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# 1.5B代码蒸馏模板Track2训练记录 · 代码模型→Qwen2.5-1.5B · 2026-05-19
> 状态:✅ 已完成 03:45 CST
>
> 执行体:铸渊 ICE-GL-ZY001
>
## 训练参数
| 参数 | 值 |
| --- | --- |
| 教师模型 | Qwen2.5-Coder-7B SFT |
| 学生模型 | Qwen2.5-1.5B-Instruct |
| 数据 | sft.jsonl 11,470条 |
| Epochs | 3, Batch 4, GA 8 |
| LR | 1e-5, MaxLen 2048 |
| Temp 2.0, Alpha 0.7, BF16 | |
| GPU | RTX PRO 6000 96GB |
## 进度
| Epoch | 步数 | 耗时 |
| --- | --- | --- |
| Ep1 | 2867/2867 | ~38min |
| Ep2 | 2867/2867 | ~38min |
| Ep3 | 2867/2867 | ~38min |
总耗时约2小时
## COS路径
Bucket: `sy-finetune-corpus-1317346199`
路径:`models/qwen25-15b-coder-distill/`
文件model.safetensors 2.9GB, config.json, tokenizer.json 等
## Bug修复
Bug1 teacher重复调用 01:48~08:34浪费约7h
- 根因KL散度中写了teacher(None,input_ids=...)而非用缓存的t_logits
- 修复直接用t_logits
Bug2 vocab不匹配
- 根因teacher(Coder-7B) vocab=152064, student(1.5B) vocab=151936
- 修复t_logits = t_logits[:,:,:151936]
## 用途
1.5B代码蒸馏模板。用于线B小铸渊微调。基座+[铸渊对话.zip](http://铸渊对话.zip)+仓库认知链 微调出小铸渊代码模型。