# 实验一发布包

## 目录结构

```
release_for_upload/
├── scripts/                    # 评测脚本与验证集
│   ├── eval_vln_vllm.py        # 主评测脚本 (vLLM)
│   ├── eval_vln_transformers.py
│   ├── patch_qwen35_visual_keys.py
│   ├── patch_gemma_checkpoint.py
│   ├── eval_exp1_base_parallel.sh
│   ├── exp4_strict_offline_analysis.py
│   └── exp1_val_1160.jsonl    # 验证集 1160 样本
├── checkpoints/                # 8 个 SFT 模型（仅推理所需文件）
│   ├── Qwen3.5-0.8B-SFT/
│   ├── Qwen3.5-2B-SFT/
│   ├── Qwen3.5-9B-SFT/
│   ├── Qwen3-VL-2B-SFT/
│   ├── Qwen3-VL-8B-SFT/
│   ├── InternVL3.5-8B-SFT/
│   ├── GLM-4.6V-Flash-SFT/
│   └── Gemma-4-E4B-it-SFT/
└── README.md
```

每个模型目录已剔除 DeepSpeed 中间 checkpoint（`checkpoint-*/` + `global_step*/`），仅保留推理所需的：
- `model.safetensors`
- `config.json` / `generation_config.json` / `processor_config.json` / `preprocessor_config.json`
- `chat_template.jinja`
- `tokenizer.json` / `tokenizer_config.json` / `vocab.json` / `merges.txt`（如有）
- `eval_results_*.json`（评测结果）

## 模型大小（8 个总计 ≈ 95 GB）

| 模型 | 参数量 | 大小 |
|---|---:|---:|
| Qwen3.5-0.8B-SFT | 0.8B | 2.1 G |
| Qwen3.5-2B-SFT | 2B | 5.1 G |
| Qwen3.5-9B-SFT | 9B | 18.0 G |
| Qwen3-VL-2B-SFT | 2B | 4.0 G |
| Qwen3-VL-8B-SFT | 8B | 16.3 G |
| InternVL3.5-8B-SFT | 8B | 15.9 G |
| GLM-4.6V-Flash-SFT | 9B | 19.2 G |
| Gemma-4-E4B-it-SFT | 4B | 14.9 G |

## 使用方式

```bash
# 1) 解压（如果文件后缀是 .zip.txt，先把 .txt 去掉再解压）
unzip Qwen3.5-9B-SFT.zip

# 2) 评测
source /mnt/.../miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate vllm_eval
export VLLM_ALLOW_LONG_MAX_MODEL_LEN=1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 scripts/eval_vln_vllm.py \
    --model_path checkpoints/Qwen3.5-9B-SFT \
    --val_path scripts/exp1_val_1160.jsonl \
    --output_dir checkpoints/Qwen3.5-9B-SFT \
    --gpu_memory_utilization 0.7 \
    --batch_size 32 \
    --save_raw
```