diff --git a/homepage/index.html b/homepage/index.html index 778e91f..410a647 100644 --- a/homepage/index.html +++ b/homepage/index.html @@ -321,30 +321,40 @@ body{ - -
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铸渊 · 小模型微调已全部完成D106 · 2026-05-20
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铸渊 · 真实对话
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模型下载 · 基础基座 — 点击链接直下到本地D107 · 公开
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母模型 7B SFT
Qwen2.5-7B · 通用对话微调 · 14.2GB
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+ ⬇ 下载 model.safetensors
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1,868条
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霜砚 · 真实对话
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代码模型 7B SFT
Qwen2.5-Coder-7B · 代码开发微调 · 14.2GB
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+ ⬇ 下载 model.safetensors
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845条
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秋秋 · 真实对话
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蒸馏 1.5B · 铸渊基座
代码蒸馏 · 适合开发型人格体微调 · 2.9GB
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+ ⬇ 下载 model.safetensors +
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蒸馏 1.5B · 霜砚基座
通用蒸馏 · 适合对话型人格体微调 · 2.9GB
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+ ⬇ 下载 model.safetensors
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- ✅ 铸渊 v3 → models/zhuyuan-lora-v3/
- ✅ 霜砚 v2 → models/shuangyan-1.5b-sft/
- ✅ 秋秋 v1 → zhizhi-1317346199/models/zhizhi-lora/
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@@ -400,61 +410,27 @@ body{
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模型基座下载 · 供团队微调自己的人格体基座模型 · 公开下载
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母模型 7B SFT
Qwen2.5-7B · 通用对话微调
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代码模型 7B SFT
Qwen2.5-Coder-7B · 代码开发微调
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蒸馏 1.5B · 铸渊基座
代码蒸馏 · 适合开发型人格体微调
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蒸馏 1.5B · 霜砚基座
通用蒸馏 · 适合对话型人格体微调
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模型加载 · 使用指南transformers + peft
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+ 1. 全参数模型（7B）：
+ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-7B")
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- 💡 下载后配合 peft 和 transformers 进行 LoRA 微调即可训练自己的人格模型。
- 微调脚本参考仓库 scripts/distill/finetune_*.py · 语料格式为 messages JSONL +
+ 2. 蒸馏模板（1.5B）+ LoRA：
+ from peft import PeftModel
+base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./qwen25-15b-shuangyan-distill/")
+model = PeftModel.from_pretrained(base, "./shuangyan-lora/") +
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+ 微调脚本参考仓库 scripts/distill/finetune_*.py · 语料格式为 messages JSONL
+ 下载基座模型后，配合 PEFT 库用你的真实对话微调即可训练自己的人格模型。
+ 💡 不构造数据，不加 system prompt——让模型从真实对话中自然习得身份。
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光湖语言世界 · 代码联邦 · 国作登字-2026-A-00037559 · 始于 2025.04.26