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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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<strong>轻量级 Transformer 训练与推理框架</strong>
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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 集成**: 兼容 HuggingFace 模型与数据集。
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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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#### 训练模型
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```bash
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python scripts/tools/train.py \
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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/param_path
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```
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#### 文本生成
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```bash
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python scripts/tools/generate.py --param_path=/path/to/param_path
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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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```
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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 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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# Chat API（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" \
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-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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# 流式响应
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curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
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-H "Content-Type: application/json" \
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||
-d '{
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||
"messages": [{"role": "user", "content": "讲个故事"}],
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||
"stream": true,
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||
"max_tokens": 500
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}'
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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/BV1z5RPYHEkd) 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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| [设计文档](./design.md) | 系统架构与模块设计 |
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| [数据流程](./dataflow.md) | 数据处理管道详解 |
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| [模型介绍](./introduction.md) | 模型架构与技术细节 |
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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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