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# 快速启动脚本
set -e
echo "========================================"
echo "Qwen3Omni Thinker 快速启动"
echo "========================================"
# 检查Python版本
python_version=$(python --version 2>&1 | awk '{print $2}')
echo "Python版本: $python_version"
# 检查CUDA
if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
echo "CUDA设备:"
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader
else
echo "警告: 未检测到CUDA"
fi
echo ""
echo "========================================"
echo "步骤1: 准备示例数据"
echo "========================================"
python prepare_data.py --mode create_sample --output data --num-samples 100
echo ""
echo "========================================"
echo "步骤2: 验证数据"
echo "========================================"
python prepare_data.py --mode validate --input data/train.jsonl
python prepare_data.py --mode validate --input data/valid.jsonl
echo ""
echo "========================================"
echo "步骤3: 开始训练"
echo "========================================"
# 检测GPU数量
if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
gpu_count=$(nvidia-smi --query-gpu=name --format=csv,noheader | wc -l)
echo "检测到 $gpu_count 个GPU"
if [ $gpu_count -gt 1 ]; then
echo "使用多GPU训练..."
torchrun --nproc_per_node=$gpu_count train.py \
--config configs/qwen3omni_thinker_config.yaml
else
echo "使用单GPU训练..."
python train.py --config configs/qwen3omni_thinker_config.yaml
fi
else
echo "使用CPU训练（不推荐）..."
python train.py --config configs/qwen3omni_thinker_config.yaml
fi
echo ""
echo "========================================"
echo "训练完成！"
echo "========================================"
echo "输出目录: outputs/qwen3omni_thinker"
echo "查看日志: tensorboard --logdir outputs/qwen3omni_thinker/logs"
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