第一章一张图看懂私有模型训练闭环：数据→训练→评测→上线→监控→迭代

一张图看懂私有模型训练闭环：数据→训练→评测→上线→监控→迭代（你缺的不是训练，是交付）

- 01｜为什么"会训练"不等于"能交付"？（闭环缺口清单）
- [02｜你只缺这一张图（闭环全景 Mermaid）](#02｜你只缺这一张图（闭环全景 Mermaid）)
- [03｜训练范式怎么选？（SFT / LoRA / QLoRA / DPO / 全参边界）](#03｜训练范式怎么选？（SFT / LoRA / QLoRA / DPO / 全参边界）)
- - [✅ SFT（Supervised Fine-Tuning）](#✅ SFT（Supervised Fine-Tuning）)
  - [✅ LoRA（低成本增量）](#✅ LoRA（低成本增量）)
  - [✅ QLoRA（更低显存门槛）](#✅ QLoRA（更低显存门槛）)
  - [✅ DPO（偏好对齐）](#✅ DPO（偏好对齐）)
  - [✅ 全参（Full Fine-tune）](#✅ 全参（Full Fine-tune）)
- 04｜你将得到什么？（这套专栏的"工程化三件套"）
- - [① 模板仓库结构（Repo Skeleton）](#① 模板仓库结构（Repo Skeleton）)
  - [② 可复现脚本（Repro Scripts）](#② 可复现脚本（Repro Scripts）)
  - [③ W&B 报告规范（Run / Config / Artifact / Report）](#③ W&B 报告规范（Run / Config / Artifact / Report）)
- [05｜交付物 1：Repo 目录树（直接复制当你的项目骨架）](#05｜交付物 1：Repo 目录树（直接复制当你的项目骨架）)

01｜为什么"会训练"不等于"能交付"？（闭环缺口清单）

很多人卡在这几个坑：

❌ 数据不版本化：今天训得好，明天复现不了；上线后效果掉了也不知道是哪版数据的问题
❌ 训练只看 loss：看起来收敛了，但实际任务格式崩、幻觉、越权照样有
❌ 没有回归评测集：上线就是赌博；更新一次模型就"惊喜/惊吓"
❌ 推理服务不可替换：接口不兼容、参数散落，应用侧接入痛苦
❌ 无监控/无追踪：线上到底慢在哪、贵在哪、坏在哪，全靠猜
❌ 不能回滚：出了事故只能硬扛，越修越乱

一句话：你缺的是"工程闭环"，不是"更多调参秘籍"。

02｜你只缺这一张图（闭环全景 Mermaid）

建议：把它放在专栏置顶、仓库 README 第一屏、视频开篇第一张。
数据采集

Docs/QA/日志/反馈
清洗&标注

schema/去重/合规
数据版本化

manifest+snapshot
训练

SFT/LoRA/QLoRA/DPO
离线评测

指标+回归集
发布门禁

阈值不过不准上线
上线推理 vLLM OpenAI兼容
线上可观测

日志/采样/成本
反馈回流

失败样本库/偏好对

为什么我强调 vLLM 的 OpenAI 兼容？

因为它直接把你的推理层做成"像 OpenAI 一样能被调用"的 HTTP 服务，现有应用迁移成本极低。(vLLM)

为什么我强调 RunPod Serverless？

因为它让你不必管理服务器，按调用付费，把"上线"从大工程变成"可复制步骤"。(docs.runpod.io)

03｜训练范式怎么选？（SFT / LoRA / QLoRA / DPO / 全参边界）

别把"训练方法"当信仰。按交付目标选：

✅ SFT（Supervised Fine-Tuning）

适合：格式稳定 、任务学会 、先跑通闭环
典型交付：结构化输出、领域 QA、摘要/抽取/改写

✅ LoRA（低成本增量）

适合：在不动底座的前提下快速注入能力/风格
典型交付：一套 LoRA 对应一个产品线/一个写作口径/一个风格锁

✅ QLoRA（更低显存门槛）

适合：单卡/低 VRAM 也能训 7B/13B 甚至更大
你要的不是"能训"，而是"训得稳"------工程化要有固定配置与回归门禁

（Axolotl 支持 LoRA/QLoRA/DPO 等完整训练谱系，并强调"用一份 YAML 复用整个管线"。(GitHub)）

✅ DPO（偏好对齐）

适合：去 AI 味 、更克制 、更符合你的口径/合规约束
关键输入：chosen/rejected 的偏好对（来自线上反馈回流更值钱）

✅ 全参（Full Fine-tune）

适合：数据充足、预算充足、需要大幅改造底座能力
风险：成本高、回归风险大、上线门禁要求更严格

04｜你将得到什么？（这套专栏的"工程化三件套"）

只要你按这三件套做，训练项目就从"玄学作坊"变成"可交付工程"。

① 模板仓库结构（Repo Skeleton）

把"数据/训练/评测/部署/报告/版本"全部放到可追溯的位置
每次迭代只要改一处，其他都能复现

② 可复现脚本（Repro Scripts）

同一份数据、同一份配置、同一份环境 → 结果可复跑
任何人拉仓库都能复现（包括未来的你）

③ W&B 报告规范（Run / Config / Artifact / Report）

W&B 的 Track + Artifacts 能把"实验过程、配置、模型产物、数据版本"串成一条可追溯链路：能对比、能回滚、能复盘。(Weights & Biases 文档)

05｜交付物 1：Repo 目录树（直接复制当你的项目骨架）

复制代码

private-model-loop/
├── data/
│   ├── raw/                    # 原始数据（不可改，只追加）
│   ├── processed/              # 清洗后的训练数据（可复现）
│   ├── manifests/              # data_manifest.json（版本号/统计/快照）
│   └── regression/             # 回归评测集（固定用例）
├── train/
│   ├── axolotl/                # Axolotl configs（SFT/QLoRA/DPO）
│   ├── scripts/                # 一键训练/导出/合并
│   └── outputs/                # checkpoints / lora / merged
├── eval/
│   ├── metrics/                # 质量指标（格式/禁词/引用/一致性）
│   ├── reports/                # 对比报告（markdown/html）
│   └── judge/                  # 可选：LLM-as-judge 配置
├── deploy/
│   ├── vllm/                   # vLLM serve / OpenAI compatible
│   ├── runpod/                 # Serverless handler / endpoint config
│   └── gateways/               # 鉴权/限流/日志字段规范
├── observability/
│   ├── wandb/                  # run 命名规范 / artifact 规范 / report 模板
│   └── tracing/                # request_id / prompt_id / model_version
└── docs/
    ├── architecture.md         # "一张图" + 关键决策记录
    └── roadmap_48.md           # 48 篇路线表

补一句关键点：Axolotl 的强项就是一份 YAML 复用预处理、训练、评测、量化、推理等阶段 （它在项目介绍里明确这么定位）。(GitHub)

第一章 一张图看懂私有模型训练闭环：数据→训练→评测→上线→监控→迭代