Jackrong-llm-finetuning-guide

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• 可运行 Jupyter Notebook 的环境（本项目以 Notebook 教程形式提供）
• Git（用于克隆仓库）
• 能访问 GitHub 与 Hugging Face 的网络环境
• 运行 SFT/RL 训练类 Notebook 时需具备相应算力的机器（README 节选未给出具体配置）

安装与启动步骤

1. 1克隆仓库

   把教程仓库下载到本地，后续所有 Notebook 与文档都在这个目录里。

   git clone https://github.com/R6410418/Jackrong-llm-finetuning-guide.git

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2. 2进入项目目录

   切换到仓库目录并查看顶层文件，确认 README、docs 与 Notebook 是否齐全。

   cd Jackrong-llm-finetuning-guide && ls

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3. 3阅读中文文档

   README 提供多语言入口，中文说明位于 docs/README_zh.md，建议先通读一遍再动手。

   cat docs/README_zh.md

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4. 4按目标选入口

   README 的 Start Here 表格按“我想做什么”给出推荐入口，例如在浏览器里微调第一个模型就进训练配方目录。

5. 5启动 Jupyter

   在仓库目录下启动 Jupyter Notebook，逐个打开 .ipynb 文件按单元格运行；README 节选未给出具体安装命令，环境依赖以 Notebook 内说明为准。

   jupyter notebook

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6. 6查看在线文档站

   也可以直接访问产品官网，查看 Qwopus3.6 模型与微调指南等在线内容，无需本地环境。

如何确认成功

能打开 docs/README_zh.md 与仓库内 .ipynb 文件，并在 Jupyter 中成功运行首个单元格，即表示环境就绪。

常见问题

注意事项

• README 节选未包含统一的安装命令，各 Notebook 的环境依赖需以其内部说明为准。
• 训练配方（SFT、GRPO、GSPO）与数据集蒸馏流程对算力要求较高，建议先跑通小规模示例。
• 16-bit 导出与 GGUF 部署流程见仓库对应章节，需额外准备转换与推理环境。
• 克隆与下载数据集时需要能稳定访问 GitHub 和 Hugging Face。