Panda Med 4 là mô hình ngôn ngữ lớn chuyên sâu về y tế dành riêng cho người Việt Nam, được tinh chỉnh (Fine-tuned) từ kiến trúc Gemma 2 (2B) trên tập dữ liệu Hỏi-Đáp sức khỏe chất lượng cao.

🌟 Đặc điểm nổi bật & An toàn Y tế

Văn phong thân thiện & Trấn an: Giải thích nguyên nhân triệu chứng bằng ngôn từ đời thường dễ hiểu, đánh giá mức độ nghiêm trọng.
Hệ thống Red Flags Safety: Tự động nhận diện các triệu chứng nguy cấp (đau ngực thắt, đột quỵ, sốt cao co giật, thở dốc...) và khuyến cáo đưa bệnh nhân đi Cấp cứu 115 / Bệnh viện ngay lập tức.
Thận trọng với Thuốc: Tự động chèn cảnh báo không tự ý dùng kháng sinh / thuốc kê đơn khi chưa có chỉ định của bác sĩ/dược sĩ.
Định dạng sẵn GGUF & Ollama: Hỗ trợ chạy trực tiếp siêu mượt trên Ollama / LM Studio.

💻 1. Sử dụng trực tiếp qua Ollama (Khuyên dùng)

Bạn có thể kéo và chạy trực tiếp Panda Med 4 thông qua Ollama:

ollama run hf.co/vnhkhwa/gemma-4-medkit-vietnamese

Hoặc nạp bằng Modelfile với tên mô hình Panda-Med-4:

bash

ollama create Panda-Med-4 -f Modelfile
ollama run Panda-Med-4

🐍 2. Sử dụng bằng Python (Transformers)

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "vnhkhwa/gemma-4-medkit-vietnamese"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto"
)

prompt = "<start_of_turn>user\nCon em 3 tuổi sốt 38.5 độ, có cần đi viện không ạ?<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.3)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

⚠️ Miễn trừ trách nhiệm (Medical Disclaimer)

Thông tin do Panda Med 4 cung cấp chỉ mang tính chất tham khảo và hỗ trợ giáo dục sức khỏe. Mô hình KHÔNG thay thế cho chẩn đoán, điều trị hay tư vấn y khoa trực tiếp từ Bác sĩ chuyên khoa. Trong trường hợp cấp cứu, vui lòng gọi 115 hoặc đến cơ sở y tế gần nhất.