第六章实践说明
第六章聚焦如何基于 Transformers 生态完成大模型训练实践，正文主线为 Pretrain、SFT 与 PEFT 三部分，适合作为从手写模型实现过渡到工业界训练框架的桥梁章节。
1. 本章包含什么
第六章 大模型训练流程实践：第六章正文，介绍训练框架、数据处理、Trainer、DeepSpeed 与 LoRA/QLoRA 等核心内容。6.4 偏好对齐专题补充：偏好对齐的补充阅读材料，可在完成正文学习后继续深入。code/：本章配套代码目录，包含数据下载、预训练、SFT 与 DeepSpeed 配置示例。
2. 推荐学习顺序
- 阅读第六章正文的
6.1 模型预训练，理解 Transformers、Trainer 与 DeepSpeed 的基础用法。 - 阅读
6.2 模型有监督微调，对比 Pretrain 与 SFT 的数据构造与 loss 计算差异。 - 阅读
6.3 高效微调，掌握 LoRA/QLoRA 的基本思路和peft的接入方式。 - 完成上述内容后，再阅读偏好对齐补充材料，建立从 SFT 到 Post-Training 的完整认识。
3. 代码入口
本章的主要代码文件如下：
code/download_model.py：下载基座模型。code/download_dataset.py：下载或准备训练数据。code/pretrain.py：预训练脚本。code/finetune.py：有监督微调脚本。code/pretrain.sh：DeepSpeed 预训练启动示例。code/finetune.sh：DeepSpeed 微调启动示例。code/ds_config_zero2.json：DeepSpeed 配置文件。
4. 环境建议
- 依赖文件：
code/requirements.txt - 推荐 Python 版本：3.10 或 3.11
- 推荐硬件：多卡 GPU；如果资源有限，建议优先使用小样本或单卡环境调试数据处理与训练流程
可以参考仓库中的 学习与环境准备 页面统一准备环境。
5. 实践建议
5.1 先调通路径，再扩大规模
本章脚本中的 autodl-tmp、显卡编号、batch size 和输出目录都属于示例配置。建议先把模型路径、数据路径和输出路径替换为本地实际路径，再使用小样本验证流程是否跑通。
5.2 先看懂数据，再启动训练
无论是 Pretrain 还是 SFT，数据格式都直接决定了训练效果。建议先阅读正文中的数据处理部分，并在运行前打印 1 到 2 条样本进行检查。
5.3 将偏好对齐作为进阶主题
第六章正文已经覆盖了核心训练主线。若你希望进一步理解 RLHF、DPO、KTO 与奖励模型，可以在完成正文后继续阅读偏好对齐专题补充，而不必在第一次阅读时一次性掌握所有后训练细节。