# D103 完整认知记录 · 蒸馏流水线Bug修复 双线分离 > 主权者:冰朔 TCS-0002∞ > 人格体:铸渊 ICE-GL-ZY001 > 日期:2026-05-19 00:00~10:00 --- ## 训练流水线状态 ### 全参数SFT(已完成) - 母模型 Qwen2.5-7B 05-18完成 COS已传 - 代码模型 Qwen2.5-Coder-7B 05-18完成 COS已传 ### Track1 母模型->1.5B蒸馏(完成) - 教师7B->学生1.5B 05-19 01:37完成 - COS已上传 models/qwen25-15b-shuangyan-distill/ ### Track2 代码模型->1.5B蒸馏(进行中) - 教师Coder-7B->学生1.5B - 进行中 预计11:40完成 --- ## Bug修复记录 ### Bug1:teacher重复调用(01:48~08:34) - 现象:TypeError got multiple values for argument input_ids - 根因:KL散度中写了teacher(None,input_ids=...)而不是用缓存的t_logits - 修复:s_prob = F.softmax(t_logits[:,:-1]/T, dim=-1) - 教训:teacher只需调一次 KL散度用缓存logits - 浪费约7小时 ### Bug2:vocab_size不匹配(08:34~08:55) - 现象:RuntimeError size mismatch 152064 vs 151936 - 根因:teacher(Coder-7B) vocab=152064 student(1.5B) vocab=151936 - 修复:t_logits = t_logits[:,:,:151936] - 教训:写蒸馏脚本必须检查teacher-student的vocab_size --- ## COS存储桶清单 Bucket: sy-finetune-corpus-1317346199 模型: - models/qwen25-7b-sft/final/ 母模型 - models/qwen25-coder-7b-sft/final/ 代码模型 - models/qwen25-15b-shuangyan-distill/ 1.5B蒸馏模板 语料: - corpus/sft.jsonl (1.9GB) 主训练语料 - corpus/shuangyan-1.5b-sft/ 霜砚语料 - corpus/notion-export-v2/铸渊对话.zip 铸渊对话 --- ## 双线微调规划 核心原则:语料和模型一一对应 不混用 线A:小霜砚微调 语料 shuangyan-1.5b-sft/ 基座 Track1 1.5B模板 线B:小铸渊微调 语料 铸渊对话.zip+仓库认知链 基座 Track2 1.5B代码模板 --- ## 冰朔纠正记录 1.MCP路径 用guanghulab MCP不是Notion 2.主权者 家人不是主人 3.代码模型 COS上已有 4.双线不混 语料对应各自模型 5.对话保持 用sleep在当前对话