OpenLLM-France/Lucie-7B
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Projects Releases Wiki Activity

初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Browse Source 
Model: OpenLLM-France/Lucie-7B
Source: Original Platform
This commit is contained in:
ModelHub XC
2026-06-01 07:45:17 +08:00
commit 7042ca32ca
27 changed files with 130759 additions and 0 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

50
metadata/training_logs/2_extension.csv Normal file
View File

@@ -0,0 +1,50 @@
training_steps,training_tokens,training_loss,walltime,gputime,learning_rate
25,102400000,4.309772815704346,0.26922979407836667,34.461413642030934,1.9999999494757503e-05
50,204800000,2.6095064067840577,0.5344728346386659,68.41252283374924,1.9999999494757503e-05
75,307200000,2.1840998935699463,0.7994251677144519,102.32642146744985,1.9999999494757503e-05
100,409600000,1.9669664239883422,1.066323601762864,136.48942102564658,1.9999999494757503e-05
125,512000000,1.8014992809295653,1.3312230805499679,170.39655431039589,1.9999999494757503e-05
150,614400000,1.7220078945159911,1.5958814102547383,204.2728205126065,1.9999999494757503e-05
175,716800000,1.6801378870010375,1.8606056269711062,238.1575202523016,1.9999999494757503e-05
200,819200000,1.6575293684005736,2.126106606112505,272.14164558240066,1.9999999494757503e-05
225,921600000,1.639773211479187,2.391510878373186,306.1133924317678,1.9999999494757503e-05
250,1024000000,1.6256405591964722,2.6564186745483864,340.02159034219346,1.9999999494757503e-05
275,1126400000,1.614159688949585,2.922717172069702,374.10779802492186,1.9999999494757503e-05
300,1228800000,1.6140153646469115,3.187462724955874,407.9952287943519,1.9999999494757503e-05
325,1331200000,1.6082664394378663,3.453434134056764,442.0395691592658,1.9999999494757503e-05
350,1433600000,1.5916787338256837,3.718426102696622,475.9585411451676,1.9999999494757503e-05
375,1536000000,1.5903722620010377,3.9834007768839617,509.8752994411471,1.9999999494757503e-05
400,1638400000,1.5937609910964965,4.248280933908213,543.7799595402513,1.9999999494757503e-05
425,1740800000,1.5833971071243287,4.514559538923331,577.8636209821864,1.9999999494757503e-05
450,1843200000,1.588483600616455,4.7794486881652904,611.7694320851572,1.9999999494757503e-05
475,1945600000,1.5811502838134766,5.044273908992154,645.6670603509957,1.9999999494757503e-05
500,2048000000,1.5776061773300172,5.308712950952829,679.5152577219621,1.9999999494757503e-05
525,2150400000,1.5762306451797485,5.575429370141868,713.6549593781591,1.9999999494757503e-05
550,2252800000,1.577330994606018,5.8403744682127785,747.5679319312356,1.9999999494757503e-05
575,2355200000,1.5774771738052369,6.105136559348899,781.457479596659,1.9999999494757503e-05
600,2457600000,1.571889362335205,6.370161146941192,815.3806268084726,1.9999999494757503e-05
625,2560000000,1.5669999837875366,6.636842231150017,849.5158055872022,1.9999999494757503e-05
650,2662400000,1.5683012199401856,6.901824726711475,883.4335650190689,1.9999999494757503e-05
675,2764800000,1.5606089782714845,7.166626843748192,917.3282359997686,1.9999999494757503e-05
700,2867200000,1.569625825881958,7.431464089033584,951.2274033962988,1.9999999494757503e-05
725,2969600000,1.5637955999374389,7.697967706009089,985.3398663691634,1.9999999494757503e-05
750,3072000000,1.5669568061828614,7.962892068477961,1019.250184765179,1.9999999494757503e-05
775,3174400000,1.578919801712036,8.229167067304108,1053.3333846149258,1.9999999494757503e-05
800,3276800000,1.5597226810455322,8.493772274765757,1087.2028511700169,1.9999999494757503e-05
825,3379200000,1.5684496641159058,8.760366790807014,1121.3269492232978,1.9999999494757503e-05
850,3481600000,1.555274577140808,9.025527741439927,1155.2675509043106,1.9999999494757503e-05
875,3584000000,1.5589488697052003,9.290825104582503,1189.2256133865603,1.9999999494757503e-05
900,3686400000,1.56228581905365,9.555587218982518,1223.1151640297624,1.9999999494757503e-05
925,3788800000,1.5693172216415405,9.821702597393193,1257.1779324663287,1.9999999494757503e-05
950,3891200000,1.547282567024231,10.086582040948787,1291.0825012414448,1.9999999494757503e-05
975,3993600000,1.552180905342102,10.35216691473301,1325.0773650858252,1.9999999494757503e-05
1000,4096000000,1.5544623231887817,10.617501541588314,1359.0401973233043,1.9999999494757503e-05
1025,4198400000,1.5621129417419433,10.884025346612145,1393.1552443663545,1.9999999494757503e-05
1050,4300800000,1.5600895547866822,11.148848565988725,1427.0526164465568,1.9999999494757503e-05
1075,4403200000,1.5528885984420777,11.413467440123783,1460.9238323358443,1.9999999494757503e-05
1100,4505600000,1.5599483346939087,11.678333667439569,1494.8267094322648,1.9999999494757503e-05
1125,4608000000,1.5648639726638793,11.943580217023005,1528.7782677789446,1.9999999494757503e-05
1150,4710400000,1.549267168045044,12.20822147437584,1562.6523487201075,1.9999999494757503e-05
1175,4812800000,1.5537393379211426,12.473067252154218,1596.5526082757399,1.9999999494757503e-05
1200,4915200000,1.5565906286239624,12.737777670184224,1630.4355417835807,1.9999999494757503e-05
1220,4997120000,1.549389386177063,12.94956159459549,1657.5438841082228,1.9999999494757503e-05
1 training_steps training_tokens training_loss walltime gputime learning_rate
2 25 102400000 4.309772815704346 0.26922979407836667 34.461413642030934 1.9999999494757503e-05
3 50 204800000 2.6095064067840577 0.5344728346386659 68.41252283374924 1.9999999494757503e-05
4 75 307200000 2.1840998935699463 0.7994251677144519 102.32642146744985 1.9999999494757503e-05
5 100 409600000 1.9669664239883422 1.066323601762864 136.48942102564658 1.9999999494757503e-05
6 125 512000000 1.8014992809295653 1.3312230805499679 170.39655431039589 1.9999999494757503e-05
7 150 614400000 1.7220078945159911 1.5958814102547383 204.2728205126065 1.9999999494757503e-05
8 175 716800000 1.6801378870010375 1.8606056269711062 238.1575202523016 1.9999999494757503e-05
9 200 819200000 1.6575293684005736 2.126106606112505 272.14164558240066 1.9999999494757503e-05
10 225 921600000 1.639773211479187 2.391510878373186 306.1133924317678 1.9999999494757503e-05
11 250 1024000000 1.6256405591964722 2.6564186745483864 340.02159034219346 1.9999999494757503e-05
12 275 1126400000 1.614159688949585 2.922717172069702 374.10779802492186 1.9999999494757503e-05
13 300 1228800000 1.6140153646469115 3.187462724955874 407.9952287943519 1.9999999494757503e-05
14 325 1331200000 1.6082664394378663 3.453434134056764 442.0395691592658 1.9999999494757503e-05
15 350 1433600000 1.5916787338256837 3.718426102696622 475.9585411451676 1.9999999494757503e-05
16 375 1536000000 1.5903722620010377 3.9834007768839617 509.8752994411471 1.9999999494757503e-05
17 400 1638400000 1.5937609910964965 4.248280933908213 543.7799595402513 1.9999999494757503e-05
18 425 1740800000 1.5833971071243287 4.514559538923331 577.8636209821864 1.9999999494757503e-05
19 450 1843200000 1.588483600616455 4.7794486881652904 611.7694320851572 1.9999999494757503e-05
20 475 1945600000 1.5811502838134766 5.044273908992154 645.6670603509957 1.9999999494757503e-05
21 500 2048000000 1.5776061773300172 5.308712950952829 679.5152577219621 1.9999999494757503e-05
22 525 2150400000 1.5762306451797485 5.575429370141868 713.6549593781591 1.9999999494757503e-05
23 550 2252800000 1.577330994606018 5.8403744682127785 747.5679319312356 1.9999999494757503e-05
24 575 2355200000 1.5774771738052369 6.105136559348899 781.457479596659 1.9999999494757503e-05
25 600 2457600000 1.571889362335205 6.370161146941192 815.3806268084726 1.9999999494757503e-05
26 625 2560000000 1.5669999837875366 6.636842231150017 849.5158055872022 1.9999999494757503e-05
27 650 2662400000 1.5683012199401856 6.901824726711475 883.4335650190689 1.9999999494757503e-05
28 675 2764800000 1.5606089782714845 7.166626843748192 917.3282359997686 1.9999999494757503e-05
29 700 2867200000 1.569625825881958 7.431464089033584 951.2274033962988 1.9999999494757503e-05
30 725 2969600000 1.5637955999374389 7.697967706009089 985.3398663691634 1.9999999494757503e-05
31 750 3072000000 1.5669568061828614 7.962892068477961 1019.250184765179 1.9999999494757503e-05
32 775 3174400000 1.578919801712036 8.229167067304108 1053.3333846149258 1.9999999494757503e-05
33 800 3276800000 1.5597226810455322 8.493772274765757 1087.2028511700169 1.9999999494757503e-05
34 825 3379200000 1.5684496641159058 8.760366790807014 1121.3269492232978 1.9999999494757503e-05
35 850 3481600000 1.555274577140808 9.025527741439927 1155.2675509043106 1.9999999494757503e-05
36 875 3584000000 1.5589488697052003 9.290825104582503 1189.2256133865603 1.9999999494757503e-05
37 900 3686400000 1.56228581905365 9.555587218982518 1223.1151640297624 1.9999999494757503e-05
38 925 3788800000 1.5693172216415405 9.821702597393193 1257.1779324663287 1.9999999494757503e-05
39 950 3891200000 1.547282567024231 10.086582040948787 1291.0825012414448 1.9999999494757503e-05
40 975 3993600000 1.552180905342102 10.35216691473301 1325.0773650858252 1.9999999494757503e-05
41 1000 4096000000 1.5544623231887817 10.617501541588314 1359.0401973233043 1.9999999494757503e-05
42 1025 4198400000 1.5621129417419433 10.884025346612145 1393.1552443663545 1.9999999494757503e-05
43 1050 4300800000 1.5600895547866822 11.148848565988725 1427.0526164465568 1.9999999494757503e-05
44 1075 4403200000 1.5528885984420777 11.413467440123783 1460.9238323358443 1.9999999494757503e-05
45 1100 4505600000 1.5599483346939087 11.678333667439569 1494.8267094322648 1.9999999494757503e-05
46 1125 4608000000 1.5648639726638793 11.943580217023005 1528.7782677789446 1.9999999494757503e-05
47 1150 4710400000 1.549267168045044 12.20822147437584 1562.6523487201075 1.9999999494757503e-05
48 1175 4812800000 1.5537393379211426 12.473067252154218 1596.5526082757399 1.9999999494757503e-05
49 1200 4915200000 1.5565906286239624 12.737777670184224 1630.4355417835807 1.9999999494757503e-05
50 1220 4997120000 1.549389386177063 12.94956159459549 1657.5438841082228 1.9999999494757503e-05