SmolLM 课程项目指南
1. 项目概述
SmolLM 是一个专注于语言模型微调的实践课程项目，旨在帮助开发者理解和掌握 LLM（大语言模型）的微调技术。本项目特别之处在于使用轻量级模型，让开发者能在普通硬件上进行实践。
1.1 核心目标
- 掌握语言模型微调的核心概念和技术
- 学习实用的模型优化和评估方法
- 理解 AI 代理的开发和应用
- 在有限资源下进行实践学习
2. 项目结构
smol-course/
├── 1_instruction_tuning/ # 指令微调模块
├── 2_preference_alignment/ # 偏好对齐模块
├── 3_parameter_efficient_finetuning/ # 参数高效微调
├── 4_evaluation/ # 评估方法
├── 5_vision_language_models/ # 视觉语言模型
├── 6_synthetic_datasets/ # 合成数据集
├── 7_inference/ # 推理优化
├── 8_agents/ # AI 代理开发
└── docs/ # 项目文档2.1 模块说明
指令微调 (1_instruction_tuning)
- 基础的模型微调技术
- 聊天模板使用方法
- 监督式微调实践
偏好对齐 (2_preference_alignment)
- DPO（直接偏好优化）
- ORPO（在线强化学习）
- 人类反馈的整合
参数高效微调 (3_parameter_efficient_finetuning)
- LoRA 适配器技术
- 提示词微调方法
- 资源优化策略
评估方法 (4_evaluation)
- 自动化基准测试
- 自定义评估指标
- 性能分析工具
视觉语言模型 (5_vision_language_models)
- 多模态模型训练
- 视觉-语言整合
- 实际应用案例
合成数据集 (6_synthetic_datasets)
- 数据生成策略
- 指令数据集构建
- 偏好数据集创建
推理优化 (7_inference)
- 推理性能优化
- 部署最佳实践
- 资源利用优化
AI代理 (8_agents)
- 代理系统开发
- 自定义函数集成
- 检索增强代理
3. 环境配置
3.1 基础环境要求
- Python 3.11
- Git
- 虚拟环境管理工具 (uv 或 venv)
3.2 安装步骤
- 使用 uv (推荐)
uv venv --python 3.11.0
uv sync- 使用 pip
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt4. 学习路径
4.1 基础阶段 (🐢)
- 完成环境配置
- 学习指令微调基础
- 实践基本的模型训练
4.2 进阶阶段 (🐕)
- 探索偏好对齐
- 学习参数高效微调
- 实践评估方法
4.3 高级阶段 (🦁)
- 开发 AI 代理
- 优化推理性能
- 创建自定义应用
5. 时序图
6. 最佳实践
6.1 开发建议
- 循序渐进，从基础模块开始
- 充分利用笔记本中的示例
- 注重实践，动手尝试每个概念
6.2 资源管理
- 合理使用计算资源
- 采用参数高效的方法
- 注意保存中间结果
6.3 问题解决
- 查阅文档和示例
- 参考社区讨论
- 实践验证想法
7. 常见问题
7.1 环境相关
Q: 如何解决依赖冲突？ A: 使用 uv 包管理器，遵循 requirements.txt 的版本要求
7.2 训练相关
Q: 训练资源不足怎么办？ A: 使用参数高效微调方法，如 LoRA
7.3 评估相关
Q: 如何确保模型质量？ A: 使用多维度评估，包括自动化测试和人工验证
8. 贡献指南
- Fork 项目仓库
- 创建特性分支
- 提交改进内容
- 发起拉取请求
9. 版本历史
- v1.0.0: 初始版本发布
- v1.1.0: 添加视觉语言模型支持
- v1.2.0: 增强代理系统功能
10. 联系方式
- GitHub Issues: 项目问题反馈
- 社区讨论: Discussions
11. 许可证
本项目采用 MIT 许可证，详见 LICENSE 文件。