附录 B 命令速查表

按场景分类的常用命令一览，方便随时查阅。所有命令在项目根目录下执行。

B.1 环境与安装

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv

# 激活（Windows）
.venv\Scripts\activate

# 激活（Linux / macOS）
source .venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 验证安装
python -c "import torch,transformers,tiktoken; print('OK')"
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B.2 训练命令

基础训练

# 默认配置训练（教师=gpt2，学生=2L/4H/256D，5000 步）
python train.py
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极小配置冒烟测试

# 快速验证环境是否打通（只跑几步）
python train.py --block-size 32 --batch-size 4 --max-iters 5 \
                --warmup-iters 1 --log-iter 1 --save-iter 5
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调整蒸馏超参

# 改温度
python train.py --temperature 4.0

# 改硬标签权重
python train.py --alpha 0.3

# 同时改温度和权重
python train.py --temperature 4.0 --alpha 0.3
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调整学生规模

# 更大的学生（约 30M 参数）
python train.py --student-n-layer 4 --student-n-embd 512 --student-n-head 8

# 更小的学生（约 3M 参数）
python train.py --student-n-layer 1 --student-n-embd 128 --student-n-head 2

# 换更大的教师
python train.py --teacher-name gpt2-medium
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启用教师缓存

# 预跑教师并缓存（适合长训练）
python train.py --cache-teacher
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断点续训

# 从指定 checkpoint 继续
python train.py --resume checkpoints/student_step1000.pt
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调整训练流程

# 改学习率与步数
python train.py --learning-rate 1e-4 --max-iters 10000

# 改批大小与上下文长度
python train.py --batch-size 16 --block-size 256

# CPU 强制
python train.py --device cpu
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B.3 评估命令

# 评估默认最终学生
python eval.py

# 评估指定 checkpoint
python eval.py --checkpoint checkpoints/student_step3000.pt

# 指定报告保存路径（便于多次实验对比）
python eval.py --report results/T4_alpha03.json

# 指定设备
python eval.py --device cpu
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B.4 推理命令

单次生成

# 基础生成
python inference.py --prompt "ROMEO:"

# 控制生成长度与采样
python inference.py --prompt "To be, or" \
                    --max-new-tokens 200 \
                    --temperature 0.8 \
                    --top-k 40
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交互模式

# 不传 prompt，进入交互（输入 quit 退出）
python inference.py

# 指定 checkpoint
python inference.py --checkpoint checkpoints/student_final.pt
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不同采样策略

# 近贪心（确定、保守）
python inference.py --prompt "ROMEO:" --temperature 0.01 --top-k 1

# 高随机（多样、可能不连贯）
python inference.py --prompt "ROMEO:" --temperature 1.2 --top-k 100
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B.5 实验对比工作流

一组完整的调参对比实验：

# 1. 跑基线（纯硬标签）
python train.py --alpha 1.0 --max-iters 3000
python eval.py --report results/baseline.json

# 2. 跑蒸馏组（不同温度）
python train.py --temperature 2.0 --alpha 0.5 --max-iters 3000
python eval.py --report results/T2.json

python train.py --temperature 4.0 --alpha 0.5 --max-iters 3000
python eval.py --report results/T4.json

python train.py --temperature 8.0 --alpha 0.5 --max-iters 3000
python eval.py --report results/T8.json

# 3. 汇总 results/ 下所有 JSON 做对比
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B.6 命令行参数全表

训练参数

模型参数

蒸馏参数

评估参数

推理参数

更多报错排查请参考《附录 C 常见问题》。