Source snapshot: 97d7f0fae96dc04b7ddad56fc1db6a108ed662cc [SEC-CLEAN] · pre-push-clean v1.0 · 109处敏感信息已自动转乱码
2.1 KiB
2.1 KiB
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.jsontokenizer.jsontokenizer_config.jsongeneration_config.jsonchat_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