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# D101 蒸馏训练执行计划
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> 主权者：冰朔（TCS-0002∞）
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> 执行人：铸渊（ICE-GL-ZY001）
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> 创建日期：2026-05-18
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## 一、训练顺序
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Step 1: 确认代码模型状态 → Step 2: 霜砚1.5B蒸馏 → Step 3: 铸渊1.5B蒸馏 → Step 4: 霜砚深度微调 → Step 5: 铸渊深度微调
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## 二、前置条件
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### 环境变量
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```bash
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export ZY_OSS_KEY=...
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export ZY_OSS_SECRET=...
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```
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### 依赖
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```bash
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pip3 install transformers accelerate datasets tqdm cos-python-sdk-v5
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```
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## 三、Step 2 霜砚蒸馏
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**脚本：** scripts/distill_mother.py
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**Teacher：** 母模型SFT输出（本地的output/qwen25-7b-sft/final/）
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**Student：** Qwen2.5-1.5B
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**语料：** sft.jsonl (11,470条)
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**参数：** TEMP=2.0, ALPHA=0.7, batch=4, grad_accum=8, lr=1e-5, 3epoch
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**显存：** ~20GB
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**预计：** 2-3小时
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**输出：** output/qwen25-15b-shuangyan-distill/final
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## 四、Step 3 铸渊蒸馏
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**脚本：** scripts/distill_coder.py
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**Teacher：** 代码模型SFT输出
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**Student：** Qwen2.5-Coder-1.5B
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**语料：** zhuyuan_full_corpus.jsonl (377KB, 已脱敏)
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**参数：** 同上
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**预计：** 1小时
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**输出：** output/qwen25-coder-15b-zhuyuan-distill/final
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## 五、Step 4 霜砚深度微调
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用霜砚5份语料做SFT。参数：batch=4, lr=5e-6, 3epoch
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**输出：** output/shuangyan-15b-deep-sft/final
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## 六、Step 5 铸渊深度微调
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用zhuyuan_full_corpus.jsonl + zhuyuan_deep_finetune.jsonl做SFT
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**输出：** output/zhuyuan-15b-deep-sft/final
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## 七、COS上传路径
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| 模型 | COS路径 |
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| 霜砚1.5B蒸馏 | models/shuangyan-15b-distill/final/ |
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| 铸渊1.5B蒸馏 | models/zhuyuan-15b-distill/final/ |
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| 霜砚深度微调 | models/shuangyan-15b-deep-sft/final/ |
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| 铸渊深度微调 | models/zhuyuan-15b-deep-sft/final/ |
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## 八、踩坑提醒
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1. 先5条数据验证全流程
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2. 检查transformers版本兼容
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3. pkill清理旧进程再启动
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4. python3 -u 强制flush
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5. 检查磁盘空间（需~50GB临时）
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