Update getting started: add phase1 completion, correct venv info

docs/getting_started.md

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+# 螺钿垂直模型训练项目 - 开始前必读
+
+**项目版本**：v2.0 - HuggingFace协作版
+**更新时间**：2026-02-08
+
+---
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+## 🎯 快速导航（按角色）
+
+### 👨‍🏫 如果你是教师（项目负责人）
+请按顺序阅读：
+1. **HuggingFace仓库管理指南-教师版.md** ⭐首先看这个
+2. 项目完整说明-给学生.md（了解整体架构）
+3. CLAUDE.md（训练约束和标准）
+
+**立即行动**：
+- [ ] 创建HuggingFace模型仓库（数据集仓库已创建✅）
+- [ ] 准备3-5张种子图片并标注
+- [ ] 运行upload_to_hf.py上传种子数据
+- [ ] 分发学生操作手册给学生
+
+---
+
+### 👨‍🎓 如果你是学生（参与训练）
+**只需看这一个文档**：
+- **学生操作手册-HuggingFace协作版.md** ⭐只看这个就够了
+
+包含：
+- 注册HuggingFace账号
+- 下载种子数据
+- 数据标注流程
+- 上传标注到HF
+- 本地训练（如有GPU）
+- 常见问题FAQ
+
+**估计时间**：30分钟即可上手
+
+---
+
+## 📦 HuggingFace仓库信息
+
+### 数据集仓库（已创建）✅
+```
+URL: https://huggingface.co/datasets/KaKa427/luodian-training-data
+Owner: KaKa427
+License: CC BY-NC-SA 4.0 (禁止商业使用)
+Visibility: Public（学生可直接访问）
+用途: 存储图片标注数据
+README: HuggingFace_Dataset_README.md
+上传脚本: upload_to_hf.py
+```
+
+### 模型仓库（已创建）✅
+```
+URL: https://huggingface.co/KaKa427/luodian-vertical-model
+Owner: KaKa427
+License: CC BY-NC-SA 4.0
+Visibility: Public
+用途: 存储训练的Checkpoints
+README: HuggingFace_Model_README.md（已准备）
+```
+
+---
+
+## ⚠️ 许可证重要说明
+
+### CC BY-NC-SA 4.0 核心要点
+
+**✅ 你可以**：
+- 用于学术研究、课程作业、毕业设计
+- 下载使用、修改改进
+- 论文发表（需署名）
+
+**❌ 你不可以**：
+- **商业使用**（这是最重要的限制）
+- 出售数据或模型
+- 用于商业产品或服务
+
+**署名要求**：
+```
+数据来源：KaKa427/luodian-training-data
+许可证：CC BY-NC-SA 4.0
+指导教师：[教师姓名]
+```
+
+---
+
+## 🚀 项目核心目标
+
+训练一个**现代螺钿产品设计**专用AI模型，能够：
+1. 生成高质量螺钿产品设计图
+2. 输出包含尺寸、工艺的技术参数（工厂落地）
+3. 结合2026时尚元素（哪吒、京剧、国潮）
+4. 可批量化生产设计图
+
+**不是**：复古大漆螺钿、复杂艺术品
+**而是**：木胎贝母螺钿、简约几何、可量产
+
+---
+
+## 📚 完整文档列表（按重要性）
+
+### ⭐⭐⭐ 核心文档（必读）
+| 文档名 | 适用对象 | 说明 |
+|--------|---------|------|
+| **学生操作手册-HuggingFace协作版.md** | 学生 | 完整的上手指南 |
+| **HuggingFace仓库管理指南-教师版.md** | 教师 | 仓库管理、审核PR |
+| **CLAUDE.md** | 所有人 | 训练约束、术语标准 |
+| **项目更新说明-20260208-v2.md** | 所有人 | v2.0重要变更 |
+
+### ⭐⭐ 重要文档（参考）
+| 文档名 | 用途 |
+|--------|------|
+| data/dataset_schema.json | 数据格式定义（17字段） |
+| data/tags_mapping.json | 口语→专业术语映射 |
+| data/标注工作流程.md | 详细标注步骤 |
+| 项目完整说明-给学生.md | 项目整体架构 |
+
+### ⭐ 技术文档（遇到问题时看）
+| 文档名 | 用途 |
+|--------|------|
+| 显存优化策略.md | 8GB显存训练方案 |
+| 训练监控工具说明.md | TensorBoard使用 |
+| 视觉基座模型评估.md | 技术选型说明 |
+
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+
+## 🛠️ 技术栈总览
+
+### 核心组件
+- **基座模型**：LLaVA-1.5-7B (13.16GB) ✅已下载
+- **微调技术**：QLoRA (4bit量化 + LoRA)
+- **显存优化**：xformers + Gradient Checkpointing + PagedAdamW 8bit
+- **协作平台**：HuggingFace（替代Git LFS）
+- **版本管理**：Git（代码） + HuggingFace（数据+模型）
+
+### 已安装工具（独立训练环境 venv/）
+- Python: 3.11.9
+- PyTorch: 2.4.0+cu121（CUDA 12.1）
+- transformers: 4.44.2
+- peft: 0.18.1
+- bitsandbytes: 0.49.1
+- accelerate: 1.12.0（已打补丁，修复4bit dispatch bug）
+- sentencepiece: 0.2.1 + protobuf: 6.33.5（tokenizer必须）
+- xformers: 未安装（不影响基础训练）
+- huggingface_hub: 已包含
+- MCP服务器：Filesystem, GitHub, Sequential Thinking
+- **环境位置**: `螺钿垂直模型/venv/`（独立于ComfyUI的venv311）
+
+---
+
+## 📅 项目时间线
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+| 日期 | 里程碑 | 目标 | 状态 |
+|------|--------|------|------|
+| 2月8日 | 环境搭建 | 所有工具就绪 | ✅已完成 |
+| 2月8日 | HuggingFace集成 | 仓库+文档+脚本 | ✅已完成 |
+| 2月9日 | Phase 1 验证 | 独立venv+单图训练验证 | ✅已完成（loss=0.6076）|
+| 2月10日 | 收集图片 | 10-20张种子图片 | ⏳进行中 |
+| 2月12日 | 开始标注 | 学生熟悉流程 | ⏳待开始 |
+| **2月15日** | **Checkpoint 1** | **50张标注完成+首次训练** | ⏳待开始 |
+| 2月28日 | Checkpoint 2 | 100张标注 | ⏳待开始 |
+| **3月15日** | **最终模型** | **发布HuggingFace** | ⏳待开始 |
+
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+
+## 🔗 快速链接
+
+### 在线资源
+- 数据集仓库：https://huggingface.co/datasets/KaKa427/luodian-training-data
+- 模型仓库：https://huggingface.co/KaKa427/luodian-vertical-model（已创建）
+- HuggingFace文档：https://huggingface.co/docs
+- CC BY-NC-SA 4.0许可证：https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
+
+### 本地文件
+- 训练脚本：`训练脚本/train_llava_qlora_xformers.py`
+- 标注工具：`data/interactive_labeling.py`
+- 数据格式：`data/dataset_schema.json`
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+---
+
+## 💬 获取帮助
+
+### 遇到问题？
+1. **查看FAQ**：学生操作手册中的常见问题部分
+2. **查找文档**：根据上面的分类找到对应文档
+3. **询问同学**：在项目群讨论
+4. **联系教师**：复杂技术问题
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+### 汇报进度
+- 定期在群里更新标注进度
+- 遇到阻塞及时提出
+- 完成里程碑后通报
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+## ✨ 项目亮点
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+1. 🆕 **填补空白**：首个螺钿垂直AI模型
+2. 🏭 **工厂导向**：可落地的设计工具（非艺术概念）
+3. 🌏 **现代审美**：2026时尚+中国传统工艺
+4. 🤝 **完整协作体系**：HuggingFace异地协作
+5. 📐 **标准化流程**：口语输入→专业术语自动转换
+6. ⚖️ **开放许可**：CC BY-NC-SA 4.0（学术使用友好）
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+---
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+## 🎯 成功标准
+
+### 数据集目标
+- 最小：50张（可启动训练）
+- 推荐：100-200张（稳定效果）
+- 理想：300+张（生产级）
+
+### 质量标准
+- 标注准确率：≥90%
+- 工艺可行性：100%（所有设计必须可工厂生产）
+- 术语一致性：100%（参考tags_mapping.json）
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+---
+
+**开始前请确认**：
+- [ ] 我已阅读适合我角色的核心文档
+- [ ] 我理解CC BY-NC-SA 4.0许可证（禁止商用）
+- [ ] 我知道在哪里找到帮助
+- [ ] 我准备好开始标注/管理了
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+**祝项目顺利！** 🎉
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+*文档版本：v2.0*
+*最后更新：2026-02-08*
+*项目负责：KaKa427*
+*技术支持：Claude Code*