我更推荐 LitGPT（Lightning-AI/litgpt）：它把 预训练（from scratch / continued pretrain）→ 微调（LoRA/QLoRA/全量）→ 推理（chat/serve） 做成了一套统一的 workflow，而且强调“from scratch implementations / no abstractions / beginner friendly”，很适合边跑边读代码学原理。  

项目地址（GitHub）：

https://github.com/Lightning-AI/litgpt

为什么它适合你这个“展示 + 学原理”的目标
    •    一套 CLI 覆盖全流程：litgpt pretrain / finetune / chat / serve / evaluate，从训练到部署推理都能跑通。  
    •    可视化/实验追踪方便：配置里支持 logger_name: wandb / tensorboard / csv，很容易把 loss、吞吐、显存等曲线拉起来。  
    •    多卡扩展友好：配置项里直接有 devices、num_nodes，并且 README 里也明确覆盖 FSDP、可扩展到多 GPU 规模。  
    •    Jupyter 友好：Lightning 系生态在 notebook 里跑多 GPU 是常规用法；LitGPT 也有“在 notebook 或终端运行微调”的示例路径。  

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在 Jupyter 里从 0 跑通（训练→微调→推理→可视化）的最小路径

下面命令都可以直接在 notebook 用 ! 运行。

0) 安装

!pip install 'litgpt[extra]'

1) 预训练/继续预训练（从你自己的文本文件夹开始）

LitGPT README 给了一个非常清晰的例子：用 Pythia-160M + TextFiles 数据源，把你放在 custom_texts/ 的文本喂进去训练，然后直接 chat 测试。  

!mkdir -p custom_texts
# 你可以把自己的语料 .txt 放进 custom_texts/
# 这里用古登堡做个演示（可删）
!curl -L https://www.gutenberg.org/cache/epub/24440/pg24440.txt -o custom_texts/book1.txt
!curl -L https://www.gutenberg.org/cache/epub/26393/pg26393.txt -o custom_texts/book2.txt

# 1) 只下载 tokenizer
!litgpt download EleutherAI/pythia-160m --tokenizer_only True

# 2) 预训练（或“继续预训练”也用 pretrain，只是多传 initial_checkpoint_dir）
!litgpt pretrain EleutherAI/pythia-160m \
  --tokenizer_dir EleutherAI/pythia-160m \
  --data TextFiles \
  --data.train_data_path "custom_texts/" \
  --train.max_tokens 10000000 \
  --out_dir out/custom-pretrain

2) 微调（用 JSON 数据集快速看懂 SFT 流程）

README 也给了一个 litgpt finetune microsoft/phi-2 --data JSON ... 的最小例子：下载一个 JSON 数据集→微调→chat 测试→serve 部署。  

!curl -L https://huggingface.co/datasets/ksaw008/finance_alpaca/resolve/main/finance_alpaca.json -o my_custom_dataset.json

!litgpt finetune microsoft/phi-2 \
  --data JSON \
  --data.json_path my_custom_dataset.json \
  --data.val_split_fraction 0.1 \
  --out_dir out/custom-finetune

!litgpt chat out/custom-finetune/final
!litgpt serve out/custom-finetune/final

3) 用 8 张卡（5090×8）怎么接入

LitGPT 的配置里就有 devices / num_nodes，你可以直接用 YAML 配置把 devices: 8 打开（以及把 logger 切到 tensorboard/wandb）。  

最简单做法：从它的 config hub 选一个配置（README 里展示了 --config ...lora.yaml 的用法），然后覆盖关键参数。  
（你也可以自己写一个很小的 config，只保留 devices / logger_name / precision 等关键项。）

4) 可视化（TensorBoard / W&B）
    •    Lightning 默认就支持 TensorBoard logger，并会把日志写到目录里；LitGPT 配置也能选 logger_name: tensorboard。  
    •    在 notebook 环境里跑训练/多 GPU 也是 Lightning 的常见用法。  

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备选（如果你更偏“工程化大规模训练/基准/部署全家桶”）
    •    MosaicML LLM Foundry：更偏“训练/微调/评测/推理基准”一体化工程代码库，适合做更接近生产的 pipeline。  
    •    nanoGPT：极简、从零实现最适合读代码学 Transformer 训练本质，但“微调/部署/可视化一体化”不如 LitGPT 开箱即用。  

如果你的目标是 在 Jupyter 里用 8 卡把“预训练→微调→推理→可视化”完整演示一遍，并且还能顺手读源码学原理，LitGPT 基本是目前最省心的一站式选择。