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# 交互式向导

> 零配置训练您的第一个模型

# 交互式向导

AITraining 交互式向导将逐步指导您训练第一个 AI 模型。无需配置文件，无需记忆命令 - 只需回答问题并开始训练。

## 为什么使用向导？

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="零配置" icon="wand-magic-sparkles">
    回答简单问题，而不是编写 YAML 文件或记忆 CLI 标志。
  </Card>

  <Card title="智能默认值" icon="brain">
    基于您的硬件、模型选择和数据集大小的智能默认值。
  </Card>

  <Card title="内置验证" icon="shield-check">
    在训练开始前捕获错误 - 无效数据集、缺失列、不兼容设置。
  </Card>

  <Card title="边学边用" icon="graduation-cap">
    每个步骤都有 `:help` - 在配置时了解每个选项的作用。
  </Card>
</CardGroup>

## 启动向导

```bash theme={null}
aitraining
```

就是这样。只需运行 `aitraining`（无需参数），向导就会启动。

## 您将看到的内容

```
 █████╗ ██╗████████╗██████╗  █████╗ ██╗███╗   ██╗██╗███╗   ██╗ ██████╗
██╔══██╗██║╚══██╔══╝██╔══██╗██╔══██╗██║████╗  ██║██║████╗  ██║██╔════╝
███████║██║   ██║   ██████╔╝███████║██║██╔██╗ ██║██║██╔██╗ ██║██║  ███╗
██╔══██║██║   ██║   ██╔══██╗██╔══██║██║██║╚██╗██║██║██║╚██╗██║██║   ██║
██║  ██║██║   ██║   ██║  ██║██║  ██║██║██║ ╚████║██║██║ ╚████║╚██████╔╝
╚═╝  ╚═╝╚═╝   ╚═╝   ╚═╝  ╚═╝╚═╝  ╚═╝╚═╝╚═╝  ╚═══╝╚═╝╚═╝  ╚═══╝ ╚═════╝
        From zero to hero Machine Learning Training Platform

🚀 欢迎使用 AITraining 交互式设置！

我将逐步帮助您配置训练任务。
按 Enter 接受 [方括号] 中显示的默认值。

在任何提示符下可用的命令：
  :back  → 返回上一步
  :help  → 显示当前提示符的额外信息
  :exit  → 取消设置
```

## 向导命令

这些命令在任何提示符下都有效：

| 命令                | 作用                          |
| ----------------- | --------------------------- |
| `:back`           | 返回上一步                       |
| `:help`           | 显示当前问题的详细帮助                 |
| `:exit`           | 取消向导                        |
| `/search <query>` | 搜索模型或数据集                    |
| `/sort`           | 更改模型/数据集的排序方式               |
| `/filter`         | 按大小过滤模型（small/medium/large） |
| `/refresh`        | 重新加载模型/数据集列表                |

## 向导步骤

向导将引导您完成以下步骤：

1. **训练器类型** - 什么类型的 AI？（LLM、分类、视觉等）
2. **训练方法** - 对于 LLM：SFT、DPO、ORPO 或 PPO
3. **项目名称** - 保存训练模型的位置
4. **模型选择** - 选择基础模型（带硬件推荐）
5. **数据集配置** - 选择并配置训练数据
6. **高级选项** - 可选：超参数、LoRA、日志记录

## 快速开始路径

<Tabs>
  <Tab title="首次使用">
    **只是想试试？**

    1. 运行 `aitraining`
    2. 选择 "LLM"（选项 1）
    3. 选择 "SFT"（选项 1）
    4. 接受所有默认值
    5. 观看训练过程！

    向导将自动选择一个小模型和示例数据集。
  </Tab>

  <Tab title="已有数据">
    **已经有数据集？**

    1. 运行 `aitraining`
    2. 选择您的训练器类型
    3. 在数据集步骤，输入您的路径：`./my_data` 或 `username/my-dataset`
    4. 向导验证并检测格式
    5. 如需要，配置列
  </Tab>

  <Tab title="特定模型">
    **想要特定模型？**

    1. 运行 `aitraining`
    2. 在模型步骤，使用 `/search llama` 或 `/search gemma`
    3. 使用 `/filter` 仅显示适合您硬件的模型
    4. 按数字选择或输入完整的 HuggingFace ID
  </Tab>
</Tabs>

## 下一步是什么？

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="SFT 训练教程" href="/wizard/sft-walkthrough" icon="play">
    训练第一个 LLM 的完整分步指南
  </Card>

  <Card title="理解模型" href="/wizard/choosing-models" icon="robot">
    如何为您的硬件和用例选择正确的模型
  </Card>

  <Card title="数据集指南" href="/wizard/dataset-guide" icon="database">
    理解数据集、格式以及什么最有效
  </Card>

  <Card title="命令参考" href="/wizard/commands" icon="terminal">
    所有向导命令和快捷方式
  </Card>
</CardGroup>