1. 命令行界面

1.1. 概述

PaddleFormers CLI（Command Line Interface）提供了基于终端的程序交互，通过配置文件来管理各类参数，高效灵活地执行模型训练、推理和评估任务。

1.2. 快速入门

安装

参考README 文档进行 paddleformers 安装

验证安装：

paddleformers-cli help

预期输出：

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| Usage:                                                    |
|   paddleformers-cli train : model finetuning              |
|   paddleformers-cli export : model export                 |
|   paddleformers-cli help: show helping info               |
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AI 计算卡配置

默认情况下，CLI 中使用所有可用的 AI 计算卡。 如果您想指定特定的计算卡，请在运行 CLI 之前设置对应的环境变量。

对于英伟达 GPU 或者天数智芯计算卡，通过以下环境变量进行设置：

# Single GPU / Iluvatar GPU
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# Multi GPUs / Iluvatar GPUs
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7

对于昆仑芯计算卡，通过以下环境变量进行设置：

# Single XPU
export XPU_VISIBLE_DEVICES=0
# Multi XPUs
export XPU_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7

1.3. CLI 具体用法

以下环节使用 Qwen/Qwen3-0.6B-Base 模型进行演示

1.3.1. 模型预训练

# Example 1: PT-Full using online dataset
paddleformers-cli train examples/config/pt/full.yaml
# Example 2: PT-Full using offline dataset
paddleformers-cli train examples/config/pt/full_offline_data.yaml

1.3.2. SFT 和 LoRA 微调

# Example 1: SFT
paddleformers-cli train examples/config/sft/lora.yaml
# Example 2: SFT-Full
paddleformers-cli train examples/config/sft/full.yaml

1.3.3. DPO 和 LoRA 微调

# Example 1: 8K seq length, DPO
paddleformers-cli train examples/config/dpo/full.yaml
# Example 2: 8K seq length, DPO-LoRA
paddleformers-cli train examples/config/dpo/lora.yaml

1.3.4. 模型导出

paddleformers-cli export examples/config/run_export.yaml

1.3.5. 多节点训练

方式一

NNODES={num_nodes} MASTER_ADDR={your_master_addr} MASTER_PORT={your_master_port} RANK={rank} CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 paddleformers-cli train examples/config/sft_full.yaml

方式二 (mpirun)

先写一个脚本，例如scripts/train_96_gpus.sh，内容为：

NNODES={num_nodes} MASTER_ADDR={your_master_addr} MASTER_PORT={your_master_port} RANK={rank} CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 paddleformers-cli train examples/config/sft_full.yaml

然后：

mpirun bash scripts/train_96_gpus.sh

1.4. 参数传递

paddleformers-cli 支持在输入命令中传入参数用于覆盖配置文件中的内容，具体的用法如下：

paddleformers-cli train examples/config/sft/lora.yaml key1=value key2=value2

# 示例 修改模型名称和LoRA配置
paddleformers-cli train examples/config/sft/lora.yaml model_name_or_path=./models/Qwen3-0.6B lora_rank=8