# ZK SFT 默认训练配方

当前轻量训练默认复用 `model-iteration` 的 SFT 提交流程，但只使用其中的训练提交能力。

## 训练脚本

```text
skills/model-iteration/scripts/prepare_and_train_sft.py
skills/model-iteration/scripts/resolve_run_ids.sh
skills/model-iteration/scripts/submit_sft.sh
skills/model-iteration/scripts/submit_cml_eval.sh
skills/model-iteration/scripts/sft_train_job.yaml.tpl
skills/model-iteration/assets/config.yaml
```

## 默认基模

```text
/mnt/wangsenhao/verl_zk/Qwen3-4B-Instruct-2507
```

`sft_train_job.yaml.tpl` 内固定从该基模启动 SFT。不要从上一轮 `sft_output` 续训，除非用户明确改变训练策略。

## 默认数据仓库

```text
git@git.n.xiaomi.com:ai-service/ai-planning.git
branch: autoresearch-v1
```

训练脚本会扫描：

```text
ai-planning/data/train_set/*/*.jsonl
```

其中 `*_valid.jsonl` 会作为验证数据，其余训练 jsonl 进入训练集。

## 默认远端工作区

```text
/mnt/wangsenhao/autoresearch-zk-users/<owner>/<run_name>
```

训练产物：

```text
<workspace>/sft_output/
<workspace>/sft_output/_SUCCESS
```

## CML 环境

CloudML CLI 通常位于：

```bash
source ~/.cloudml-cli/.profile
```

该 profile 会设置：

```bash
PATH=$HOME/.cloudml-cli/bin:$PATH
CLOUDML_CONFIG=$HOME/.config/cloudml/config.yaml
```

检查命令：

```bash
cml config show
cml custom_train describe <JOB_ID>
```

## 常见坑

- Jupyter POST 请求缺少 `_xsrf`：从 cookie 取 `_xsrf`，请求头带 `X-XSRFToken`。
- websocket 证书校验失败：内网证书场景可在客户端禁用证书校验，但不要降低服务端安全配置。
- `which cml` 为空：先 `source ~/.cloudml-cli/.profile`。
- `resolve_run_ids.sh` 没有 `RUNDIC`：只使用 `SFT_RUNDIC` / `EVAL_RUNDIC`。
- git clone 看似卡住：先检查目标目录是否已经完整、是否存在残留进程，不要重复提交训练。