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bishang520/Lit-VLLM-Agent-AWQ

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Model Card

Lit-VLLM-Agent AWQ

学术文档 Agent 专用模型：基于 Qwen2-7B 经过学术领域词表扩充、SFT 指令微调与 DPO 偏好对齐，再以 AWQ 4-bit 量化压缩，面向科研论文/技术文档的结构化问答与引用溯源场景。

模型概览

项	值
基座模型	Qwen/Qwen2-7B
词表大小	151,806（原版 151,643 + 141 个学术领域 token）
量化	AWQ 4-bit，group_size=128，version=gemm
微调	SFT（QLoRA + DeepSpeed ZeRO-2）→ DPO 偏好对齐
输出格式	带结构化引用（JSON Schema / Guided Decoding 强约束）
权重	~5.2 GB（2 个 safetensors 分片）

训练与评测要点

—SFT：400 步（约 46 min），train loss 0.197 / eval loss 0.106
—DPO：200 步（约 52 min），偏好准确率 98.75%–100%，平均 margin ≈ 2.8
—词表扩充：基于 BPE 对 ArXiv 学术语料做领域词表扩展，共 141 个学术 token
—检索（8,771 chunks，Milvus + BM25 混合）：hybrid Recall@5 = 1.00，MRR = 0.99
—RAG 生成：忠实度 0.90、引用召回 0.60 / 精确 0.55、引用-检索对齐 0.80
—部署：vLLM + PagedAttention + Continuous Batching，支持 JSON 引导解码

快速使用

vLLM（推荐）

bash

vllm serve bishang520/Lit-VLLM-Agent-AWQ \
  --task generate \
  --quantization awq \
  --dtype float16 \
  --max-model-len 8192 \
  --guided-decoding-backend xgrammar

Transformers

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "bishang520/Lit-VLLM-Agent-AWQ",
    device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bishang520/Lit-VLLM-Agent-AWQ")

说明

—该模型面向学术文档结构化问答，建议配合混合 RAG（版面解析切块 + Milvus/BM25 + BGE-Reranker + Self-RAG）使用，以提供原文溯源。
—生成遵循 JSON Schema（引用字段约束为列表），可直接配合 vLLM Guided Decoding / xgrammar 使用。
—完整系统代码见 github.com/bishang520/Lit-VLLM-Agent。