CLI 命令参考

所有命令行工具的完整参数列表。

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train_simple_decoder.py

预训练模型脚本。

位置

scripts/train_simple_decoder.py

参数

必需参数

参数	类型	说明
--file-path	Path	训练数据文件路径

模型参数

参数	默认值	说明
--hidden-size	64	隐藏层维度
--num-layers	2	Transformer 层数
--num-heads	2	注意力头数
--max-seq-len	32	最大序列长度

训练参数

参数	默认值	说明
--batch-size	16	批次大小
--epochs	1	训练轮数
--lr	1e-3	学习率
--device	auto	设备 (cpu/cuda)
--log-interval	10	日志输出间隔

Checkpoint 参数

参数	默认值	说明
--save-dir	./checkpoints	保存目录
--save-interval	100	保存间隔 (步数)
--resume	None	恢复的 checkpoint 路径

早停参数

参数	默认值	说明
--val-file-path	None	验证数据文件
--early-stopping-patience	3	早停耐心值
--early-stopping-min-delta	0.001	最小改善阈值

使用示例

# 基本使用
python scripts/train_simple_decoder.py --file-path data.txt

# 带 checkpoint
python scripts/train_simple_decoder.py \
    --file-path data.txt \
    --save-dir ./checkpoints \
    --save-interval 50

# 从 checkpoint 恢复
python scripts/train_simple_decoder.py \
    --file-path data.txt \
    --resume ./checkpoints/latest.pt

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训练配置 (YAML)

使用配置文件进行复杂训练：

model:
  hidden_size: 256
  num_layers: 4
  num_heads: 4
  vocab_size: 32000

training:
  batch_size: 32
  epochs: 3
  lr: 1e-4

optimization:
  use_amp: true
  use_compile: true

distributed:
  backend: nccl
  world_size: 4

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环境变量

变量	说明
CUDA_VISIBLE_DEVICES	可见 GPU 设备
NCCL_DEBUG	NCCL 调试级别
TORCH_CUDNN_V8_ENABLED	cuDNN v8 优化