您可以使用 Tinker 和 Tinker Cookbook 轻松微调大型语言模型（LLM），满足您的特定需求，而无需管理复杂的训练基础设施。Tinker 负责分布式训练，并使用高效的 LoRA 适配器来降低成本并加快定制速度。Cookbook 提供了现成的示例和工具，适用于聊天、数学推理和强化学习等任务，帮助您快速构建和改进 AI 模型。
本文基于 thinking-machines-lab/tinker-cookbook 仓库，选取其中最基础、最重要、最能帮助理解 Tinker 训练理念的四个示例：
SL Loop、RL Loop、SL Basic、RL Basic。
Tinker 是一个轻量但强大的模型训练与微调框架，强调 「透明的训练循环」 与 「可配置的训练流程」。
如果你想真正理解一个 LLM 是如何被训练的，这四个例子足够作为入口。
1. sl_loop.py：从零写一个监督学习（SL）训练循环
路径：tinker_cookbook/recipes/sl_loop.py
为什么这个例子重要？
它展示了 最纯粹的训练循环，没有任何魔法，没有隐藏逻辑，只有如下几件事：
- 前向计算（forward）
- 计算 loss
- 反向传播（backward）
- optimizer 更新（step）
- 保存状态（save_state）
换句话说，这就是你在 PyTorch 里手写最小训练代码的 Tinker 版本。
这个例子适合谁？
- 想看清 Tinker 如何封装训练 loop
- 想理解训练过程背后最真实的运作方式
- 想自己扩展 loss、指标、日志的开发者
这个示例非常“原始”，但也因此最有教育意义。
2. rl_loop.py：从零写一个强化学习（RL）训练循环
路径：tinker_cookbook/recipes/rl_loop.py
为什么这个例子重要？
强化学习（RL）往往是微调语言模型的关键环节，例如：
- 提升模型的对齐能力
- 优化模型的响应质量
- 让模型更善于按指令输出
在这个示例中，你能看到一个简单但完整的 RL 循环，包括：
- 采样（sample）
- 计算奖励（reward）
- 策略更新（policy update）
它是 SFT → RLHF 或 “监督微调→强化微调” 结构里面必须理解的部分。
这个例子能帮助你：
- 理解 RLHF 的最底层逻辑
- 看懂策略迭代、奖励建模的基础概念
- 为更复杂的 RL 训练（如 PPO）打基础
3. sl_basic.py：用配置完成一个监督微调流程
路径：tinker_cookbook/recipes/sl_basic.py
重点：从“手写”变成“声明式训练”
如果说 sl_loop.py 是“自己写训练循环”，
那么 sl_basic.py 是：
你只需要写一个配置（config），Tinker 自动完成训练。
这也是 Tinker 的核心设计哲学：
- 训练流程可读
- 训练步骤分离
- 用统一的 Runner 来控制整个生命周期
在这个例子里，你可以看到：
- 如何定义数据集
- 如何加载 tokenizer 和 model
- 如何设定训练参数（batch、lr、epochs）
- 如何运行并保存结果
它更像是你实际会用在项目里的训练方式。
4. rl_basic.py：声明式强化学习训练流程
路径：tinker_cookbook/recipes/rl_basic.py
这个例子与 sl_basic.py 类似，但展示：
如何用“配置”完成一个强化学习训练（如奖励策略优化）。
相比 rl_loop.py 的手写循环，这个版本展示了：
- 如何定义 RL 的 policy
- 如何设定奖励函数 / 采样策略
- 如何配置迭代步数
- 如何用 Runner 平稳运行整个 RL 流程
你可以把它理解为 RL 训练的实用化版本，更接近实际项目。
四个示例之间的关系（一句话总结）
- sl_loop.py：最小 SFT 训练循环（完全手写）
- rl_loop.py：最小 RL 循环（完全手写）
- sl_basic.py：声明式 / 自动化 SFT（实际项目用这个）
- rl_basic.py：声明式 / 自动化 RL（实际 RL 用这个）
如果你想学习路线，我建议照这个顺序：
1 → 2（先理解底层逻辑）
3 → 4（再学自动化训练方式）
这样你会对模型训练的理解是“从底到上”的。
总结
Tinker Cookbook 的这四个例子，构成一个极简但完整的模型训练框架的核心：
| 示例 | 类型 | 难度 | 用途 |
|---|---|---|---|
| sl_loop.py | SL 手写循环 | ⭐⭐ | 理解最底层训练流程 |
| rl_loop.py | RL 手写循环 | ⭐⭐⭐ | 理解 RLHF 基础 |
| sl_basic.py | SL 声明式训练 | ⭐ | 实际项目推荐 |
| rl_basic.py | RL 声明式训练 | ⭐⭐ | 实用 RL 微调方式 |
如果未来想自己训练、微调一个模型，这四个示例几乎是“必修内容”。
GitHub：https://github.com/thinking-machines-lab/tinker-cookbook
油管：https://youtu.be/rVXNsiu5gEI
