本节由 AI 整理生成，仅供参考。

#examples、scripts 和评测组件

##1. examples/

目录：

<repo>/examples/
├── a2d/
├── bert/
├── dream/
├── editflow/
├── fastdllm/
├── llada/
├── llada2/
├── llada21/
└── rl/copy

这是面向使用者的入口层。它们负责把模型、数据、训练器和 sampler 组合起来。

底层实现主要位于：

<repo>/dllm/copy

##2. examples/llada/

典型文件包括：

chat.py
sample.py
pt.py
sft.py
eval.sh
README.mdcopy

职责：

• chat.py：交互式多轮聊天
• sample.py：普通推理
• pt.py：预训练
• sft.py：监督微调
• eval.sh：批量评测
• README.md：LLaDA 专用说明

##3. 其他 examples 目录

##4. scripts/

目录：

<repo>/scripts/
├── accelerate_configs/
├── tests/
└── train.slurm.shcopy

##5. scripts/accelerate_configs/

放置 Hugging Face Accelerate 配置，用于控制分布式训练方式。

README 中提到的训练方式包括：

ddp
zero-1
zero-2
zero-3
fsdpcopy

这些配置决定：

• GPU 进程数量
• 多机数量
• 混合精度
• 参数如何切分
• 梯度如何同步
• optimizer state 如何分布
• 是否启用 FSDP
• 是否启用 DeepSpeed ZeRO

例如 FSDP 配置中可以看到：

• FULL_SHARD
• bf16 混合精度
• Transformer 自动 wrap
• 多进程训练
• 参数同步
• CPU RAM 高效加载

##6. scripts/train.slurm.sh

这是 Slurm 集群启动脚本。

它负责：

1. 申请节点和 GPU
2. 读取 Slurm 分配的节点信息
3. 计算 GPU 总数
4. 设置 master address 和 port
5. 选择 Accelerate 配置
6. 调用 accelerate launch
7. 将其他参数转发给具体训练脚本
8. 保存任务日志

因此它主要解决“如何在集群上启动训练”，而不是“模型如何学习”。

##7. scripts/tests/

<repo>/pyproject.toml 中将其配置为 pytest 测试目录：

testpaths = ["scripts/tests"]
python_files = ["test_*.py"]copy

因此测试文件通常命名为：

test_*.pycopy

##8. lm-evaluation-harness/

这是一个外部评测框架子模块。

dLLM 自己负责扩散模型的推理适配，lm-evaluation-harness 负责标准 benchmark 的任务定义和评测执行。

README 提到的使用场景包括：

• MMLU-Pro
• IFEval
• 数学任务
• 其他标准语言模型 benchmark

两者的关系是：

扩散模型专用 Eval Harness
    ↓
将模型包装成标准评测接口
    ↓
lm-evaluation-harness
    ↓
执行 benchmark 并统计结果copy

##9. assets/

用于项目展示和文档资源，例如：

• logo
• README 动图
• 聊天效果演示
• Edit Flow 采样可视化

这些资源通常不参与训练和推理。

##10. pyproject.toml

这是 Python 项目配置文件，负责：

• 项目名和版本
• Python 版本要求
• 依赖包
• 可选依赖
• Black 格式化配置
• pytest 配置

核心依赖涉及：

• PyTorch
• Transformers
• Accelerate
• DeepSpeed
• PEFT
• Datasets
• SentencePiece
• WandB
• Tyro
• OmegaConf

可选依赖包括：

• bitsandbytes：量化
• vLLM：推理加速相关能力
• flash-attn：Flash Attention

##11. 推荐阅读顺序

如果想快速理解代码，建议按以下顺序阅读：

1. <repo>/README.md
2. <repo>/examples/llada/sft.py
3. <repo>/dllm/utils/configs.py
4. <repo>/dllm/utils/models.py
5. <repo>/dllm/data/
6. <repo>/dllm/core/trainers/
7. <repo>/dllm/core/samplers/
8. <repo>/dllm/pipelines/llada/
9. <repo>/scripts/accelerate_configs/

这个顺序是从“用户入口”逐步进入“公共框架”和“模型细节”。