初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: HeteroCat/qwen3-0.6b-webnovel
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,134 @@
+---
+library_name: transformers
+base_model: Qwen/Qwen3-0.6B
+license: apache-2.0
+tags:
+- qwen3
+- llama-factory
+- chinese
+- novel
+- finetuned
+- webnovel
+pipeline_tag: text-generation
+model-index:
+- name: qwen3-0.6b-webnovel
+  results:
+  - task:
+      type: text-generation
+      name: Text Generation
+    dataset:
+      name: webnovel_cn
+      type: custom
+    metrics:
+    - type: loss
+      value: 3.4621
+      name: Validation Loss
+---
+
+# Qwen3-0.6B-WebNovel
+
+## 模型介绍
+
+这是一个基于 [Qwen/Qwen3-0.6B](https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-0.6B) 进行微调的中文网络小说生成模型。该模型使用 LLaMA-Factory 框架，在中文网络小说数据集上进行了 LoRA 微调训练。
+
+## 模型特点
+
+- **基础模型**: Qwen3-0.6B (约5.96亿参数)
+- **训练方式**: LoRA 微调
+- **训练数据**: 中文网络小说数据集
+- **模型大小**: 约2.3GB (合并后)
+- **上下文长度**: 最大支持 40960 tokens
+- **语言**: 主要支持中文
+
+## 使用方法
+
+### 使用 Transformers
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# 加载模型和 tokenizer
+model_path = "你的用户名/qwen3-0.6b-webnovel"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_path,
+    device_map="auto",
+    torch_dtype=torch.float16,
+    trust_remote_code=True
+)
+
+# 生成文本
+prompt = "请写一段小说开头："
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+
+outputs = model.generate(
+    inputs["input_ids"],
+    max_new_tokens=500,
+    do_sample=True,
+    temperature=0.7,
+    top_p=0.9,
+    repetition_penalty=1.1
+)
+
+response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+print(response)
+```
+
+### 使用 ModelScope
+
+```python
+from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# 加载模型和 tokenizer
+model_path = "你的用户名/qwen3-0.6b-webnovel"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_path,
+    device_map="auto",
+    torch_dtype=torch.float16,
+    trust_remote_code=True
+)
+
+# 生成文本...
+```
+
+## 训练详情
+
+- **学习率**: 5e-05
+- **批次大小**: 32 (8 x 4)
+- **训练轮次**: 3 epochs
+- **优化器**: AdamW
+- **调度器**: cosine with warmup (500 steps)
+- **混合精度**: Native AMP
+- **训练设备**: GPU
+
+## 性能指标
+
+- **最终训练损失**: 3.5011
+- **最终验证损失**: 3.4621
+- **训练样本数**: 约 135,000
+- **验证样本数**: 约 17,000
+
+## 使用建议
+
+1. **小说创作**: 适合用于中文小说、网络小说的创作
+2. **风格延续**: 能够续写各种风格的小说内容
+3. **创意启发**: 可以作为写作的创意灵感来源
+4. **参数调整**:
+   - 降低 temperature (0.5-0.7) 生成更稳定的内容
+   - 提高 temperature (0.7-1.0) 生成更有创意的内容
+
+## 限制说明
+
+- 模型主要用于娱乐和创作辅助，生成的内容请自行审核
+- 模型可能包含训练数据中的偏见，请注意辨别
+- 请勿用于生成违法违规内容
+- 商业使用请遵守 Apache 2.0 许可证
+
+## 致谢
+
+- 感谢 [阿里云通义千问](https://modelscope.cn/organization/236563) 提供的基础模型
+- 感谢 [LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory) 提供的训练框架
+- 感谢所有为开源社区贡献的开发者