refactor: 移除 device_ids 参数设计，统一通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 控制 GPU 分配；更新 README 训练示例

- setup.py: 移除 device_ids 参数，setup_parallel 直接用 rank 作为设备索引
- train_config.py: 移除 device_ids 字段
- trainer.py: 不再传递 device_ids
- train.py: ddp_wrap 用 get_rank() 直接取值
- README.md, README-zh-CN.md: 训练示例改为多行命令风格，去掉参数表格

assets/docs/README-zh-CN.md

@@ -74,41 +74,18 @@ pip install -e ".[dev]"
 #### 训练模型
 
 ```bash
-python scripts/tools/train.py --train_type=seq --data_root_path=/path/to/dataset --param_path=/path/to/model
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python scripts/tools/train.py \
+    --train_type seq \
+    --data_root_path /path/to/dataset \
+    --param_path /path/to/model \
+    --batch_size 4 \
+    --accumulation_steps 8 \
+    --max_lr 3e-4 \
+    --warmup_steps 1000 \
+    --n_epoch 1
 ```
 
-| 参数 | 说明 | 默认值 |
-|------|------|--------|
-| `--train_type` | 训练类型（`seq`, `sft`, `dpo`, `grpo`） | 必填 |
-| `--data_root_path` | 数据集根目录 | 必填 |
-| `--param_path` | 模型参数或断点路径 | 必填 |
-| `--n_epoch` | 训练轮数 | 1 |
-| `--batch_size` | 批次大小 | 1 |
-| `--accumulation_steps` | 梯度累积步数 | 1 |
-| `--warmup_steps` | 预热步数 | 1000 |
-| `--max_lr` | 峰值学习率（余弦衰减） | 3e-4 |
-| `--max_grad_norm` | 梯度裁剪最大值 | 1.0 |
-| `--adamw_beta1` | AdamW beta1 | 0.9 |
-| `--adamw_beta2` | AdamW beta2 | 0.95 |
-| `--adamw_weight_decay` | AdamW 权重衰减 | 0.01 |
-| `--random_seed` | 随机种子 | 3407 |
-| `--num_workers` | 数据加载线程数 | 4 |
-| `--window_size` | 最大输入序列长度 | auto |
-| `--stride` | 序列步长 | auto |
-| `--label_smoothing` | 交叉熵标签平滑 | 0.1 |
-| `--dpo_beta` | DPO beta | 0.1 |
-| `--grpo_clip_eps` | GRPO 裁剪 epsilon | 0.2 |
-| `--grpo_kl_coef` | GRPO KL 惩罚系数 | 0.01 |
-| `--group_size` | GRPO 组大小 | 4 |
-| `--grpo_sync_interval` | GRPO ref_model 同步间隔（步） | 200 |
-| `--ckpt_interval` | 检查点间隔（迭代步） | 5000 |
-| `--ckpt_dir` | 检查点保存目录 | checkpoint |
-| `--start_epoch` | 起始轮次（用于断点续训） | 0 |
-| `--start_batch` | 起始批次（用于断点续训） | 0 |
-| `--nprocs` | GPU 数量 | 1 |
-| `--device_type` | 设备类型 | cuda |
-
-完整参数列表见[参数说明](./params.md#training-parameters)。
+完整参数列表见[参数说明](./params.md)。
 
 #### 文本生成