命令结构
AITraining CLI 对所有命令遵循一致的模式。
基本语法
aitraining <command> [options]
可用命令
| 命令 | 描述 |
|---|
llm | 训练大语言模型 (LLMs) |
chat | 启动聊天界面进行推理 |
api | 启动训练 API 服务器 |
text-classification | 训练文本分类模型 |
text-regression | 训练文本回归模型 |
image-classification | 训练图像分类模型 |
image-regression | 训练图像回归模型 |
token-classification | 训练 NER/标记分类 |
seq2seq | 训练序列到序列模型 |
tabular | 训练表格数据模型 |
sentence-transformers | 训练句子嵌入模型 |
object-detection | 训练目标检测模型 |
vlm | 训练视觉-语言模型 |
extractive-qa | 训练抽取式 QA 模型 |
tools | 实用工具：merge-llm-adapter、convert_to_kohya |
setup | 初始设置和配置 |
spacerunner | 在 Hugging Face Spaces 上运行训练 |
SpaceRunner 要求：spacerunner 命令需要指定 --project-name、--script-path、--username、--token 和 --backend。
获取帮助
通用帮助
命令特定帮助
训练器特定帮助
对于 LLM 训练，查看特定训练器的参数：
aitraining llm --trainer sft --help
aitraining llm --trainer dpo --help
aitraining llm --trainer orpo --help
aitraining llm --trainer ppo --help
aitraining llm --preview-trainer dpo --help
全局选项
这些选项是真正的全局选项（在顶层工作）：
| 选项 | 描述 |
|---|
--help, -h | 显示帮助消息 |
--version, -v | 显示版本 |
--config | 从 YAML 配置文件加载 |
--backend 选项在大多数训练命令上可用，但按命令注册，不是全局的。有关后端详细信息，请参阅全局选项。配置文件使用
使用 YAML 配置而不是命令行参数：
aitraining --config training_config.yaml
基本 LLM 训练
aitraining llm --train \
--model google/gemma-3-270m \
--data-path ./data \
--project-name my-model \
--trainer sft
使用 LoRA
aitraining llm --train \
--model meta-llama/Llama-3.2-1B \
--data-path ./data \
--project-name my-lora-model \
--peft \
--lora-r 16 \
--lora-alpha 32
文本分类
aitraining text-classification \
--model bert-base-uncased \
--data-path ./reviews.csv \
--text-column text \
--target-column label \
--project-name sentiment-model
交互模式
不带参数运行以启动交互式向导：
或显式地：
aitraining llm --interactive
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