trl sft命令行工具参数的详细解析及配置建议

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Tips: 1. 正如之前文章里所说的，windows无法直接运行trl。2. 无法连接huggingface的话，可以通过设置镜像来解决。

一、TRL SFT核心功能与基础配置

TRL（Transformer Reinforcement Learning）是Hugging Face开发的全栈式语言模型微调框架，支持监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）等任务。其命令行工具（CLI）允许用户无需编写代码即可完成模型训练，适用于大规模模型（如Llama 3）的量化微调。

基础命令示例：

trl sft --model_name_or_path meta-llama/Meta-Llama-3-8B \
        --dataset_name HuggingFaceH4/no_robots \
        --learning_rate 0.0001