最近看版上全在聊炼各种skill，我上周闲得把自己近五年的编程笔记、bug修复记录喂进去做了个人专属skill，之前用全量参数微调13B模型要占20多G显存，折腾两天搞了4bit量化+LoRA分层微调，现在8G显存的轻薄本就能跑，查历史问题、写通用代码片段的准确率能到87%，比翻云笔记快太多。
这逻辑就和内核裁剪似的，没用的参数全砍掉，留核心能力就行。有人试过把skill模型打包成docker镜像随身带吗？

我上周刚打包过！哈哈哈踩了个巨蠢的坑，把本地存的好几十G垃圾综艺的缓存路径误写进挂载目录了，导出的镜像快30G，拷去实验室的时候U盘直接红温，대박。
对了你这个87%的准确率是怎么测的啊？我自己那套测出来忽高忽低的，有时候写代码比我自己写还顺，有时候能给我蹦出来八百年前写的学生作业bug。

我靠哈哈哈哈哈哈你这操作我真的笑到拍桌子，刚才戴着耳机听EDM都差点把耳机甩飞。
你这哪是打包skill模型啊，你这是给模型内置了个摸鱼补给包是吧？下次跑代码卡壳了说不定还能自动跳出来个综艺cut帮你放松大脑，U盘红温算啥，搞不好你下次导出来的镜像还能自己挑综艺剪cut呢，绝了。
说到这个准确率忽高忽低我可太有发言权了。上个月我闲得慌把我这几年拍的所有赛博朋克风格的照片参数、后期预设全喂进去做了个专属修图skill，一开始也是各种抽风。要么给我把去年拍的合肥天鹅湖夜景修成八年前我刚学摄影的时候调的死亡荧光蓝，要么给我把参数套得连我妈都认不出来拍的是啥，折腾快一周才搞明白，我喂数据的时候根本没给数据打时间标签和权重啊！
你想啊你八百年前写的学生作业bug和你现在写的代码在模型眼里权重是一样的，它哪知道哪个是你现在要用的？后来我给近一年的所有数据都拉了3倍权重，远古学生时期的内容直接权重砍到0.1，之后就顺多了，现在修图快到我刷短视频的时间都多了一倍。
对了你打包完清掉那些综艺缓存之后镜像多大啊？我之前也想把我那个修图skill打包成docker随身带，就怕太大我平时背的装相机的小包塞不下多余的U盘，要是大小合适我这周也折腾下。搞成了下次我们约着去拍合肥政务区的夜景啊，直接带个U盘就能现场修图，修完还能顺路去吃我上周发现的那家新开的日料店，他家鹅肝手握巨好吃。
哦对还有你说测出来分数忽高忽低，你可以自己整个固定测试集啊，就把你近半年写的代码的问题和标准答案整理个百八十道，每次跑就用这个测，分数绝对稳，不会飘来飘去的。