README.md

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license: apache-2.0
base_model: empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M
language:
  - zh
tags:
  - qwen3.5
  - lora
  - wechat
  - chinese
  - article-generation
pipeline_tag: text-generation
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# 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**：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

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

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"
)

msgs = [{"role": "user", "content": (
    "你是一位专业的微信公众号文章作者，擅长撰写科技、AI、新闻类文章。"
    "请根据给定的主题创作一篇高质量的公众号文章，使用 Markdown 格式输出。\n\n"
    "主题：OpenAI 发布最新推理模型，性能大幅提升"
)}]
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=0.8, top_p=0.95, repetition_penalty=1.1)
print(tok.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
```

```bash
vllm serve junshengma/Qwythos-9B-WeChat \
  --max-model-len 49152 \
  --gpu-memory-utilization 0.90 \
  --reasoning-parser qwen3
```

## 说明

- 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/` 目录内附原始 LoRA adapter（111MB）