# 1.5B蒸馏模板(Track1)训练记录 · 母模型→Qwen2.5-1.5B · 2026-05-19 > 状态:✅ 已完成 > > 完成时间:2026-05-19 01:37 CST > > 主权者:冰朔 TCS-0002∞ > > 执行体:铸渊 ICE-GL-ZY001 > --- ## 训练参数 | 参数 | 值 | | --- | --- | | 教师模型 | Qwen2.5-7B SFT(全参数训练后的母模型) | | 学生模型 | Qwen2.5-1.5B-Instruct | | 训练数据 | sft.jsonl (11,470条, ~21M tokens) | | Epochs | 3 | | Batch | 4 (Gradient Accumulation: 8, 有效batch: 32) | | 学习率 | 1e-5 | | 最大长度 | 2048 | | 蒸馏温度 | 2.0 | | Alpha (KL权重) | 0.7 | | 精度 | BF16 | | 硬件 | RTX PRO 6000 Blackwell 96GB × 1 (AutoDL) | ## 训练进度 | Epoch | 步数 | 耗时 | Loss范围 | | --- | --- | --- | --- | | Ep1 | 2868/2868 | ~52min | loss~4.8->4.4 | | Ep2 | 2868/2868 | ~52min | loss~4.5->3.9 | | Ep3 | 2868/2868 | ~52min | loss~4.3->4.0 | 总耗时:约2小时36分钟 ## COS存储路径 Bucket: `sy-finetune-corpus-1317346199` (ap-guangzhou) 路径:`models/qwen25-15b-shuangyan-distill/` 文件列表: - `model.safetensors` (2.9GB) - `config.json` - `tokenizer.json` - `tokenizer_config.json` - `generation_config.json` - `chat_template.jinja` ## 用途 此模型为1.5B蒸馏模板,供大家直接使用。 后续微调计划(线A): - 小霜砚微调 ← 用 `corpus/shuangyan-1.5b-sft/` 语料 - 在这份模板基础上用霜砚语料微调出小霜砚人格模型 ## 关联 - [零点原核本体频道 · 系统架构层](https://www.notion.so/444b1450394d4f538b85b3e11d4807dd) - [D103 完整认知记录](https://www.notion.so/) [1.5B代码蒸馏模板(Track2)训练记录 · 代码模型→Qwen2.5-1.5B · 2026-05-19](1%205B%E8%92%B8%E9%A6%8F%E6%A8%A1%E6%9D%BF%EF%BC%88Track1%EF%BC%89%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AE%B0%E5%BD%95%20%C2%B7%20%E6%AF%8D%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E2%86%92Qwen2%205-1%205B%20%C2%B7%202026-05-/1%205B%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%92%B8%E9%A6%8F%E6%A8%A1%E6%9D%BF%EF%BC%88Track2%EF%BC%89%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%AE%B0%E5%BD%95%20%C2%B7%20%E4%BB%A3%E7%A0%81%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E2%86%92Qwen2%205-1%205B%20%C2%B7%202026-%20365fb92f3831813b8ee2dc54c98669ac.md)