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轻量级 Transformer 训练与推理框架

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中文

特性

• 🚀 高性能: 训练与推理双向优化，高效并行。
• 🔧 灵活: 支持 seq/sft/dpo 多种训练方式，可定制模型架构。
• 💡 易用: 简洁的 API 与丰富的示例、演示。
• 📦 轻量: 依赖少，部署简单。
• 🔬 研究友好: 模块化设计，便于实验新想法。
• 🤗 HuggingFace 集成: 兼容 HuggingFace 模型与数据集。

快速开始

安装

git clone https://github.com/ViperEkura/AstrAI.git
cd AstrAI
pip install -e .

安装开发依赖：

pip install -e ".[dev]"

训练模型

python scripts/tools/train.py \
  --train_type=seq \
  --data_root_path=/path/to/dataset \
  --param_path=/path/to/param_path

文本生成

python scripts/tools/generate.py --param_path=/path/to/param_path

演示

查看 scripts/demo/ 文件夹中的演示：

# 下载预处理数据（运行演示前必需）
python scripts/demo/download.py

# 交互式流式聊天
python scripts/demo/stream_chat.py

# 批量生成
python scripts/demo/generate_batch.py

# 自回归生成
python scripts/demo/generate_ar.py

观看 bilibili 上的视频演示。

文档

文档	说明
参数说明	训练与推理参数配置
设计文档	系统架构与模块设计
数据流程	数据处理管道详解
模型介绍	模型架构与技术细节

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

• GitHub Issues: 问题追踪
• Discussions: GitHub 讨论区
• HuggingFace: 模型中心

许可证

本项目采用 GPL-3.0 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。