 슬라이드 등 식별 정보가 삭제된 의료 이미지를 포함하는 데이터를 사용하여 사전 학습된 SigLIP 이미지 인코더를 사용합니다. 대규모 언어 모델 구성 요소는 방사선 영상, 조직병리학적 영상 패치, 안과 및 피부과 영상, 의료 텍스트를 포함한 다양한 의료 데이터를 기반으로 학습됩니다.
이 튜토리얼에서는 단일 RTX 4090 카드에 대한 리소스를 사용합니다.
2. 프로젝트 예시
3. 작업 단계
1. 컨테이너 시작 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 진입합니다.
"모델"이 표시되지 않으면 모델이 초기화되고 있음을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 약 3~4분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주시기 바랍니다.
2. 웹페이지에 접속 후 모델과 대화를 시작할 수 있습니다.
사용 방법
4. 토론
🖌️ 고품질 프로젝트를 발견하시면, 백그라운드에 메시지를 남겨 추천해주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들의 QR코드 스캔과 [SD 튜토리얼] 댓글을 통해 그룹에 가입하여 다양한 기술 이슈에 대해 논의하고 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다.↓
인용 정보
이 프로젝트에 대한 인용 정보는 다음과 같습니다.
@misc{medgemma-hf,
author = {Google},
title = {MedGemma Hugging Face}
howpublished = {\url{https://huggingface.co/collections/google/medgemma-release-680aade845f90bec6a3f60c4}},
year = {2025},
note = {Accessed: [Insert Date Accessed, e.g., 2025-05-20]}
}
