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transformers	Qwen/Qwen3-0.6B	apache-2.0	qwen3 llama-factory chinese novel finetuned webnovel	text-generation	name results qwen3-0.6b-webnovel task dataset metrics type name text-generation Text Generation name type webnovel_cn custom type value name loss 3.4621 Validation Loss

Qwen3-0.6B-WebNovel

模型介绍

这是一个基于 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

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

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 提供的基础模型
• 感谢 LLaMA-Factory 提供的训练框架
• 感谢所有为开源社区贡献的开发者