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File size: 1,892 Bytes
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---
license: apache-2.0
language:
- zh
- en
tags:
- pytorch
- transformers
- causal-lm
- qwen
- verl
- sft
pipeline_tag: text-generation
library_name: transformers
---

# GMagoLi/test-upload

这是一个基于Qwen架构的语言模型，使用VERL框架进行SFT训练。

## 模型描述

- **模型类型**: 因果语言模型
- **架构**: Qwen-32B
- **训练框架**: VERL FSDP SFT Trainer
- **语言**: 中文、英文
- **许可证**: Apache 2.0

## 使用方法

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载模型和tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "GMagoLi/test-upload", 
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("GMagoLi/test-upload", trust_remote_code=True)

# 推理示例
prompt = "你好，请介绍一下你自己。"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    **inputs, 
    max_length=512, 
    temperature=0.7,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
```

## 训练信息

- **训练步数**: 2800 steps
- **批大小**: 128
- **学习率调度**: Cosine with warmup
- **混合精度**: bfloat16
- **数据集**: RepoCoder训练数据集v2.3

## 模型性能

该模型在代码生成和对话任务上表现出色，特别适合：
- 代码生成和补全
- 技术问答
- 多轮对话

## 注意事项

- 模型较大(32B参数)，建议使用GPU推理
- 需要足够的显存(建议24GB+)
- 支持量化推理以降低显存需求

## 引用

如果使用了本模型，请考虑引用：

```bibtex
@misc{qwen-repocoder-sft,
  title={Qwen RepoCoder SFT Model},
  author={Your Name},
  year={2025},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/GMagoLi/test-upload}}
}
```