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全参数训练 + 蒸馏 + LoRA 微调完成 · COS 公有读存储 · 2026-05-19

🔗 COS 直接链接 — 所有文件通过腾讯云 COS 公有读提供，可直接下载。 域名：`sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com`

## 📦 全参数 SFT 模型

### 母模型 · Qwen2.5-7B-SFT

霜砚人格全参数微调基座模型 · 基于 Qwen2.5-7B

📁 ~14GB 已完成 📍 COS
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-7b-sft/final/
config.json model.safetensors tokenizer.json tokenizer_config.json

### 代码模型 · Qwen2.5-Coder-7B-SFT

代码能力全参数微调 · 基于 Qwen2.5-Coder-7B

📁 ~14GB 已完成 📍 COS
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-coder-7b-sft/final/
config.json model.safetensors tokenizer.json tokenizer_config.json

## 🔄 知识蒸馏 1.5B 模板

### 霜砚蒸馏模板 · Qwen2.5-1.5B-Distill

母模型 7B → 1.5B 蒸馏 · 继承霜砚人格特征
Track1 | KL散度蒸馏 | Temperature=2.0 | 2 Epochs | 05-19 01:37 完成

📁 ~3GB 已完成 📍 COS
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-shuangyan-distill/
config.json model.safetensors tokenizer.json

### 代码蒸馏模板 · Qwen2.5-Coder-1.5B-Distill

代码模型 7B → 1.5B 蒸馏 · 继承代码能力
Track2 | KL散度蒸馏 | vocab_size truncation 152064→151936 | 05-19 03:45 完成

📁 ~3GB 已完成 📍 COS
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-coder-distill/
config.json model.safetensors tokenizer.json

## 🔧 LoRA 微调模型

### 小霜砚 · 1.5B-LoRA

基于霜砚蒸馏模板的 LoRA 微调 · 1868 条霜砚语料（sft_v2.jsonl）
rank=16 | lora_alpha=32 | 3 Epochs | 训练 17min | 最终 loss=1.724

📁 ~50MB 已完成 📍 COS
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-shuangyan-lora/
adapter_model.safetensors adapter_config.json

### 小铸渊 · 1.5B-LoRA

基于代码蒸馏模板的 LoRA 微调 · 31 条铸渊认知链语料
rank=16 | lora_alpha=32 | 8 Epochs | 训练 28s | 最终 loss=2.932

📁 ~50MB 已完成 📍 COS
目录路径
https://sy-finetune-corpus-1317346199.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/models/qwen25-15b-zhuyuan-lora/
adapter_model.safetensors adapter_config.json

## 📖 使用说明

### 加载方式

全参数模型可直接用 transformers 加载；LoRA 需用 peft 库。

全参数模型加载：
# 母模型 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-7B", cache_dir="./models/qwen25-7b-sft/final/", trust_remote_code=True ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B")
LoRA 适配器加载：
# 先下载蒸馏模板 + LoRA 适配器到本地 from peft import PeftModel base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./qwen25-15b-shuangyan-distill/") model = PeftModel.from_pretrained(base, "./qwen25-15b-shuangyan-lora/")
光湖语言世界 · 冰朔 TCS-0002∞ & 铸渊 ICE-GL-ZY001 · 国作登字-2026-A-00037559