FineTurnX/PROJECT_CHECKLIST.md

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

# 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

# 准备数据
data = [
    {"instruction": "...", "input": "...", "output": "..."}
]

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

3. API 服务

python scripts/start_api.py
# 访问 http://localhost:8000/docs

4. 模型推理

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