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轻量级 Transformer 训练与推理框架

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• 演示
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中文

项目概览

AstrAI 是一个覆盖模型构建、训练、评测与部署的端到端 Transformer 框架。项目以精简的 PyTorch 代码实现完整模型生命周期，包括声明式数据预处理、分布式训练、连续批处理推理，以及兼容 OpenAI 和 Anthropic 的服务接口。

领域	能力
模型	自回归语言模型与嵌入模型，支持 GQA、MLA、MoE、RoPE，以及可扩展的 Attention/FFN 组件
训练	预训练（seq）、监督微调（sft）、DPO 和 GRPO，支持梯度累积、检查点、DDP 与 FSDP
数据	声明式 JSON 预处理、可配置掩码与样本打包、二进制/JSONL 存储和流式数据集
推理	连续批处理、分页 KV Cache、Radix 前缀缓存、流式生成，以及 Torch/CUDA/FlashAttention 后端
服务	基于 FastAPI 的 OpenAI 与 Anthropic 聊天补全协议，支持 SSE 流式输出和工具调用
评测	Perplexity、MMLU、HumanEval、IFEval、IFD 和 ROUGE 评测工具
扩展	基于工厂与注册表扩展模型、数据集、训练策略、回调、内核和协议组件

快速上手

端到端演示，只需 5 步：

1. 安装

AstrAI 需要 Python 3.12+，并精确固定 PyTorch 版本为 2.11.0。训练、scripts/tools/generate.py、生成式评估和生成演示需要 CUDA；CPU 支持仅适用于提供明确 CPU 设备路径的组件，例如 HTTP 服务和直接打分评估。

git clone https://github.com/ViperEkura/AstrAI.git
cd AstrAI
pip install -e .                                          # 纯 PyTorch（不含 CUDA 内核）
# CSRC_KERNELS=true pip install -e . --no-build-isolation  # 可选：融合 CUDA 内核加速
# pip install -e ".[dev]"                                  # 可选：开发依赖（pytest, ruff）

2. 下载模型

python scripts/demo/download.py    # 下载 1B 检查点到 params/

3. 预处理数据

创建 pretrain.json（seq 策略的预处理配置）：

{
    "version": 1,
    "input": {"sections": [{"field": "text", "action": "train"}]},
    "preprocessing": {"max_seq_len": 2048},
    "output": {"storage_format": "bin"}
}

python scripts/tools/preprocess.py data/*.jsonl -o output/ -c pretrain.json

4. 训练

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3

nohup python scripts/tools/train.py \
    --nprocs=4 \
    --parallel_mode=ddp \
    --train_type=seq \
    --data_root_path=/path/to/dataset \
    --param_path=/path/to/model \
    --batch_per_device=4 \
    --grad_accum_steps=8 \
    --warmup_ratio=0.05 \
    --max_lr=1e-4 \
    --max_grad_norm=1.0 \
    --weight_decay=0.1 \
    --window_size=2048 \
    --ckpt_interval=10000 \
    --ckpt_dir=./checkpoint \
    --random_seed=3407 \
    --label_smoothing=0.05 \
    > out.log 2> err.log &

5. 启动服务并调用

# 终端 1：启动服务
python scripts/tools/server.py --param_path ./params --device cuda

# 终端 2：发起请求
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"messages":[{"role":"user","content":"你好"}],"max_tokens":512}'

演示

查看 scripts/demo/ 文件夹中的演示：

# 下载模型权重（运行演示前必需）
python scripts/demo/download.py                      # model → params/

# 单轮交互式流式提示循环（不保留对话历史）
python scripts/demo/stream_chat.py
# 在 >> 后输入消息，输入 !exit 退出

# 批量生成（5 条硬编码提示词，非流式）
python scripts/demo/generate_batch.py

# 单条提示词自回归流式生成
python scripts/demo/generate_ar.py

所有生成演示默认使用 temperature=0.8、top_p=0.95、top_k=50、max_tokens=2048，需要 params/ 目录包含模型权重（请先运行 download.py）。

观看 bilibili 上的视频演示。

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更多选项请参考文档。

文本生成

从 JSONL 文件批量生成：

python scripts/tools/generate.py \
    --param_path ./params \
    --input_json_file input.jsonl \
    --output_json_file output.jsonl

Docker

使用 Docker 构建和运行（推荐用于 GPU 环境）：

# 构建镜像
docker build -t astrai:latest .

# 启用 GPU 运行
docker run --gpus all -it astrai:latest

# 运行推理服务
docker run --gpus all -p 8000:8000 astrai:latest \
  python scripts/tools/server.py --port 8000 --device cuda

# 挂载数据卷
docker run --gpus all -v /path/to/data:/data -it astrai:latest

# Docker Compose（GPU，默认）
docker compose up -d

# Docker Compose CPU 服务配置（不支持仅限 CUDA 的生成脚本和演示）
docker compose --profile cpu up -d

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。

HTTP API 示例

除快速上手流程外，更多请求示例：

# OpenAI 兼容流式
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}'

# Anthropic 兼容
curl -X POST http://localhost:8000/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"astrai","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
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"]}'

# 健康检查
curl http://localhost:8000/health

SSE 流式格式、错误码和统计端点详见推理文档。

文档

文档	说明
快速上手	安装与快速入门
CLI 参考	所有 CLI 工具参数（训练、服务、生成、预处理）
数据预处理	声明式 JSON 驱动数据预处理
训练文档	训练循环、策略与公式
推理文档	KVCache、连续批处理、采样与 HTTP API
评估文档	HumanEval、MMLU、PPL、ROUGE、IFD、IFEval
分布式训练	多卡 DDP / FSDP 训练
架构文档	系统架构、类图与设计模式
数据流程	数据管道、存储后端与数据集架构
内部实现	训练原理：损失公式、回调生命周期、KV Cache
CUDA 内核	自定义 CUDA 注意力内核与基准测试

贡献

我们欢迎贡献！请参阅贡献指南了解详情。

1. Fork 本仓库。
2. 创建功能分支。
3. 提交更改。
4. 发起 Pull Request。

重大更改请先开 issue 讨论。

社区

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• Discussions: GitHub 讨论区
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许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

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专为高性能与易用性设计的轻量级 Transformer 框架。