从 `tiny-gpt2` 到 `Qwen`：你改了哪些代码

这份说明文档的目标，不是重复介绍 LoRA 的原理，而是专门回答一个更实际的问题：

在 course_lora-tinygpt2-src 的基础上，把模型换成 Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct 时，你到底改了哪些地方？这些改动为什么必要？

整体上看，这次修改不是简单把模型名替换一下，而是做了 6 类同步调整：

把基础模型从 sshleifer/tiny-gpt2 换成了 Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
把训练数据从 instruction / input / output 三段式改成了 messages 对话格式
把文本拼接方式从手写字符串改成了 tokenizer.apply_chat_template(...)
把 LoRA 的挂载目标层改成了 Qwen 结构对应的投影层
把训练参数改成更适合 0.5B 指令模型的小显存设置
把推理 prompt 也改成了 chat 模型常用的 system + user 形式

可以把这理解成一句话：

你不是“把 tiny 模型换成大一点的模型”，而是把整套实验从“普通 causal LM 演示”升级成了“面向指令模型的 LoRA 最小实验”。

一、目录层面的变化

和 course_lora-tinygpt2-src 相比，course_lora_qwen_src 有几个明显变化：

保留了三个核心 notebook：00_check_env.ipynb、01_lora_demo.ipynb、02_eval_and_infer.ipynb
保留了 train_lora.py、run_train.sh、requirements.txt
保留了 data/，但数据格式彻底改了
去掉了 download-model.ipynb
去掉了 models/
去掉了 outputs/

为什么会这样？

tiny-gpt2 版本强调“本地模型目录 + 本地输出目录”
Qwen 版本强调“直接从 Hugging Face 拉模型 + 在运行时生成输出”

所以这次修改，其实也改变了整个实验包的使用方式。

二、`00_check_env.ipynb` 改了什么

这个 notebook 的目标，从“检查 tiny-gpt2 课程目录是否完整”改成了“检查 Qwen 能不能被下载和加载”。

Cell 1：标题和目标

# 00_check_env
检查 Python、Torch、CUDA、GPU、代理和模型下载环境。

这里最关键的变化是：你把“环境检查”的重点从本地课程包转向了 联网下载 Qwen 模型。

Cell 2：更简洁的系统信息输出

import os, sys, platform
print(sys.version)
print(platform.platform())
print('PWD:', os.getcwd())

和原版相比：

增加了 platform
去掉了 os.listdir(".")
输出更聚焦在 Python 版本、操作系统、当前路径

为什么这样改：

对 Qwen 版本来说，最关键的不是“本地有哪些文件”，而是“当前环境能不能正确运行 transformers 和下载模型”
所以目录列表的重要性下降了

Cell 3：直接调用 `nvidia-smi`

!nvidia-smi || true

原版是用 subprocess.run() 手动调用。你这里改成了 notebook 里更直接的 shell 命令。

逐项解释：

!nvidia-smi
- 直接在 notebook 中执行 shell 命令
|| true
- 就算 nvidia-smi 失败，也不要让整个 cell 报错中断

为什么这样改：

更适合课堂演示
学生更容易读
GPU 不存在时也不会把 notebook 卡死在错误里

Cell 4：保留 torch / CUDA 检查，但更紧凑

import torch
print('torch:', torch.__version__)
print('cuda available:', torch.cuda.is_available())
print('device count:', torch.cuda.device_count())
if torch.cuda.is_available():
    print('device:', torch.cuda.get_device_name(0))

和原版相比，这一段逻辑没有本质变化，但表达更简短。

这说明你的目标不是改功能，而是降低学生阅读负担。

Cell 5：重点检查代理和 Hugging Face 相关环境变量

import os
for k in ['http_proxy','https_proxy','HTTP_PROXY','HTTPS_PROXY','HF_ENDPOINT','REQUESTS_CA_BUNDLE']:
    print(k, os.environ.get(k))

这是一个很关键的升级。

原版里： - 先设置证书 - 再 source /etc/network_turbo - 再把代理变量灌回 Python 环境 - 再设置 HF_ENDPOINT

Qwen 版里： - 不再替学生自动改环境 - 只检查这些变量有没有已经准备好

这体现了一个重要变化：

tiny-gpt2 版更像“全包办式演示”，Qwen 版更像“真实环境诊断”。

Cell 6：从“保存 tiny-gpt2”变成“测试 Qwen tokenizer 能不能加载”

from transformers import AutoTokenizer
model_name='Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct'
print('Testing tokenizer load for', model_name)
try:
    tok=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False)
    print('Tokenizer loaded OK')
except Exception as e:
    print('Tokenizer load failed:', repr(e))

这是整个 00_check_env 里最重要的变化。

逐行解释：

from transformers import AutoTokenizer
- 只加载 tokenizer，不急着加载完整模型
model_name='Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct'
- 明确把环境检查绑定到目标模型
AutoTokenizer.from_pretrained(...)
- 真正测试网络、权限、依赖、模型路径是否可用
use_fast=False
- 避免某些 fast tokenizer 兼容性问题
try/except
- 如果失败，就把具体报错打印出来，而不是让学生只看到一个大红报错框

为什么不直接在这里加载模型？

tokenizer 更轻
下载更快
更适合作为“第一道探针”

三、`01_lora_demo.ipynb` 改了什么

这是改动最大的一份 notebook。它从“tiny-gpt2 的最小 LoRA 演示”升级成了“Qwen 指令模型的最小 LoRA 演示”。

Cell 1：标题变化

# 01_lora_demo
Qwen2.5-0.5B-Instruct 的最小 LoRA 演示。建议先跑通，再改参数。

这里已经明确提示学生：

这是 Qwen 版本
目标是先跑通
不要一开始就乱改参数

Cell 2：把实验核心路径写成变量

model_name = 'Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct'
train_file = '/root/course_lora/data/sample_train.json'
val_file = '/root/course_lora/data/sample_val.json'
output_dir = '/root/course_lora/outputs/qwen_lora_demo'

和原版相比，这里有 4 个关键变化：

模型名从本地 tiny-gpt2 改成远程 Qwen 名称
路径写成绝对路径
输出目录改成 qwen_lora_demo
不再通过 Path(...) 做局部存在性检查

为什么改成绝对路径：

AutoDL 课堂环境里，学生经常不知道当前工作目录是不是对的
绝对路径更稳

Cell 3：导入库并创建输出目录

import os, json, torch
from datasets import Dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling
from peft import LoraConfig, get_peft_model

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

这里把原来分散在后面的逻辑提到前面。

逐项理解：

json
- 后面要直接读取对话数据
torch
- 后面要根据 GPU 支持情况选择精度
os.makedirs(...)
- 先确保输出目录存在，避免训练结束保存时报错

Cell 4：加载 tokenizer 和模型

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False)
if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

dtype = torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() and torch.cuda.is_bf16_supported() else torch.float16
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=dtype, trust_remote_code=True)

这是从 tiny-gpt2 切换到 Qwen 的核心之一。

`use_fast=False`

你明确要求加载非 fast tokenizer。这样做通常是为了兼容性更稳，尤其是一些 chat 模型和模板处理逻辑。

`pad_token = eos_token`

很多 causal LM 没有单独定义 pad_token。但训练时做 padding='max_length' 又需要 pad token，所以你把它补成 eos_token。

`dtype = ...`

torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() and torch.cuda.is_bf16_supported() else torch.float16

这说明你不再像 tiny-gpt2 版那样用默认精度，而是主动根据硬件能力选：

支持 bf16 就用 bfloat16
否则退回 float16

这是一个非常典型的“从教学演示走向真实工程”的变化。

`trust_remote_code=True`

这一项也很重要。它表示允许 transformers 信任模型仓库中的自定义代码实现。

为什么加它：

有些模型需要自己的配置类或加载逻辑
对 Qwen 这种现代指令模型，提前加上这个参数更稳

Cell 5：LoRA 配置改成针对 Qwen 的目标层

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.05,
    bias='none',
    task_type='CAUSAL_LM',
    target_modules=['q_proj','k_proj','v_proj','o_proj','gate_proj','up_proj','down_proj'],
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()

这部分是 结构适配 的关键。

tiny-gpt2 版里没有显式指定这些 QKV / FFN 投影层，因为 tiny-gpt2 的演示更简化。Qwen 版必须明确说清 LoRA 要挂在哪里。

逐项解释：

q_proj, k_proj, v_proj, o_proj
- 对应 attention 里的查询、键、值和输出投影
gate_proj, up_proj, down_proj
- 对应前馈网络部分

这说明你做的不只是“把模型换成 Qwen”，而是：

明确把 LoRA 挂载点调整成了适合 Qwen 架构的模块名。

Cell 6：数据预处理从“三段式文本”改成“聊天模板”

def load_json(path):
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return json.load(f)

def preprocess(example, max_length=384):
    text = tokenizer.apply_chat_template(example['messages'], tokenize=False, add_generation_prompt=False)
    tokenized = tokenizer(text, truncation=True, max_length=max_length, padding='max_length')
    tokenized['labels'] = tokenized['input_ids'].copy()
    return tokenized

train_ds = Dataset.from_list(load_json(train_file)).map(preprocess)
val_ds = Dataset.from_list(load_json(val_file)).map(preprocess)
cols = ['input_ids','attention_mask','labels']
train_ds.set_format(type='torch', columns=cols)
val_ds.set_format(type='torch', columns=cols)
len(train_ds), len(val_ds)

这段改动非常关键。

原版 tiny-gpt2： - 自己拼 Instruction: ... / Input: ... / Response: ...

Qwen 版： - 直接要求数据是 messages - 用 tokenizer.apply_chat_template(...) 去拼 prompt

这背后的思想变化是：

对 chat 模型，最稳的做法不是自己随手拼字符串，而是使用模型自己的 chat template。

`max_length=384`

原版只到 128，现在增大到 384，是因为聊天模板加上 system/user/assistant 后文本更长。

`labels = input_ids.copy()`

这保留了 causal LM 训练的标准做法：

输入是什么
标签就是什么
模型去学习“下一个 token”

Cell 7：训练参数为 Qwen 调整

training_args = TrainingArguments(
    output_dir=output_dir,
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=1,
    per_device_eval_batch_size=1,
    gradient_accumulation_steps=4,
    learning_rate=2e-4,
    logging_steps=1,
    eval_strategy='epoch',
    save_strategy='epoch',
    save_total_limit=1,
    report_to='none',
    fp16=torch.cuda.is_available() and not (torch.cuda.is_available() and torch.cuda.is_bf16_supported()),
    bf16=torch.cuda.is_available() and torch.cuda.is_bf16_supported(),
    remove_unused_columns=False,
)

这部分几乎每一项都反映了“模型更大了，所以策略也要变”。

`per_device_train_batch_size=1`

原版是 2，现在改成 1，目的是减轻显存压力。

`gradient_accumulation_steps=4`

虽然每步只放 1 条样本，但累积 4 步梯度，再更新一次参数。这样可以在小显存下模拟更大的有效 batch。

`learning_rate=2e-4`

原版是 5e-4，现在调低，通常是因为：

模型更大
指令微调更容易不稳定
稳一点更适合课堂实验

`eval_strategy='epoch'` / `save_strategy='epoch'`

原版按 step 存和评估。Qwen 版按 epoch。

为什么：

这是个很小的数据集
总步数很少
按 epoch 更直观

`save_total_limit=1`

只保留 1 个 checkpoint，节省磁盘空间。

`fp16` / `bf16`

这里写得很讲究：

支持 bf16 就开 bf16
不支持 bf16 时再开 fp16

这样可以避免两种半精度模式冲突。

Cell 8 和 Cell 9：训练与保存

trainer.train()
trainer.save_model(output_dir)
tokenizer.save_pretrained(output_dir)
print('saved to', output_dir)

这部分逻辑没变，但输出目录已经换成 Qwen 对应的目录。

Cell 10：训练后立刻做一次对话推理

from peft import PeftModel
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=dtype, trust_remote_code=True)
merged = PeftModel.from_pretrained(base_model, output_dir)
messages = [
    {'role':'system','content':'你是一位清晰、耐心的大模型课程助教。'},
    {'role':'user','content':'请简要解释什么是 LoRA。'}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt').to(merged.device)
out = merged.generate(**inputs, max_new_tokens=80)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

这里的变化包括：

推理不再用简单字符串 prompt
改成标准聊天输入
增加了 system 角色
使用 add_generation_prompt=True

这是在向学生传递一个很重要的习惯：

对 instruct/chat 模型，训练和推理都要尊重它的对话格式。

四、`02_eval_and_infer.ipynb` 改了什么

这份 notebook 的改动比 01_lora_demo 少，但方向完全一致：改成面向 Qwen chat 模型的推理流程。

Cell 1：标题改成 Qwen 版本

# 02_eval_and_infer
加载 Qwen 基座模型与训练好的 LoRA 适配器，做简单推理。

Cell 2：直接指定模型名和 adapter 目录

model_name = 'Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct'
adapter_dir = '/root/course_lora/outputs/qwen_lora'

Cell 3：更稳的 tokenizer / model 加载方式

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel

dtype = torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() and torch.cuda.is_bf16_supported() else torch.float16
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_dir if __import__('os').path.exists(adapter_dir) else model_name, use_fast=False)
if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=dtype, trust_remote_code=True)

这里最值得学生学的是这一行：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_dir if __import__('os').path.exists(adapter_dir) else model_name, use_fast=False)

它的意思是：

如果 adapter 输出目录已经存在 tokenizer 文件，就优先从那里读
否则退回去读原始模型名

这是一种很实用的“兜底写法”。

Cell 4：加载 LoRA adapter

model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_dir)
print('LoRA adapter loaded from', adapter_dir)

这一段和 tiny-gpt2 版本的核心逻辑一样，但对象已经换成了 Qwen 基座模型。

Cell 5：推理 prompt 改成聊天格式

messages = [
    {'role':'system','content':'你是一位清晰、耐心的大模型课程助教。'},
    {'role':'user','content':'请比较全参数微调和 LoRA 微调。'}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt').to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=120)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

这里和 01_lora_demo 的最终测试逻辑一致，说明你在训练和推理两边都统一采用了 chat 格式。

这是对的，因为：

数据是 messages
训练时是 chat template
推理时也应该是 chat template

这样前后一致，模型行为更稳定。

五、`train_lora.py` 改了什么

这份脚本最能体现你的迁移思路，因为它把 notebook 里的改动正式工程化了。

第 1 行

#!/usr/bin/env python

你加了 shebang。这样脚本更像一个正式可执行脚本。

第 2-16 行：导入顺序调整

import os
import json
import argparse
from typing import Dict, List

import torch
from datasets import Dataset
from transformers import (
    AutoTokenizer,
    AutoModelForCausalLM,
    TrainingArguments,
    Trainer,
    DataCollatorForLanguageModeling,
)
from peft import LoraConfig, get_peft_model

这里主要有两个变化：

删掉了原版没再使用的 dataclass
导入顺序更像正式脚本

第 19-34 行：参数系统重写

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--model_name", type=str, default="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct")
    parser.add_argument("--train_file", type=str, default="/root/course_lora/data/sample_train.json")
    parser.add_argument("--val_file", type=str, default="/root/course_lora/data/sample_val.json")
    parser.add_argument("--output_dir", type=str, default="/root/course_lora/outputs/qwen_lora")
    parser.add_argument("--num_train_epochs", type=float, default=1.0)
    parser.add_argument("--per_device_train_batch_size", type=int, default=1)
    parser.add_argument("--per_device_eval_batch_size", type=int, default=1)
    parser.add_argument("--gradient_accumulation_steps", type=int, default=4)
    parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=2e-4)
    parser.add_argument("--max_length", type=int, default=384)
    parser.add_argument("--lora_r", type=int, default=8)
    parser.add_argument("--lora_alpha", type=int, default=16)
    parser.add_argument("--lora_dropout", type=float, default=0.05)
    return parser.parse_args()

和原版相比，这里有几个重要变化：

--model_name_or_path 改成了 --model_name
--validation_file 改成了 --val_file
增加了 gradient_accumulation_steps
增加了 LoRA 超参数 lora_r / lora_alpha / lora_dropout
默认值直接换成 Qwen 版本
num_train_epochs 改成了 float

这说明你想让这个脚本既能课堂跑通，也能更方便地试参数。

第 37-39 行：简化 JSON 读取

def load_json(path: str) -> List[Dict]:
    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
        return json.load(f)

原版支持 JSON 和 JSONL 两种格式。你这里改成只读 JSON。

为什么合理：

你的新样例数据已经统一成 JSON list
对初学者来说，少一种格式，少一种心智负担

第 42-47 行：用 chat template 取代手写字符串

def build_text(example: Dict, tokenizer):
    return tokenizer.apply_chat_template(
        example["messages"],
        tokenize=False,
        add_generation_prompt=False,
    )

这是整个脚本最本质的变化之一。

原版自己拼： - Instruction: ... - Input: ... - Response: ...

新版： - 要求数据中有 messages - 让 tokenizer 自己负责拼接

这保证了： - prompt 格式和模型匹配 - system / user / assistant 的角色结构不丢

第 50-59 行：新的 tokenization 逻辑

def tokenize_function(example: Dict, tokenizer, max_length: int):
    text = build_text(example, tokenizer)
    tokenized = tokenizer(
        text,
        truncation=True,
        max_length=max_length,
        padding="max_length",
    )
    tokenized["labels"] = tokenized["input_ids"].copy()
    return tokenized

这一段和 notebook 版完全对齐，说明你已经把 notebook 逻辑成功搬进脚本。

第 66-77 行：Qwen tokenizer / model 加载

print("Loading tokenizer...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.model_name, use_fast=False)
if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

print("Loading model...")
dtype = torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() and torch.cuda.is_bf16_supported() else torch.float16
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    args.model_name,
    torch_dtype=dtype,
    trust_remote_code=True,
)

这部分和 notebook 一致，体现的是“先在 notebook 验证，再写进脚本”。

第 79-86 行：LoRA 模块改成 Qwen 对应层

target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"]

这是脚本版里最重要的结构性修改。

原版 tiny-gpt2 只是一个课堂极简演示；现在你已经明确写出了：

Qwen attention 要挂哪些层
Qwen FFN 要挂哪些层

第 91-102 行：数据集构建方式变化

train_data = load_json(args.train_file)
val_data = load_json(args.val_file)

train_ds = Dataset.from_list(train_data)
val_ds = Dataset.from_list(val_data)

train_ds = train_ds.map(lambda x: tokenize_function(x, tokenizer, args.max_length))
val_ds = val_ds.map(lambda x: tokenize_function(x, tokenizer, args.max_length))

cols = ["input_ids", "attention_mask", "labels"]
train_ds.set_format(type="torch", columns=cols)
val_ds.set_format(type="torch", columns=cols)

这说明数据已经不再先被改造成 {"text": ...} 形式，而是直接保留原始 messages 结构，等到 map() 时再变成 token。

这是更符合 chat 数据处理逻辑的写法。

第 106-122 行：训练参数工程化升级

这里和 notebook 一致，但在脚本里更重要，因为它是批处理训练的正式入口。

尤其值得注意的是：

overwrite_output_dir=True
gradient_accumulation_steps=args.gradient_accumulation_steps
save_total_limit=1
fp16 / bf16 自适应

这几项都反映出你已经在考虑真实显存限制和训练稳定性。

第 124-136 行：保存说明更准确

最后这句：

print(f"Saved LoRA adapter and tokenizer to: {args.output_dir}")

比原版更准确。因为这里保存的不是“整个模型”，而是：

LoRA adapter
tokenizer

六、`run_train.sh` 改了什么

#!/usr/bin/env bash
set -e

cd /root/course_lora

MODEL_NAME="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"
TRAIN_FILE="/root/course_lora/data/sample_train.json"
VAL_FILE="/root/course_lora/data/sample_val.json"
OUTPUT_DIR="/root/course_lora/outputs/qwen_lora"

mkdir -p "${OUTPUT_DIR}"

python train_lora.py --model_name "${MODEL_NAME}" --train_file "${TRAIN_FILE}" --val_file "${VAL_FILE}" --output_dir "${OUTPUT_DIR}" --num_train_epochs 1 --per_device_train_batch_size 1 --gradient_accumulation_steps 4 --learning_rate 2e-4 --max_length 384 --lora_r 8 --lora_alpha 16 --lora_dropout 0.05

和原版相比，最关键的变化有：

工作目录固定成 /root/course_lora
模型名改成 Qwen
输出目录改成 outputs/qwen_lora
batch size 变小
增加梯度累积
max length 变长
LoRA 超参数显式传入

这说明你已经不把 run_train.sh 当成“随便跑一下”的脚本，而是当成了：

一份固定、稳妥、适合学生直接执行的最小训练配方。

七、数据文件改了什么

这部分其实和模型切换同样重要。

`sample_train.json`

原版是：

{
  "instruction": "...",
  "input": "...",
  "output": "..."
}

现在改成：

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "..."},
    {"role": "user", "content": "..."},
    {"role": "assistant", "content": "..."}
  ]
}

这意味着：

训练目标从“普通文本改写任务”变成“对话式指令跟随”
数据格式与 Qwen Instruct 的训练方式更一致

每一条样本都保留了统一的 system 角色：

你是一位清晰、耐心的大模型课程助教。

这很好，因为它把模型角色固定住了，有助于课堂演示时输出风格更稳定。

`sample_val.json`

验证集也改成了同样的 messages 格式。

这保证了训练和验证处理逻辑完全一致，不会出现“训练时是 chat 格式，验证时是普通字符串”的混乱情况。

八、`requirements.txt` 改了什么

原版多是“裸包名”，新版改成了“带最低版本约束”的形式：

torch>=2.6
transformers>=4.51
datasets>=3.0
peft>=0.14
accelerate>=1.0
trl>=0.15
jupyterlab>=4.0
...
safetensors>=0.4.5

这里透露出两个重要判断：

你希望环境更稳定、更可复现
你在主动绕开新版本 PyTorch / transformers / safetensors 兼容性问题

尤其是把 bitsandbytes 去掉，换成 safetensors，说明这份最小 Qwen 实验不再强依赖量化训练，而更强调基础稳定性。

九、`README_学生版.md` 改了什么

这份 README 从“完整课程包说明”改成了“Qwen 课堂版最小说明”。

也就是说：

原版更像课程讲义
新版更像实验启动说明

这种改法是合理的，因为这份目录现在更聚焦：

跑通 Qwen LoRA
不再承担 tiny-gpt2 那种“全套材料展示”的任务

十、你这次修改最值得学生学到什么

如果让我把这次修改总结成 5 个最重要的工程经验，那就是：

换模型时，不能只换模型名，数据格式和 prompt 格式也要一起换。
对 chat 模型，优先使用 apply_chat_template()，不要手写 prompt 拼接。
LoRA 的 target_modules 必须跟模型结构匹配。
模型稍大后，batch size、gradient accumulation、precision 都要重新设计。
notebook 跑通之后，要把同样的逻辑落实到脚本里，才能形成可复现实验。

最后一条提醒

这份 course_lora_qwen_src 已经不是单纯的“tiny-gpt2 替换版”，而是一份更接近真实大模型课堂实验的脚手架。

它的特点是：

更贴近真实 instruct 模型
更贴近真实 chat 数据
更贴近真实显存约束
更适合学生从 notebook 过渡到工程脚本

如果后面你还要继续升级，这一版最自然的下一步会是：

加 AutoDL 下载 / 缓存模型说明
加更完整的 qwen 输出目录解释
加一份对应这套代码的“零基础逐 cell / 逐行说明”

这三步做完，这套 Qwen 实验包就会和上面 course_lora-tinygpt2 的说明体系完全对齐。

从 tiny-gpt2 到 Qwen：你改了哪些代码