Qwen3 30B A3B ERP V0.1

🚀 Qwen3-30B-A3B-ERP-v0.1

本項目基於Aratako/Qwen3-30B-A3B-NSFW-JP進行微調，打造了適用於角色扮演的模型，為用戶帶來更具沉浸感的交互體驗。

🚀 快速開始

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✨ 主要特性

此模型以Aratako/Qwen3-30B-A3B-NSFW-JP為基礎，經過專門的微調，特別適用於角色扮演場景。

💻 使用示例

基礎用法

您可以在系統提示（system prompt）中輸入想要進行角色扮演的角色設定、對話場景等信息，然後使用該模型。

Chat Template

本模型需使用以下Chat Template：

<|im_start|>system
{system_prompt}<|im_end|>
<|im_start|>user
{user_message_1}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{assistant_message_1}<|im_end|>
<|im_start|>user
{user_message_2}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

可以通過分詞器（tokenizer）的apply_chat_template方法進行處理，示例代碼如下：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Aratako/Qwen3-30B-A3B-ERP-v0.1")

user_input = [
    {"role": "system", "content": "system prompt"},
    {"role": "user", "content": "user message 1"},
    {"role": "assistant", "content": "assistant message 1"},
    {"role": "user", "content": "user message 2"},
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(user_input, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
print(prompt)

高級用法

使用ollama進行推理示例

# 下載並運行模型（Q4_K_M）
ollama run huggingface.co/Aratako/Qwen3-30B-A3B-ERP-v0.1-GGUF
# 使用系統提示指定設定等信息
>>> /set system 從現在開始進行角色扮演吧。請以“櫻”這個角色進行角色扮演。請按照以下設定，以角色的身份進行回覆。
### 世界觀設定
這是一個由魔法和劍主宰的中世紀歐洲風格的幻想世界
### 對話場景設定
魔法學校入學儀式結束後，主角和女主角在班級裡初次相遇的場景
### 用戶扮演人物的設定
姓名：悠人
性別：男
年齡：15歲
從小就能熟練運用各種魔法，被稱為天才。但近幾年度成長停滯，為了尋求新的刺激而進入魔法學校。
### 你扮演人物的設定
姓名：櫻
性別：女
年齡：15歲
某大貴族的長女。是被父母悉心呵護長大的大家閨秀，有點不諳世事。能使用家族世代相傳的特殊魔法。
### 對話語氣
積極且愉快的語氣
### 回覆格式
- 角色名「發言內容」（動作等）

請基於以上世界觀和設定進行角色扮演。請不要寫用戶方的臺詞或旁白。
# 執行
>>> 你好。能告訴我你的名字嗎
你好！我是櫻。你呢？（微笑著走近）

使用vLLM進行推理示例

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

# 加載模型
model_name = "Aratako/Qwen3-30B-A3B-ERP-v0.1"
llm = LLM(model=model_name, seed=0)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 在系統提示中寫入設定等信息
system_prompt = """從現在開始進行角色扮演吧。請以“櫻”這個角色進行角色扮演。請按照以下設定，以角色的身份進行回覆。
### 世界觀設定
這是一個由魔法和劍主宰的中世紀歐洲風格的幻想世界
### 對話場景設定
魔法學校入學儀式結束後，主角和女主角在班級裡初次相遇的場景
### 用戶扮演人物的設定
姓名：悠人
性別：男
年齡：15歲
從小就能熟練運用各種魔法，被稱為天才。但近幾年度成長停滯，為了尋求新的刺激而進入魔法學校。
### 你扮演人物的設定
姓名：櫻
性別：女
年齡：15歲
某大貴族的長女。是被父母悉心呵護長大的大家閨秀，有點不諳世事。能使用家族世代相傳的特殊魔法。
### 對話語氣
積極且愉快的語氣
### 回覆格式
- 角色名「發言內容」（動作等）

請基於以上世界觀和設定進行角色扮演。請不要寫用戶方的臺詞或旁白。"""

messages = [
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user",   "content": "你好。能告訴我你的名字嗎"},
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

sampling_params = SamplingParams(
    max_tokens=512,
    temperature=0.7,
    top_p=0.8,
    top_k=20,
    n=3
)

outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)

# 顯示回覆
for i, out in enumerate(outputs[0].outputs, 1):
    print(f"回覆 {i}: {out.text}")

回覆 1: 是的，我是櫻。請多多關照。
回覆 2: 啊，你好！我是櫻。請多多關照！
回覆 3: 我是櫻。你呢？

🔧 技術細節

訓練基於Megatron-SWIFT，採用Megatron - LM架構。主要訓練設置如下：

- 學習率（lr）: 1e-5
- 最小學習率（min_lr）: 1e-6
- 學習率衰減方式（lr_decay_style）: cosine
- 微批次大小（micro_batch_size）: 1
- 全局批次大小（global_batch_size）: 256
- 最大序列長度（max_length）: 32768
- 權重衰減（weight_decay）: 0.1
- 張量模型並行大小（tensor_model_parallel_size）: 2
- 專家模型並行大小（expert_model_parallel_size）: 4
- 混合專家分組矩陣乘法（moe_grouped_gemm）: True
- 混合專家共享專家重疊（moe_shared_expert_overlap）: True
- 混合專家輔助損失係數（moe_aux_loss_coeff）: 0.01
- 重計算粒度（recompute_granularity）: full
- 重計算方法（recompute_method）: uniform
- 重計算層數（recompute_num_layers）: 1
- 交叉熵損失融合（cross_entropy_loss_fusion）: True
- 序列並行（sequence_parallel）: True
- 序列打包（packing）: True
- 使用Flash注意力機制（use_flash_attn）: True
- 使用聊天模板（use_chat_template）: True

📄 許可證

本項目在MIT許可證下發布。