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<img src="../images/logo.png" width="auto" alt="Logo">
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<a href="../../README.md">English</a> •
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<a href="#chinese">中文</a>
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<p>
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<strong>轻量级 Transformer 训练与推理框架</strong>
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</p>
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<img src="https://img.shields.io/badge/python-3.12+-blue.svg" alt="python">
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<img src="https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-blue.svg" alt="license">
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<img src="https://img.shields.io/github/v/release/ViperEkura/AstrAI?color=76bad9" alt="release">
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<img src="https://img.shields.io/badge/dynamic/json?url=https%3A%2F%2Fapi.github.com%2Frepos%2FViperEkura%2FAstrAI&query=%24.stargazers_count&label=stars&suffix=%20stars&color=76bad9" alt="stars">
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<img src="https://img.shields.io/badge/dynamic/json?url=https%3A%2F%2Fapi.github.com%2Frepos%2FViperEkura%2FAstrAI&query=%24.forks_count&label=forks&suffix=%20forks&color=76bad9" alt="forks">
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<a href="../../README.md">English</a> •
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<a href="#chinese">中文</a> •
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<a href="https://github.com/ViperEkura/AstrAI/issues">问题追踪</a> •
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<a href="https://github.com/ViperEkura/AstrAI/discussions">讨论区</a> •
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<a href="https://huggingface.co/ViperEk">HuggingFace</a>
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## 📖 目录
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- [特性](#特性)
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- [快速开始](#快速开始)
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- [文档](#文档)
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- [贡献](#贡献)
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- [社区](#社区)
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- [许可证](#许可证)
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<a id="chinese"></a>
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## 中文
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### 特性
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- 🚀 **高性能**: 训练与推理双向优化，高效并行。
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- 🔧 **灵活**: 支持 seq/sft/dpo/grpo 多种训练方式，可定制模型架构。
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- 💡 **易用**: 简洁的 API 与丰富的示例、演示。
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- 📦 **轻量**: 依赖少，部署简单。
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- 🔬 **研究友好**: 模块化设计，便于实验新想法。
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- 🤗 **HuggingFace 风格 API**: 类 HuggingFace 的 AutoModel/AutoTokenizer 接口，方便加载模型和分词器。
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- 🔌 **双 API 兼容**: 同时支持 OpenAI 和 Anthropic 聊天补全 API，开箱即用。
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### 快速开始
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#### 安装
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```bash
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git clone https://github.com/ViperEkura/AstrAI.git
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cd AstrAI
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pip install -e .
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```
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安装开发依赖：
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```bash
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pip install -e ".[dev]"
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```
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#### 下载预训练模型
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下载预训练模型权重（1B 双语检查点）到 `params/` 目录：
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```bash
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python scripts/demo/download.py
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```
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或从 [HuggingFace](https://huggingface.co/ViperEk/KHAOSZ) 手动下载放入 `params/`。
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#### 训练模型
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```bash
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
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nohup python scripts/tools/train.py \
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--nprocs=4 \
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--parallel_mode=ddp \
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--train_type=seq \
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||
--data_root_path=/path/to/dataset \
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||
--param_path=/path/to/model \
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||
--batch_per_device=4 \
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||
--grad_accum_steps=8 \
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||
--warmup_ratio=0.05 \
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||
--max_lr=1e-4 \
|
||
--max_grad_norm=1.0 \
|
||
--adamw_beta1=0.9 \
|
||
--adamw_beta2=0.95 \
|
||
--adamw_weight_decay=0.01 \
|
||
--window_size=2048 \
|
||
--ckpt_interval=10000 \
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||
--ckpt_dir=./checkpoint \
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||
--random_seed=3407 \
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||
--label_smoothing=0.05 \
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||
> out.log 2> err.log &
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```
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完整参数列表见[参数说明](./params.md)。
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#### 文本生成
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```bash
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python scripts/tools/generate.py \
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--param_path /path/to/model \
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--input_json_file /path/to/input.jsonl \
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||
--output_json_file /path/to/output.jsonl
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```
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#### Docker
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使用 Docker 构建和运行（推荐用于 GPU 环境）：
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```bash
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# 构建镜像
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docker build -t astrai:latest .
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# 启用 GPU 运行
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docker run --gpus all -it astrai:latest
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# 指定特定 GPU
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docker run --gpus '"device=0,1"' -it astrai:latest
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||
# 运行推理服务
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||
docker run --gpus all -p 8000:8000 astrai:latest \
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||
python -m scripts.tools.server --port 8000 --device cuda
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||
# 挂载数据卷
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docker run --gpus all -v /path/to/data:/data -it astrai:latest
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# Docker Compose（GPU，默认）
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docker compose up -d
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# Docker Compose（仅 CPU）
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docker compose --profile cpu up -d
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```
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> **注意**: 必须使用 `--gpus all` 才能启用 CUDA 支持，否则 `torch.cuda.is_available()` 将返回 `False`。
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#### 启动 HTTP 服务
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启动推理服务器，支持 OpenAI 和 Anthropic 兼容的 HTTP API：
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```bash
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python -m scripts.tools.server --port 8000 --device cuda
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```
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发起请求：
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```bash
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# OpenAI 兼容
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curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
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||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
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||
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
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||
"max_tokens": 512
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||
}'
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||
# OpenAI 兼容流式
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||
curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"messages": [{"role": "user", "content": "讲个故事"}],
|
||
"stream": true,
|
||
"max_tokens": 500
|
||
}'
|
||
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||
# Anthropic 兼容
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||
curl -X POST http://localhost:8000/v1/messages \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"model": "astrai",
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||
"system": "你是一个乐于助人的助手。",
|
||
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
|
||
"max_tokens": 512
|
||
}'
|
||
|
||
# Anthropic 兼容流式并设置停止序列
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||
curl -X POST http://localhost:8000/v1/messages \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"model": "astrai",
|
||
"messages": [{"role": "user", "content": "写个故事"}],
|
||
"max_tokens": 500,
|
||
"stream": true,
|
||
"stop_sequences": ["结束"]
|
||
}'
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||
# 健康检查
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||
curl http://localhost:8000/health
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```
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#### 演示
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查看 `scripts/demo/` 文件夹中的演示：
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```bash
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# 下载预处理数据（运行演示前必需）
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python scripts/demo/download.py
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# 交互式流式聊天
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python scripts/demo/stream_chat.py
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# 批量生成
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python scripts/demo/generate_batch.py
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# 自回归生成
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python scripts/demo/generate_ar.py
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```
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观看 [bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1fuLB6yEj6) 上的视频演示。
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### 文档
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| 文档 | 说明 |
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| [参数说明](./params.md) | 训练与推理参数配置 |
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| [架构文档](./architecture.md) | 系统架构、类图与设计模式 |
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| [训练文档](./training.md) | 训练循环、策略与公式 |
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||
| [推理文档](./inference.md) | KVCache、连续批处理、采样与 HTTP API |
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||
| [数据流程](./dataflow.md) | 数据管道、存储后端与数据集架构 |
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| [数据预处理](./preprocessing.md) | 声明式 JSON 驱动数据预处理 |
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### 贡献
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我们欢迎贡献！请参阅[贡献指南](../../CONTRIBUTING.md)了解详情。
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1. Fork 本仓库。
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2. 创建功能分支。
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3. 提交更改。
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4. 发起 Pull Request。
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重大更改请先开 issue 讨论。
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### 社区
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- **GitHub Issues**: [问题追踪](https://github.com/ViperEkura/AstrAI/issues)
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- **Discussions**: [GitHub 讨论区](https://github.com/ViperEkura/AstrAI/discussions)
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- **HuggingFace**: [模型中心](https://huggingface.co/ViperEk)
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### 许可证
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本项目采用 [GPL-3.0 许可证](../../LICENSE)。
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||
<em>专为高性能与易用性设计的轻量级 Transformer 框架。</em>
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