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README.md

@@ -12,17 +12,24 @@ tags:
 pipeline_tag: text-generation
 ---
 
-# Qwythos-9B-WeChat
+# Qwythos-9B-WeChat (v2)
 
 基于 [empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M](https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M)（Qwen3.5-9B 架构）LoRA 微调后合并的模型，专用于生成**微信公众号科技 / AI / 新闻类文章**（Markdown 格式输出）。
 
+## v2 相对 v1 的改进
+
+- 清洗规则增强：清除来源声明、加星标、点赞引导、往期推荐、编辑署名等 boilerplate
+- 粗体独立行还原为 `##` 小标题，训练数据结构化排版占比从 5% → 55%
+- 训练超参：2 epochs、lr 1e-4（v1 为 3 epochs / 2e-4，减轻过拟合与复读）
+- 推理建议：`repetition_penalty=1.1`，vLLM 加 `--reasoning-parser qwen3`
+
 ## 训练细节
 
-- **训练数据**：2459 篇清洗后的公众号科技类文章（instruction → Markdown 正文）
-- **方法**：LoRA（r=16, alpha=16, dropout=0.05），目标模块 q/k/v/o/gate/up/down projections
-- **训练参数**：3 epochs，序列长度 4096，有效 batch size 8，lr 2e-4（cosine），BF16
-- **硬件**：单卡 RTX 5090D 32GB（Windows 原生），训练用时约 11.3 小时
-- **收敛**：loss 2.86 → ~1.8，token 准确率 44% → 63%
+- **训练数据**：2398 篇二次清洗后的公众号科技类文章
+- **方法**：LoRA（r=16, alpha=16, dropout=0.05）
+- **训练参数**：2 epochs，序列长度 4096，有效 batch size 8，lr 1e-4（cosine），BF16
+- **硬件**：单卡 RTX 5090D 32GB（Windows 原生），约 5.2 小时
+- **收敛**：train_loss ≈ 2.26
 
 ## 使用
 
@@ -30,7 +37,7 @@ pipeline_tag: text-generation
 import torch
 from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoTokenizer
 
-model_id = "junshengma/Qwythos-9B-WeChat"
+model_id = "junshengma/Qwythos-9B-WeChat"  # 或本地 D:/models/Qwythos-9B-WeChat-v2
 tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
 model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
     model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
@@ -45,18 +52,19 @@ inputs = tok.apply_chat_template(
     msgs, add_generation_prompt=True, tokenize=True,
     return_dict=True, return_tensors="pt"
 ).to(model.device)
-out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500, temperature=0.7, top_p=0.9, do_sample=True)
+out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500, temperature=0.8, top_p=0.95, repetition_penalty=1.1)
 print(tok.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
 ```
 
-也可以用 vLLM 部署 OpenAI 兼容 API（32GB 显存下建议 `--max-model-len 49152`）：
-
 ```bash
-vllm serve junshengma/Qwythos-9B-WeChat --max-model-len 49152 --gpu-memory-utilization 0.92
+vllm serve junshengma/Qwythos-9B-WeChat \
+  --max-model-len 49152 \
+  --gpu-memory-utilization 0.90 \
+  --reasoning-parser qwen3
 ```
 
 ## 说明
 
-- 模型保留了基座的推理（thinking）能力，会先规划文章结构再输出正文
+- 模型保留基座推理（thinking）能力；部署时请用 reasoning parser 分离思考与正文
 - 权重按 4GB 分片保存，避免 Windows 下超大单文件 mmap 问题
-- `lora-adapter/` 目录内附训练得到的原始 LoRA adapter（111MB），可单独配合基座模型使用
+- `lora-adapter/` 目录内附原始 LoRA adapter（111MB）

lora-adapter/adapter_config.json

@@ -30,13 +30,13 @@
   "rank_pattern": {},
   "revision": null,
   "target_modules": [
-    "gate_proj",
-    "q_proj",
+    "k_proj",
     "down_proj",
     "o_proj",
-    "up_proj",
     "v_proj",
-    "k_proj"
+    "up_proj",
+    "gate_proj",
+    "q_proj"
   ],
   "target_parameters": null,
   "task_type": "CAUSAL_LM",

lora-adapter/adapter_model.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:4ae915f67a65187d53ee6e0f0e2497d4d99dfc44018268e1594bec3ea6dd8953
+oid sha256:3970bc718cf438d56e7d608bbf073e01dad7cb8f5a9bc646113e1a293dc936da
 size 116429720

model-00002-of-00006.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:fc68da8774a993c50306569e8669850655402434f173cb5df09e675afb87a336
-size 3999617760
+oid sha256:659566955b7c3ab74ca9ad21b3a54f82d00bf12c946907423730e3ac114d66fe
+size 3999615808

model-00003-of-00006.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:39b90ea2b4d2f02198d54d1d36f031713b0a300ac1f32029acca5a38f412b8f1
-size 3997277760
+oid sha256:073d16a4567e216b02e092c5efb1686dc0f3d99bb994b6d181ca76d9661c5301
+size 3997274128

model-00004-of-00006.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:52ac1afcd9b73b45b61d73b75a0a3ba176894f92b632a4f2fe79e9e19a212772
-size 3997294592
+oid sha256:05032c12b941c567cfa19a8e962c3f7eb365abf0e357690cd8851eee09fd8974
+size 3997290904

model-00005-of-00006.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:dbb9d524db2d84318f53ea229d1710f71249feb4ff1d300d67def8a58c85b4e0
-size 3991243424
+oid sha256:6b7221618e05b1f46de22dde34f4012d168a04f471d66f31c2448f8bacd386e6
+size 3991239264

model-00006-of-00006.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:3a4102282545dc41cfa7372464c16b54f8ef73c60e75ef377830bc8f6435f9d6
-size 800067168
+oid sha256:db688e61fd7575e8537120bc7aaeff043d31d6ca2bafa14df1135c969a081013
+size 800062816