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全局选项

这些选项在大多数 AITraining CLI 命令中都可以使用。

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版本

检查已安装的版本： 
aitraining --version
aitraining -v

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帮助

获取任何命令的帮助： 
aitraining --help
aitraining llm --help
aitraining text-classification --help

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配置文件

从 YAML 配置文件加载参数： 
aitraining --config path/to/config.yaml
这对于以下情况很有用：
  • 可重现的实验
  • 复杂的配置
  • 与团队成员共享设置

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后端

指定训练运行的位置： 
aitraining llm --train --backend local ...
可用后端：
后端描述
local在本地机器上运行（默认）。变体：local-cli、local-ui
spaces-*在 Hugging Face Spaces 上运行
ep-*Hugging Face Endpoints
ngc-*NVIDIA NGC/DGX Cloud
nvcf-*NVIDIA Cloud Functions

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Spaces 后端选项

后端GPU
spaces-t4-smallT4 (small)
spaces-t4-mediumT4 (medium)
spaces-a10g-smallA10G (small)
spaces-a10g-largeA10G (large)
spaces-a10g-largex22x A10G
spaces-a10g-largex44x A10G
spaces-a100-largeA100
spaces-l4x11x L4
spaces-l4x44x L4
spaces-l40sx11x L40S
spaces-l40sx44x L40S
spaces-l40sx88x L40S
spaces-cpu-basic仅 CPU
spaces-cpu-upgradeCPU（升级版）
远程后端需要身份验证：使用非本地后端（spaces-*、ep-*、ngc-*、nvcf-*）时，必须提供 --username 和 --token 以进行 Hugging Face 身份验证。
推送到 Hub 也需要身份验证：即使使用 --backend local，使用 --push-to-hub 也需要 --username 和 --token 才能将模型上传到 Hugging Face Hub。

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环境变量

在运行命令之前设置这些变量：

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身份验证

export HF_TOKEN="hf_..."        # Hugging Face token
export WANDB_API_KEY="..."       # Weights & Biases key

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GPU 配置

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  # 使用特定 GPU
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512  # 内存管理

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MPS（Apple Silicon）控制

export AUTOTRAIN_DISABLE_MPS=1  # 在 Mac 上强制 CPU 训练
export AUTOTRAIN_ENABLE_MPS=1   # 即使使用量化也强制 MPS

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交互模式

启动配置向导： 
aitraining           # 无参数 = 向导模式
aitraining llm --interactive  # 显式交互模式

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下一步

YAML 配置

配置文件格式

命令结构

完整命令参考