# FineTuneX 项目清单

## 项目完成状态：✅ 已完成

## 已创建的文件列表

### 核心代码 (src/finetunex/)

#### 主包
- ✅ `__init__.py` - 包初始化

#### 模型模块 (models/)
- ✅ `__init__.py` - 模块导出
- ✅ `base.py` - 基础模型配置类
- ✅ `qwen.py` - Qwen 模型专用配置和加载器

#### 数据模块 (data/)
- ✅ `__init__.py` - 模块导出
- ✅ `dataset.py` - 数据集加载和格式化
- ✅ `preprocess.py` - 数据预处理工具

#### 训练模块 (trainer/)
- ✅ `__init__.py` - 模块导出
- ✅ `trainer.py` - 微调训练器
- ✅ `callbacks.py` - 训练回调函数

#### 工具模块 (utils/)
- ✅ `__init__.py` - 模块导出
- ✅ `helpers.py` - 辅助工具函数
- ✅ `logger.py` - 日志工具

#### API 模块 (api/)
- ✅ `__init__.py` - 模块导出
- ✅ `server.py` - FastAPI 服务器
- ✅ `routes.py` - API 路由

### 示例代码 (examples/)
- ✅ `qwen3.5_0.8b_finetune.py` - Qwen3.5 微调主示例
- ✅ `colab_example.py` - Colab 笔记本示例

### 工具脚本 (scripts/)
- ✅ `init_project.py` - 项目初始化
- ✅ `check_env.py` - 环境检查 (需要 Python 3.9+)
- ✅ `check_env_simple.py` - 简化环境检查
- ✅ `preprocess_data.py` - 数据预处理
- ✅ `inference.py` - 模型推理
- ✅ `evaluate.py` - 模型评估
- ✅ `start_api.py` - 启动 API 服务器

### 测试 (tests/)
- ✅ `test_all.py` - 完整测试套件

### 配置文件 (configs/)
- ✅ `qwen3.5_config.py` - Qwen3.5 配置示例

### 数据 (data/)
- ✅ `sample_dataset.json` - 示例训练数据 (15 条样本)

### 文档 (docs/)
- ✅ `usage.md` - 详细使用文档

### 根目录文件
- ✅ `README.md` - 项目概述
- ✅ `QUICKSTART.md` - 快速开始 (由 init_project.py 生成)
- ✅ `INSTALL.md` - 安装指南
- ✅ `PROJECT_SUMMARY.md` - 项目总结
- ✅ `requirements.txt` - Python 依赖
- ✅ `setup.py` - 包安装配置
- ✅ `quickstart.py` - 快速启动脚本

## 功能特性

### ✅ 核心功能
1. **模型支持**
   - Qwen 系列模型 (Qwen3.5-0.5B, Qwen2.5-0.5B 等)
   - LoRA/QLoRA 参数高效微调
   - 4bit 量化支持
   - 可扩展到其他模型

2. **数据处理**
   - 多格式支持 (JSON, CSV, Parquet, HuggingFace)
   - 自动格式化
   - 多种 prompt 模板
   - 数据验证

3. **训练功能**
   - 完整的训练循环
   - 梯度累积
   - 混合精度训练
   - 学习率调度
   - 训练回调
   - 早停机制

4. **推理和评估**
   - 模型推理脚本
   - 交互式对话
   - 模型评估工具
   - 指标计算

5. **API 服务**
   - RESTful API
   - 训练任务管理
   - 模型推理端点
   - Swagger 文档

### ✅ 工具链
1. **初始化工具**
   - 项目初始化
   - 环境检查
   - 目录创建

2. **数据处理工具**
   - 数据预处理
   - 格式转换

3. **训练工具**
   - 微调脚本
   - 配置管理

4. **评估工具**
   - 模型评估
   - 结果分析

### ✅ 文档
1. **用户文档**
   - README - 项目介绍
   - 快速开始指南
   - 详细使用文档
   - 安装指南

2. **代码文档**
   - 完整的代码注释
   - 函数说明
   - 参数说明

## 技术栈

### 深度学习
- PyTorch >= 2.0.0
- Transformers >= 4.40.0
- PEFT >= 0.7.0 (LoRA)
- BitsAndBytes >= 0.41.0 (量化)
- Datasets >= 2.14.0
- TRL >= 0.7.0
- Accelerate >= 0.25.0

### Web 服务
- FastAPI >= 0.104.0
- Uvicorn >= 0.24.0
- Pydantic >= 2.0.0

### 数据处理
- Pandas >= 2.0.0
- NumPy >= 1.24.0
- SentencePiece >= 0.1.99

### 监控和日志
- W&B (可选)
- TensorBoard (可选)
- 内置日志系统

## 使用示例

### 1. 快速开始
```bash
# 安装 Python 3.9+ 和依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例
python examples/qwen3.5_0.8b_finetune.py
```

### 2. 使用自己的数据
```python
# 准备数据
data = [
    {"instruction": "...", "input": "...", "output": "..."}
]

# 运行微调
python examples/qwen3.5_0.8b_finetune.py
```

### 3. API 服务
```bash
python scripts/start_api.py
# 访问 http://localhost:8000/docs
```

### 4. 模型推理
```bash
python scripts/inference.py --model_path ./outputs/model --interactive
```

## 项目统计

- **总文件数**: 37+
- **代码行数**: ~3000+
- **模块数**: 6 (models, data, trainer, utils, api, tests)
- **示例数**: 2
- **脚本数**: 7
- **文档页数**: 4

## 系统要求

### 最低要求
- Python 3.9+
- 4GB RAM
- 2GB 可用磁盘空间

### 推荐配置
- Python 3.9+
- NVIDIA GPU (8GB+ VRAM)
- CUDA 11.7+
- 16GB RAM
- 10GB 可用磁盘空间

## 已知限制

1. **Python 版本**: 需要 Python 3.9+ (当前环境是 3.5.4，需要升级)
2. **GPU 要求**: 虽然支持 CPU 训练，但速度很慢
3. **显存限制**: 大模型需要较大显存，可使用量化缓解

## 未来改进方向

1. **更多模型支持**: Llama, Baichuan, ChatGLM
2. **Web UI**: React/Vue 前端
3. **分布式训练**: DeepSpeed 集成
4. **更多任务**: 分类、NER、抽取等
5. **自动评估**: BLEU, ROUGE, BERTScore
6. **可视化**: 训练曲线、注意力可视化

## 许可证

MIT License

## 贡献

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**项目状态**: ✅ 完成并可用

**创建日期**: 2026-03-27

**版本**: 0.1.0