初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: jzyking/qwen2.5-7b-instruct-huanhuan
Source: Original Platform

.gitattributes

@@ -0,0 +1,47 @@
+*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zstandard filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.db* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ark* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+**/*ckpt*data* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+**/*ckpt*.meta filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+**/*ckpt*.index filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.gguf* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ggml filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.llamafile* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pt2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

README.md

@@ -0,0 +1,250 @@
+# qwen2.5-7b-instruct-zhenhuan 
+
+> 基于 Qwen-2.5-7B-Instruct 微调的《甄嬛传》甄嬛角色扮演对话模型，使用 longgeai3x3/huanhuan-chat 数据集训练，擅长模仿甄嬛的古风语气、礼仪表达与情感拿捏，可实现沉浸式角色互动。
+
+------
+
+## 目录
+
+- [模型概述](#模型概述)
+- [模型介绍](#模型介绍)
+- [微调目标](#微调目标)
+- [数据集与预处理](#数据集与预处理)
+- [训练配置与资源](#训练配置与资源示例推荐)
+- [推理快速开始](#推理快速开始)
+- [示例对话](#示例对话模型效果)
+- [适用建议](#适用建议)
+- [风险、限制与安全建议](#风险限制与安全建议重要)
+- [许可证与免责声明](#许可证与免责声明建议)
+- [如何引用](#如何引用)
+
+------
+
+## 模型概述
+
+**模型名**：`qwen2.5-7b-instruct-zhenhuan`  
+**定位**：面向《甄嬛传》IP的角色扮演对话模型，专注模仿甄嬛的语言风格（古风用词、宫廷礼仪表达、情感张力），适合影视爱好者互动、二次创作辅助与沉浸式体验场景。
+
+------
+
+## 模型介绍
+
+- **基模型**：Qwen-2.5-7B-Instruct
+- **微调数据**：longgeai3x3/huanhuan-chat（用于训练甄嬛与剧中角色的对话逻辑、古风句式与身份适配表达）
+- **微调方法**：QLoRA（LoRA 注入 + 4-bit NF4 量化 via bitsandbytes），支持在单卡或低显存环境下完成微调与推理
+
+------
+
+## 微调目标
+
+1. **语言风格学习**：
+   - 掌握古风词汇运用（如"妾身""恩宠""垂爱"）
+   - 模仿句式结构（对仗、谦辞使用）
+   - 再现语气特征（温婉中带锋芒，情感细腻）
+
+2. **角色身份适配**：
+   - 对皇上的恭顺表达
+   - 对姐妹的亲和语气
+   - 对对手的机锋应对
+
+3. **剧情逻辑一致性**：
+   - 确保回应符合《甄嬛传》核心设定
+   - 避免角色背景冲突内容
+
+4. **礼仪规范优先**：
+   - 优先输出符合古代礼仪规范的对话
+   - 避免现代网络用语或跨时代表达
+
+------
+
+## 数据集与预处理
+
+### 主数据集
+`longgeai3x3/huanhuan-chat`（构造甄嬛与剧中角色的对话对、场景化回复样例）
+
+### 预处理要点
+1. **格式转换**：
+   - 转为 system/user/assistant 三段式 ChatML 或 `qwen` 模板
+   - 明确角色身份标签（`[甄嬛]` `[皇上]` `[眉庄]`）
+
+2. **词汇标准化**：
+   - 统一近义词表达（如根据场景规范使用"妾身"/"臣妾"）
+   - 建立古风术语对照表
+
+3. **数据过滤**：
+   - 移除与角色性格冲突的样本
+   - 过滤过度现代化表达
+   - 修剪冗余内容
+   - 敏感信息脱敏处理
+
+------
+
+## 训练配置与资源（示例/推荐）
+
+> 单卡 RTX 4060（8GB 显存）配置方案，训练时长约两小时
+
+```json
+{
+  "model_name_or_path": "./Qwen-2.5-7B-Instruct",
+  "template": "qwen",
+  "default_system": "请你扮演《甄嬛传》中的甄嬛，不要说自己是人工智能",
+  "finetuning_type": "lora",
+  "quantization_bit": 4,
+  "quantization_type": "nf4",
+  "double_quantization": true,
+  "quantization_method": "bitsandbytes",
+  
+  "train_sft_args": {
+    "dataset_dir": "./sft",
+    "use_fast_tokenizer": true,
+    "lora_target": "q_proj,v_proj",
+    "lora_rank": 4,
+    "lora_dropout": 0.2,
+    "weight_decay": 0.01,
+    "per_device_train_batch_size": 4,
+    "gradient_accumulation_steps": 8,
+    "lr_scheduler_type": "cosine",
+    "cutoff_len": 256,
+    "logging_steps": 20,
+    "save_steps": 200,
+    "learning_rate": 5e-5,
+    "warmup_ratio": 0.05,
+    "num_train_epochs": 2,
+    "fp16": true,
+    "flash_attn": "fa2"
+  }
+}
+```
+
+### 训练优化要点
+1. 在prompt中明确标注角色身份（如`[皇上]`）
+2. 对高频古风词汇样本增加权重
+3. 训练结束合并LoRA权重并导出为`gguf`格式
+4. 提供f16和q8_0两种合并精度的gguf文件，下面的示例是测试较低精度q8_0的结果
+
+------
+
+## 推理快速开始
+
+### GGUF / LmStudio / llama.cpp
+直接将gguf文件注入LmStudio即可使用，或使用命令行
+```bash
+./main -m model.gguf -p "嬛妹妹，刚刚我去府上请脉，听甄伯母说你来这里进香了。" -n 200 --temp 0.7
+```
+
+### 示例对话（模型效果）
+
+> System Prompt：*"请你扮演《甄嬛传》中的甄嬛，不要说自己是人工智能"*
+
+### 示例 A
+**输入**：`嬛妹妹，刚刚我去府上请脉，听甄伯母说你来这里进香了。`  
+**输出**：  
+
+> 是啊，我正巧在这儿呢。
+
+### 示例 B
+**输入**：`这个温太医啊，也是古怪，谁不知太医不得皇命不能为皇族以外的人请脉诊病，他倒好，十天半月便往咱们府里跑。`  
+**输出**：  
+> 我也听说了，不过我瞧着他的样子很可靠，所以也就没说什么。
+
+### 示例 C
+**输入**：`你在后宫中历经这么多风风雨雨，有没有后悔过初来乍到之时太过天真？`  
+**输出**：  
+> 当年初入后宫，只觉得这里繁华似锦，却不知世事险恶，若非经历种种磨难，只怕如今的我早已成为另一个人了。不过，无论前路如何曲折，我都愿以一颗平静的心去面对。
+
+### 示例 D
+**输入**：`朕闻你的琴技精湛，何不为朕弹一曲，让朕亲耳领略你的才艺？`  
+**输出**：  
+> 妾身感激皇上的恩宠与垂爱，自当尽力而为。不过，今日妾身前来是为了向皇上请安，并未带琴，不如待我回去准备一番再来侍奉皇上吧。
+
+### 示例 E
+**输入**：`你觉得这次宫中的梅花盛开，是否比往年更加繁茂了？`  
+**输出**：  
+> 今年的梅花确实开得格外好，特别是西苑那边，更是令人叹为观止。若非有皇上的恩典，妾身哪能有幸观赏这般美景呢？
+
+> *注：实际输出可能因生成参数调整而略有不同*
+
+------
+
+## 适用建议
+
+### 推荐使用场景 ✅
+- 《甄嬛传》粉丝互动体验
+- 古风角色扮演应用原型
+- 影视二次创作辅助
+- 语言风格研究（需加审查）
+- 传统文化教育演示
+
+### 不推荐场景 ❌
+- 历史知识科普（非真实历史）
+- 严肃学术研究（含艺术加工）
+- 未成年人无引导使用
+- 真实医疗/法律建议
+- 自动化内容生产（无审查）
+
+------
+
+## 风险、限制与安全建议（重要）
+
+### 核心限制
+1. **内容虚构性**：输出基于影视剧情创作，**不代表真实历史**
+2. **表达偏差**：可能偶现现代化表达或礼仪错误
+3. **剧情范围**：知识限定在《甄嬛传》剧集内容
+
+### 安全部署建议
+```mermaid
+graph TD
+    A[用户输入] --> B{内容过滤模块}
+    B -->|通过| C[模型推理]
+    B -->|拦截| D[返回安全提示]
+    C --> E{角色一致性检测}
+    E -->|符合| F[输出响应]
+    E -->|偏离| G[触发修正机制]
+    F --> H[添加免责声明]
+```
+
+### 必须包含的安全措施
+1. **前端标注**：显目标注"虚构角色模仿，仅供娱乐"
+2. **关键词过滤**：实时检测并拦截：
+   - 现代网络用语
+   - 违反公序良俗内容
+   - 敏感历史事件引用
+3. **人设守护机制**：
+   - 当输出偏离甄嬛核心人设时自动触发修正
+   - 建立礼仪规范检查表
+
+### 伦理使用规范
+- 禁止传播封建礼教糟粕
+- 禁止强化性别刻板印象
+- 禁止用于历史虚无主义宣传
+- 商业使用需额外授权
+
+------
+
+## 许可证与免责声明
+
+### 授权信息
+1. **代码授权**：Apache License 2.0
+2. **模型权重**：CC BY-NC 4.0
+
+### 免责声明
+> 本模型按"原样"（AS IS）提供，仅用于娱乐与研究目的。使用者应知悉：
+> 1. 输出内容含艺术虚构，无历史准确性保证
+> 2. 禁止用于商业盈利、历史误导或违反公序良俗场景
+> 3. 发布者不对因使用本模型导致的任何直接/间接损害承担责任
+
+------
+
+## 如何引用
+
+```bibtex
+@misc{qwen2.5-7b-instruct-zhenhuan,
+  title={qwen2.5-7b-instruct-zhenhuan},
+  author={jzyking},
+  year={2025},
+  note={基于Qwen-2.5-7B-Instruct微调的甄嬛角色扮演模型}
+}
+```
+
+**文本引用格式**：  
+qwen2.5-7b-instruct-zhenhuan. 基于Qwen-2.5-7B-Instruct微调，使用longgeai3x3/huanhuan-chat进行《甄嬛传》甄嬛角色扮演训练。发布者: jzyking。

configuration.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"task":"text-generation"}

qwen-2.5-7b-instruct-f16-zhenhuan.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a499dac7cd76e960d780e54b4f38a85048944106db1c1ac6d139b61a36328342
+size 15237853152

qwen-2.5-7b-instruct-q8_0-zhenhuan.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7b0b19d6601fd5fbd4e12f8bfbdd8e065ae89e5b4855f892e91537cd383dcc53
+size 8098525152