From 87927c8f96bdbf9e6f9da4b76aa0e821b5e18853 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: bingshuo <565183519@qq.com>
Date: Tue, 19 May 2026 12:45:01 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=F0=9F=93=A5=20=E6=A8=A1=E5=9E=8B=E4=B8=8B?=
=?UTF-8?q?=E8=BD=BD=E9=A1=B5=20=C2=B7=20=E5=85=89=E6=B9=96AI=E8=92=B8?=
=?UTF-8?q?=E9=A6=8F+LoRA=20COS=E4=B8=8B=E8=BD=BD=E4=B8=AD=E5=BF=83?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit
---
docs/download-models.html | 255 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
1 file changed, 255 insertions(+)
create mode 100644 docs/download-models.html
diff --git a/docs/download-models.html b/docs/download-models.html
new file mode 100644
index 0000000..3cd4f13
--- /dev/null
+++ b/docs/download-models.html
@@ -0,0 +1,255 @@
+
+
+
+
+
+模型下载 · 光湖语言世界
+
+
+
+
+
+
+🧠 光湖 AI 模型下载
+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
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file