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第二阶段从第一阶段的 checkpoint 开始。服务端解析这个引用,确认产物存在且你有权读取,再把真实 路径注入作业。 后训练很少只有一步:SFT,然后 DPO 或 GRPO,然后导出和评测。两个参数就够了 —— --init-from 负责交接,--then 负责之后自动发生的事。

从上一次运行的 checkpoint 开始

每次运行成功时它的 checkpoint 都会被登记,所以下一阶段只需要 run id。新的运行会记录一条指回 旧运行的 Derivation,任一作业页的 Artifacts 标签页都能看到整条链。Derivation 跨项目跨归属; Pipeline 成员关系不跨。

让导出和评测自动跑

每个 --then 都成为同一个 Pipeline 的一个 Step,在训练成功后提交。作业列表为这个 Pipeline 显示一行,状态由它的各个 Step 收敛而来。训练成功而后面某个 Step 没有发生时,这个状态是 partial —— 见作业状态。

手动导出成 HuggingFace 格式

格式有 nemo-dcp、nemo-megatron、verl-fsdp、verl-megatron、huggingface。checkpoint 路径 是产物注册表记下的那个,作业页的 Artifacts 标签页里列着。 要把结果推到 Hub:
服务端注入的是你自己绑定的 Hugging Face 令牌。先去绑一个 —— 见 Hugging Face 集成。

跑框架自己的评测

tp eval 复用训练框架自己的推理路径。要跨模型跨团队可比的分数,用 tp bench —— 那些会落进 评测看板。见评测。

一条完整的流水线

确认成功

作业页的 Artifacts 标签页列出这次运行登记了什么,以及它派生自哪次运行。Pipeline 显示 succeeded 表示每个声明过的 Step 都跑了;partial 表示其中一个没有发生。

下一步

模型注册表把 checkpoint 变成一个版本 · 评测 · Playground