import torch
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

adapter_id = "emiya111/EmiyaMind-Qwen3-1.7B-Wenyan-Full"
base_id = "Qwen/Qwen3-1.7B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_id)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_id)
model.eval()

source = "环滁皆山也。其西南诸峰，林壑尤美。"
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": (
            "你是一名严谨的古汉语翻译专家。你的任务是把文言文翻译成通顺、准确的现代汉语，"
            "忠实保留原文的人名、地名、官名、时间、因果关系和语气，不增添原文没有的信息。"
        ),
    },
    {
        "role": "user",
        "content": f"请将下面的文言文翻译成现代汉语。只输出译文，不要解释。\n\n文言文：{source}",
    },
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=False,
)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.inference_mode():
    output = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=256,
        do_sample=False,
        repetition_penalty=1.05,
    )
result = tokenizer.decode(
    output[0, inputs["input_ids"].shape[1]:],
    skip_special_tokens=True,
)
print(result.strip())

训练数据

清洗后的 HistoryTrans 数据：

训练集：747,630 条
验证集：7,644 条
测试集：7,649 条

清洗移除了空值、原译文相同、过长、长度比例异常和完全重复的句对。HistoryTrans 使用 MIT 许可证；请同时遵守其数据集说明。

训练配置

基础模型：Qwen/Qwen3-1.7B
方法：LoRA / RS-LoRA
LoRA rank：16
LoRA alpha：32
LoRA dropout：0.05
训练精度：BF16
最大序列长度：512
学习率：2e-4，cosine scheduler
有效 batch size：16
训练轮数：1
优化步骤：46,727
可训练参数：17,432,576（约 1.00%）
训练 loss：1.4927
验证 loss：1.2966

训练在单张 NVIDIA GeForce RTX 5070 上完成，用时约 53 小时 19 分钟。

限制

训练语料以历史典籍为主，对诗词、佛经、医书和未见体裁的效果可能较弱。
官方 HistoryTrans 分片存在少量相同原文或相同句对重叠，验证 loss 可能略偏乐观。
长文应按句子或语义边界切分后翻译，建议每块不超过约 60 个汉字。
本模型没有替代人工校勘、学术翻译或法律解释的能力。

许可与来源

本 LoRA 适配器以 Apache-2.0 许可证分发。
基础模型 Qwen3-1.7B 使用 Apache-2.0 许可证。
HistoryTrans 数据集使用 MIT 许可证。
项目代码：https://github.com/xiaohuanemiya/EmiyaTranslationModelForClassicalChinese