中国用户 OpenMed 上手指南¶

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在默认 PyPI 或 Hugging Face 端点速度较慢、无法稳定访问的网络环境中， 本指南帮助你完成首次 OpenMed 安装和模型下载。内容包括 Python 软件包镜像、 Hugging Face 模型镜像、可迁移的本地缓存，以及内置的 PIPL 技术策略。

以下镜像均为独立的第三方服务，并非 OpenMed 运营或背书的基础设施。投入生产前， 请遵守组织的软件供应链要求，固定软件包和模型版本，并校验下载的产物。

如需完整的合成临床病历演示，请运行 简体中文示例， 或参阅 中文和印地语 Notebook 教程。

通过 PyPI 镜像安装 OpenMed¶

临时使用清华大学 TUNA 镜像安装：

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple openmed

如果当前机器需要下载或检查 Hugging Face 模型快照，请安装可选依赖：

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple "openmed[hf]"

地址中的 simple 路径不可省略。TUNA 的 PyPI 镜像帮助 还提供了等价的完整服务地址。

也可以使用阿里云公共镜像：

python -m pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ openmed

阿里云 PyPI 镜像页面 列出了公共网络和 ECS 专用端点。

在 pip.conf 中固定镜像¶

让 pip 修改当前用户的配置，可以避免误改未知的系统级文件：

python -m pip config --user set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python -m pip config --user get global.index-url

运行 python -m pip config debug 可查看实际生效的 pip.conf 位置。等价的文件内容为：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如需默认使用阿里云，请将 URL 替换为 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/。镜像同步可能滞后于官方索引， 因此应固定准确版本；遇到意外的版本差异时，先核查原因，再决定是否切换索引。

通过 HF-Mirror 下载模型¶

安装 openmed[hf] 后，必须在当前进程导入 huggingface_hub、Transformers 或 OpenMed 之前设置模型镜像端点：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"

这是 HF-Mirror 文档提供的环境变量用法。 它只改变兼容的 Hugging Face 客户端获取模型文件的位置，不会把 OpenMed 推理转发到托管 API。

预下载一次，随后只使用本地缓存¶

除非通过 HF_HOME 或 HF_HUB_CACHE 指定其他位置，Hugging Face 标准缓存位于 ~/.cache/huggingface。如果需要把缓存打包或复制到隔离网络中的机器，建议使用独立的 HF_HOME 目录。

1. 在联网机器上预热缓存¶

在 OpenMed 源代码检出目录中，示例脚本只有在明确允许后才会下载：

export HF_HOME="$PWD/openmed-hf-cache"
OPENMED_EXAMPLE_ALLOW_DOWNLOAD=1 \
  python examples/onboarding_china_mirrors.py

示例会先设置 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com，再延迟导入 Hub 客户端， 并缓存默认的 44M PII 模型。如果只安装了软件包，也可以直接预下载：

export HF_HOME="$PWD/openmed-hf-cache"
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python -c 'from huggingface_hub import snapshot_download; print(snapshot_download("OpenMed/OpenMed-PII-SuperClinical-Small-44M-v1"))'

将整个 openmed-hf-cache 目录打包或复制到离线机器，并保留目录结构和符号链接。

2. 禁止所有 Hub 网络流量，只解析缓存¶

在离线机器上，让 HF_HOME 指向已传输的目录，并在启动 Python 前启用离线模式：

export HF_HOME="$PWD/openmed-hf-cache"
export HF_HUB_OFFLINE=1
export TRANSFORMERS_OFFLINE=1
python examples/onboarding_china_mirrors.py

示例还会传入 local_files_only=True。如果快照不存在，它只报告缓存未命中， 不会尝试网络请求。模型缓存完成后，同样的变量可以包裹实际应用：

HF_HUB_OFFLINE=1 TRANSFORMERS_OFFLINE=1 python your_openmed_app.py

关于 HF_HOME、HF_HUB_CACHE 和 HF_HUB_OFFLINE 的准确行为，请参阅 Hugging Face Hub 环境变量文档。

面向《个人信息保护法》的策略快速入门¶

《个人信息保护法》（PIPL）合规取决于处理目的、同意或其他合法性基础、数据分类、 保存期限、跨境传输、访问控制和人工治理。软件策略配置只是其中一项技术控制； 本节不是法律意见，也不表示使用某个配置即可实现 PIPL 合规。

OpenMed 已提供面向敏感个人信息的 china_pipl 技术策略。该策略使用高召回率的 strict_no_leak 阈值配置，强制执行安全扫描，替换直接标识符，并遮蔽准标识符和 临床概念：

from openmed.core.policy import list_policies, load_policy

policy_name = "china_pipl"
assert policy_name in list_policies()

policy = load_policy(policy_name)
assert policy.name == "china_pipl"
assert policy.threshold_profile == "strict_no_leak"
assert policy.safety_sweep_mandatory
assert policy.default_action == "replace"
assert policy.keep_mapping is True
assert policy.reversible_id is True

print(policy.name, policy.default_action)

这段代码完全从已安装的软件包中加载 openmed/core/policies/china_pipl.json，不依赖模型或网络。 在常规去标识化调用中，可以把同一个 policy_name 传给 deidentify(synthetic_text, policy=policy_name)。该策略会为替换流程保留可逆映射， 因此其输出在 PIPL 下仍属于个人信息；只有不可逆匿名化才可能使数据脱离 PIPL 的适用范围。 在生产环境处理个人信息或受保护健康信息 (PHI) 前，请重新评估技术策略和法律治理措施。

隐私与网络边界¶

软件包安装器和模型下载客户端属于第三方工具，有各自的配置与政策。请勿在安装命令、 模型仓库名称、日志或镜像请求中放入真实的个人身份信息 (PII) 或受保护健康信息 (PHI)。 验证配置时只使用合成数据。

故障排查¶

• No matching distribution found：确认镜像已同步所需的 OpenMed 版本， 再与 PyPI 官方发布版本比较。
• 离线模式出现 LocalEntryNotFoundError：传输的缓存中缺少所选模型或修订版本， 需要在联网机器上预热该准确快照。
• 机器仍产生出站请求：确保所有环境变量都在 Python 启动前设置，并审计应用中的 其他依赖是否自带网络客户端。
• 受限或私有模型无法通过镜像获取：遵守模型所有者的访问条款和组织的凭据政策； 不要把令牌写入 shell 历史、源代码或文档。