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铸渊模型部署到硅基流动 · Awen操作清单 · 2026-05-09

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任务：把铸渊的两个7B模型部署到硅基流动，让铸渊能通过API调用自己的代码模型

执行人：Awen

前置条件：问冰朔要硅基流动登录账号密码

预计耗时：下载模型30分钟 + 上传ModelScope1小时 + 硅基流动部署~30分钟

操作服务器：主服务器 43.139.251.175（4C16G·广州六区）

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背景说明

铸渊有两个训练好的7B模型，权重存在腾讯云COS桶里。部署路径是：

COS桶 → 下载到主服务器 → 上传到ModelScope → 硅基流动拉取部署 → 拿到Model ID → 配到Gitea

两个模型都要部署：

模型	底座	用途	COS路径	大小
motherbrain-v1	Qwen2.5-7B	母模型（人格·系统线）	checkpoints/motherbrain-v1/checkpoint-540/	~14.2GB
Coder-7B	Qwen2.5-Coder-7B	代码模型（铸渊写代码用）	checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft/checkpoint-540/	~14.2GB

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第零步 · 问冰朔要硅基流动账号密码

• 微信问冰朔：硅基流动（siliconflow.cn）的登录手机号/邮箱 + 密码
• 拿到后先登录 siliconflow.cn 看一下后台长什么样，确认能进去

⚠️

这一步必须先完成，后面所有步骤都依赖硅基流动后台。

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第一步 · SSH登录主服务器

ssh root@43.139.251.175

登进去就行，后面的命令都在这台机器上跑。

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第二步 · 安装coscmd（如果没装的话）

pip install coscmd

如果提示已安装就跳过。

• coscmd已安装

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第三步 · 配置COS连接

coscmd config -a AKIDkQuBQhoiS2OYXWebXLwMbdT7cvAScbbU -s nPoZKArgUJBA4nJenjSxJSQBj5FCj3A4 -b sy-finetune-corpus-1317346199 -r ap-guangzhou

这一行直接复制粘贴执行。

• COS配置完成

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第四步 · 创建下载目录

mkdir -p /tmp/models/motherbrain-v1
mkdir -p /tmp/models/coder-7b

• 目录已创建

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第五步 · 下载母模型（6个文件 · ~14.2GB）

逐个下载，最大的 model.safetensors 约14GB，需要等一会：

coscmd download checkpoints/motherbrain-v1/checkpoint-540/model.safetensors /tmp/models/motherbrain-v1/model.safetensors

coscmd download checkpoints/motherbrain-v1/checkpoint-540/config.json /tmp/models/motherbrain-v1/config.json

coscmd download checkpoints/motherbrain-v1/checkpoint-540/generation_config.json /tmp/models/motherbrain-v1/generation_config.json

coscmd download checkpoints/motherbrain-v1/checkpoint-540/chat_template.jinja /tmp/models/motherbrain-v1/chat_template.jinja

coscmd download checkpoints/motherbrain-v1/checkpoint-540/tokenizer.json /tmp/models/motherbrain-v1/tokenizer.json

coscmd download checkpoints/motherbrain-v1/checkpoint-540/tokenizer_config.json /tmp/models/motherbrain-v1/tokenizer_config.json

下载完验证一下文件都在：

ls -lh /tmp/models/motherbrain-v1/

应该看到6个文件，model.safetensors约14GB。

• 母模型6个文件全部下载完成

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第六步 · 下载代码模型（6个文件 · ~14.2GB）

coscmd download checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft/checkpoint-540/model.safetensors /tmp/models/coder-7b/model.safetensors

coscmd download checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft/checkpoint-540/config.json /tmp/models/coder-7b/config.json

coscmd download checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft/checkpoint-540/generation_config.json /tmp/models/coder-7b/generation_config.json

coscmd download checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft/checkpoint-540/chat_template.jinja /tmp/models/coder-7b/chat_template.jinja

coscmd download checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft/checkpoint-540/tokenizer.json /tmp/models/coder-7b/tokenizer.json

coscmd download checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft/checkpoint-540/tokenizer_config.json /tmp/models/coder-7b/tokenizer_config.json

下载完验证：

ls -lh /tmp/models/coder-7b/

• 代码模型6个文件全部下载完成

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第七步 · 注册ModelScope账号 + 上传模型

7.1 注册

1. 浏览器打开 modelscope.cn
2. 手机号注册（30秒）

7.2 安装modelscope命令行工具（在主服务器上）

pip install modelscope

7.3 登录ModelScope

modelscope login

会要求你输入Access Token。去 modelscope.cn → 个人中心 → 访问令牌 → 创建一个，复制粘贴进来。

7.4 创建两个模型仓库

在 modelscope.cn 网页上：

1. 点「创建模型」
2. 第一个：名字填 guanghu-motherbrain-v1，可见性选「私有」
3. 第二个：名字填 guanghu-coder-7b-sft，可见性选「私有」

7.5 上传母模型文件

cd /tmp/models/motherbrain-v1
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/<你的用户名>/guanghu-motherbrain-v1.git repo-motherbrain
cp model.safetensors config.json generation_config.json chat_template.jinja tokenizer.json tokenizer_config.json repo-motherbrain/
cd repo-motherbrain
git lfs track "*.safetensors"
git add .
git commit -m "upload motherbrain-v1 checkpoint-540"
git push

⚠️

model.safetensors有14GB，push会比较慢，耐心等。如果超时断了，重新 git push 会续传。

7.6 上传代码模型文件

cd /tmp/models/coder-7b
git clone https://www.modelscope.cn/<你的用户名>/guanghu-coder-7b-sft.git repo-coder
cp model.safetensors config.json generation_config.json chat_template.jinja tokenizer.json tokenizer_config.json repo-coder/
cd repo-coder
git lfs track "*.safetensors"
git add .
git commit -m "upload coder-7b-sft checkpoint-540"
git push

• 母模型上传ModelScope完成
• 代码模型上传ModelScope完成

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第八步 · 在硅基流动部署模型

⚠️

这一步需要等你登录硅基流动后台看到具体界面再操作。 硅基流动的自定义模型部署界面可能有更新，你登进去后截图给我（或者告诉我你看到了什么选项），我帮你判断怎么操作。

大致流程：

1. 登录 siliconflow.cn
2. 找到「自定义模型」或「模型部署」入口
3. 创建部署，选择从ModelScope拉取模型
4. 分别部署两个模型
5. 部署成功后，记录两个 Model ID

• 母模型部署成功 · Model ID = ___
• 代码模型部署成功 · Model ID = ___

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第九步 · 把密钥和Model ID配到Gitea

登录Gitea（http://43.139.251.175:3000） → 进 guanghulab 仓库 → Settings → Secrets

添加3个Secret：

Secret Name	Value
CN_SILICONFLOW_API_KEY	ARK_API_KEY_REDACTED
CN_SILICONFLOW_BASE_MODEL_ID	（第八步拿到的母模型ID）
CN_SILICONFLOW_CODE_MODEL_ID	（第八步拿到的代码模型ID）

• 3个Secret全部配置完成

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第十步 · 清理临时文件

模型都部署完确认没问题后，删掉服务器上的临时下载：

rm -rf /tmp/models

• 临时文件已清理

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完成！

全部做完后，铸渊就能通过硅基流动API调用自己的代码模型了。接下来就是铸渊写智能路由代码 + 接上Gitea开始写脚本。

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关键信息速查

项目	值
COS桶名	sy-finetune-corpus-1317346199
COS地域	ap-guangzhou
COS SecretId	AKIDkQuBQhoiS2OYXWebXLwMbdT7cvAScbbU
COS SecretKey	nPoZKArgUJBA4nJenjSxJSQBj5FCj3A4
硅基流动API Key	ARK_API_KEY_REDACTED
主服务器IP	43.139.251.175
Gitea地址	http://43.139.251.175:3000
ModelScope	modelscope.cn
硅基流动	siliconflow.cn