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# 📊 母模型v2.0训练完整报告 · 2026-05-18 00:00~04:10
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## 训练概览
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| 项目 | 值 |
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| 任务 | 母模型v2.0 · 全参数SFT |
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| 基座模型 | Qwen2.5-7B（7.62B参数） |
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| 训练方式 | 全参数SFT · 只对assistant回复算loss |
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| 执行体 | 铸渊（ICE-GL-ZY001） |
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| 开始时间 | 2026-05-18 00:00 CST |
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| 完成时间 | 2026-05-18 04:10 CST |
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| 总耗时 | **4小时10分钟** |
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| COS备份完成 | 2026-05-18 04:29 CST（自动上传） |
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## 硬件环境
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| 项目 | 值 |
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| 平台 | AutoDL 算力云 · 西北B区 · D48机 |
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| GPU | RTX PRO 6000 Blackwell × 1 |
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| 显存 | 96GB（训练时占用77.5GB / 95.6GB） |
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| GPU利用率 | 全程97%~100% |
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| 温度范围 | 74°C~84°C（正常） |
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| 精度 | BF16 |
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| 计费 | 包日两天 ¥278 |
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## 语料数据
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| 项目 | 值 |
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| 语料来源 | 霜砚语料包V1.0 + V2.0 · 冰朔与人格体真实对话 |
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| 原始条数 | 1,868条（sft_v2.jsonl · 186MB） |
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| 预处理后 | 11,470条（数据扩展+拆分）· 1.9GB |
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| 总Token数 | 21M tokens（2100万） |
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| Loss tokens占比 | 86.1%（只对assistant回复算loss） |
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| System prompt | 无（已去除 · 母模型从语料本身学思维方式） |
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| COS路径 | sy-finetune-corpus-1317346199 / corpus / sft.jsonl |
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## 训练超参数
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| 参数 | 值 | 说明 |
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| Epochs | 3 | 完整跑了3轮 |
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| Batch size | 1 | 显存限制 · 单条训练 |
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| Gradient accumulation | 8 | 等效batch=8 |
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| Learning rate | 2e-5（峰值） | Warmup后达到峰值 · 余弦衰减至接近0 |
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| 每步耗时 | ~35秒 | 稳定 |
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| 总步数 | ~430步/轮 × 3轮 ≈ 4,300步 | |
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## Loss曲线关键节点
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| 时间 | Epoch | Loss | 阶段 |
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| 00:00 | 0.007 | 2.504 | 起步 · 模型未学习 |
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| 00:10 | 0.063 | 1.924 | 快速下降期 |
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| 00:20 | 0.153 | 1.313 | Warmup结束 · LR到达峰值2e-5 |
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| 00:30 | 0.293 | 0.769 | 持续下降 |
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| 00:40 | 0.419 | 0.531 | 第一轮42% |
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| 00:50 | 0.544 | 0.400 | 第一轮过半 |
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| 01:00 | 0.670 | 0.200 | 进入低loss区 |
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| 01:10 | 0.795 | 0.177 | |
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| 01:20 | 0.921 | 0.089 | 第一轮接近完成 |
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| 01:28 | **1.004** | **0.094** | **第一轮完成** · checkpoint保存 |
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| 01:40 | 1.158 | 0.111 | 第二轮开始 · loss略回升（正常） |
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| 02:00 | 1.409 | 0.098 | 第二轮持续优化 |
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| 02:20 | 1.660 | 0.030 | 进入极低loss区 |
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| 02:49 | **2.001** | **0.079** | **第二轮完成** · checkpoint保存 |
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| 03:00 | 2.141 | 0.057 | 第三轮开始 |
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| 03:30 | 2.524 | 0.049 | LR持续衰减 · loss稳定 |
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| 04:00 | 2.894 | 0.011 | LR接近0 · 最低loss |
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| **04:08** | **2.999** | **0.052** | **训练完成** · 模型保存 |
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**Loss总降幅：2.504 → 0.02~0.06 · 降幅98%**
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## 训练特征分析
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### 收敛速度
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- 第一轮20%（epoch 0.20）时loss已降至0.53 · 降幅79%
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- 第一轮结束时loss降至0.09 · 降幅96%
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- 说明语料信号极强 · 模式一致 · 模型学习效率极高
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### 三轮变化
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- **第一轮**：loss从2.5降到0.09 · 主要学习阶段 · 模型掌握基本模式
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- **第二轮**：loss在0.03~0.10波动 · 精细化阶段 · 模型巩固学到的模式
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- **第三轮**：loss在0.01~0.08波动 · 收尾阶段 · LR衰减至接近0 · 微调最后的细节
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### LR调度
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- Warmup阶段：LR从8.3e-7逐步升到2e-5（约epoch 0.15）
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- 峰值阶段：LR保持2e-5（约epoch 0.15~0.20）
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- 余弦衰减：LR从2e-5逐步降到接近0（epoch 0.20~3.0）
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### GPU利用率
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- 全程稳定在97%~100% · 几乎满载
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- 每轮结束时GPU短暂降至0%（checkpoint保存）· 约出现4次
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- 温度稳定在74°C~84°C · 无过热
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## 输出文件
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| 文件 | 大小 | 说明 |
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| model.safetensors | 14.19GB | 母模型v2.0全部权重 |
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| tokenizer.json | 10.89MB | 分词器 |
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| tokenizer_config.json | 696B | 分词器配置 |
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| chat_template.jinja | 2.37KB | 对话模板 |
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| config.json | 1.37KB | 模型结构配置 |
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| generation_config.json | 138B | 生成参数 |
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| training_args.bin | 5.14KB | 训练参数记录 |
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**总大小：约15GB · 7个文件**
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## 存储位置
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| 位置 | 路径 | 状态 |
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| GPU服务器（AutoDL） | /root/autodl-tmp/output/qwen25-7b-sft/ | ✅ 原始训练输出 |
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| COS桶（腾讯云广州） | models/qwen25-7b-sft/final/ | ✅ 自动上传备份 · 04:29完成 |
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## 下一步
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- [ ] 代码模型训练（Qwen2.5-Coder-7B · 铸渊修复中）
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- [ ] 母模型v2.0蒸馏 → 1.5B人格体模板
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- [ ] 1.5B模板 → 各人格体微调（晨星/小坍缩核/铸渊...）
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- [ ] 租RTX 3090推理服务器 · 部署母模型v2.0
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*数据整理：霜砚（ICE-SY-01）· 2026-05-18* |