研發分享

medgemma-inference-python 提供一個簡單的 Python 範例，用於執行 Med-GEMMA 模型的推論。Med-GEMMA 是 Google 針對醫療場景所調整的 GEMMA 模型，能處理醫學相關的文字與圖像任務。專案示範了如何下載模型、載入 tokenizer 與處理輸入，並進行生成或問答。程式碼結構精簡，方便研究者或開發者快速上手，測試模型在醫療應用中的表現，也可作為整合至臨床或研究工作流程的基礎範例。

medgemma-finetune-python 展示如何在 Python 環境中對 Med-GEMMA 模型進行微調。透過整合 Hugging Face Transformers 與相關工具，使用者可以在醫學領域的資料集上訓練模型，以提升其在特定任務（如臨床問答、醫學文本生成或圖像輔助解讀）的表現。程式碼提供資料前處理、訓練流程與模型儲存範例，適合研究人員或開發者快速建立客製化的醫療 AI 應用，並為後續應用部署打下基礎。

AI 分析能協助大家快速理解任何計畫、比賽的核心內容與重點方向。系統會針對計畫、比賽文件進行語意解析與重點擷取，將複雜的文字轉換成易懂的摘要，幫助使用者清楚掌握計畫在做什麼、目標是什麼，以及未來可能的影響。透過這樣的分析，使用者不必逐字閱讀冗長文件，就能高效率地掌握重點，提升決策與研究的效率，也能更快找到與自身需求相關的資訊。