预下载的 Diffusion LLM 模型，用于 CNB 云原生环境快速部署。

模型	Hugging Face	类型
LLaDA-8B-Instruct	GSAI-ML/LLaDA-8B-Instruct	General
LLaDA-1.5	GSAI-ML/LLaDA-1.5	General
Dream-v0-Instruct-7B	Dream-org/Dream-v0-Instruct-7B	General
Dream-Coder-v0-Instruct-7B	Dream-org/Dream-Coder-v0-Instruct-7B	Code
DreamOn-v0-7B	Dream-org/DreamOn-v0-7B	Code
DiffuCoder-7B-cpGRPO	apple/DiffuCoder-7B-cpGRPO	Code

1. 登录 cnb.cool
2. 新建仓库 dllm-models
3. 推送此代码到仓库

git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin https://cnb.cool/你的用户名/dllm-models.git
git push -u origin main

1. 进入仓库页面，点击 云原生开发
2. 选择 CPU 环境（下载不需要 GPU）
3. 在终端执行：

# 运行下载脚本
bash download_models.sh

下载大约需要 80-90GB 空间，请耐心等待。

下载完成后，在同一个环境中执行：

# 构建包含模型的镜像
docker build -t cnb.cool/你的用户名/dllm-models:v1 .

# 推送到 CNB 制品库
docker push cnb.cool/你的用户名/dllm-models:v1

在你的 GPU 项目中：

# 拉取模型镜像
docker pull cnb.cool/你的用户名/dllm-models:v1

# 复制模型到本地
docker run --rm -v $(pwd)/models:/dest cnb.cool/你的用户名/dllm-models:v1 \
    cp -r /models/. /dest/

或者在代码中直接挂载：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch

model_path = "/path/to/models/LLaDA-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16)

如果只需要下载特定模型：

# 设置模型目录
export MODEL_DIR=/workspace/models

# 下载单个模型
huggingface-cli download GSAI-ML/LLaDA-8B-Instruct \
    --local-dir $MODEL_DIR/LLaDA-8B-Instruct \
    --local-dir-use-symlinks False

• download_models.sh - 批量下载模型的脚本
• Dockerfile - 包含模型的最终镜像
• Dockerfile.downloader - 下载器镜像
• .cnb.yml - CNB 构建配置