交互式模型选择功能

功能概述

现在系统支持交互式模型选择功能，在模型下载和训练时会提示用户选择要使用的模型。如果用户不输入任何内容（直接回车），系统将使用默认的 Qwen2.5-1.5B-Instruct 模型。

支持的模型

系统目前支持以下模型：

qwen2.5-1.5b-instruct: Qwen2.5-1.5B-Instruct (qwen2) - 默认模型
qwen2-1.5b-instruct: Qwen2-1.5B-Instruct (qwen2)
qwen2-7b-instruct: Qwen2-7B-Instruct (qwen2)
chatglm3-6b: ChatGLM3-6B (chatglm)
baichuan2-7b-chat: Baichuan2-7B-Chat (baichuan)
llama2-7b-chat: Llama2-7B-Chat (llama)

使用方法

1. 下载模型时的交互选择

python download_model.py

系统会显示可用模型列表，您可以：

输入数字编号（1-6）选择对应模型
直接输入模型键名（如 qwen2-7b-instruct）
直接回车使用默认模型（Qwen2.5-1.5B-Instruct）

2. 训练时的交互选择

# 不指定模型参数时，会提示选择
python main.py --mode train

# 或者直接指定模型
python main.py --mode train --model qwen2-7b-instruct

3. 其他模式的交互选择

# 环境检查时选择模型
python main.py --mode check

# 数据准备时选择模型
python main.py --mode data

# 完整流程时选择模型
python main.py --mode full

交互界面示例

=== 模型选择 ===
可用的模型:
  1. qwen2.5-1.5b-instruct: Qwen2.5-1.5B-Instruct (qwen2)
  2. qwen2-1.5b-instruct: Qwen2-1.5B-Instruct (qwen2)
  3. qwen2-7b-instruct: Qwen2-7B-Instruct (qwen2)
  4. chatglm3-6b: ChatGLM3-6B (chatglm)
  5. baichuan2-7b-chat: Baichuan2-7B-Chat (baichuan)
  6. llama2-7b-chat: Llama2-7B-Chat (llama)

默认模型: Qwen2.5-1.5B-Instruct (qwen2.5-1.5b-instruct)
请选择模型 (输入数字编号，或直接回车使用默认模型):
>

选择方式

1. 数字选择

输入 1 到 6 的数字选择对应模型：

> 2
已选择: qwen2-1.5b-instruct

2. 模型键名选择

直接输入模型的键名：

> qwen2-7b-instruct
已选择: qwen2-7b-instruct

3. 默认选择

直接回车使用默认模型：

> 
选择的模型: qwen2.5-1.5b-instruct

4. 错误处理

如果输入无效，系统会自动使用默认模型：

> invalid_model
未找到模型 'invalid_model'，使用默认模型

模型特点

Qwen 系列

qwen2.5-1.5b-instruct: 最新版本，推荐使用，支持32K上下文
qwen2-1.5b-instruct: 稳定版本，支持32K上下文
qwen2-7b-instruct: 更大模型，性能更好但需要更多资源

其他模型

chatglm3-6b: 清华大学开发，中文表现优秀
baichuan2-7b-chat: 百川智能开发，商用友好
llama2-7b-chat: Meta开发，开源社区广泛使用

注意事项

资源需求: 不同模型对GPU内存和计算资源的需求不同
- 1.5B模型：约需要4-6GB GPU内存
- 6-7B模型：约需要14-16GB GPU内存
下载时间: 模型大小不同，下载时间也不同
- 1.5B模型：约3-4GB
- 6-7B模型：约12-14GB
训练时间: 模型越大，训练时间越长
兼容性: 所有模型都支持LoRA微调和量化

后台运行建议

由于模型训练通常需要较长时间，建议使用 screen 或 nohup 命令在后台运行：

使用 screen（推荐）

# 安装 screen（如果未安装）
sudo apt-get install screen  # Ubuntu/Debian
sudo yum install screen      # CentOS/RHEL

# 创建新的 screen 会话并运行训练
screen -S model_training
# 在 screen 会话中运行
./start_training.sh --mode full

# 分离会话（保持训练继续）：按 Ctrl+A，然后按 D
# 重新连接会话
screen -r model_training

# 查看所有会话
screen -ls

# 终止会话
screen -S model_training -X quit

使用 nohup

# 后台运行并保存日志
nohup ./start_training.sh --mode full > training.log 2>&1 &

# 查看进程
jobs
ps aux | grep python

# 查看日志
tail -f training.log

自动化使用

如果需要在脚本中自动化使用，可以通过管道输入选择：

# 选择第2个模型
echo '2' | python download_model.py

# 使用默认模型
echo '' | python main.py --mode train

# 直接指定模型（推荐）
python main.py --mode train --model qwen2-7b-instruct

# 结合 screen 使用
screen -dmS training bash -c "echo '1' | ./start_training.sh --mode full"

故障排除

如果遇到问题：

模型列表不显示: 检查 src/config/model_configs.py 文件
选择无效: 确保输入的是有效的数字或模型键名
下载失败: 检查网络连接和存储空间
训练失败: 确保选择的模型与您的硬件资源匹配

测试功能

可以使用测试脚本验证功能：

# 测试交互式选择功能
python test_model_selection.py

# 自动化测试
echo '1' | python test_model_selection.py

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