huangyezhufeng

“底层比较原理性的东西是否可以先跳过”
个人认为可以的

“模型微调”需要学习的东西
我建议看 Natural Language Processing with Transformers ，Huggingface 工程师写的，可以跟着敲代码，也没那么多底层细节。适合 Learning by doing.

后面想补 LLM 底层原理知识，可以看 Build a Large Language Model (From Scratch)和 Super Study Guide: Transformers & Large Language Models.

如果对深度学习基础不熟，可以先从一些基础的知识学起。比如读一下 Neural Networks and Deep Learning(NNDL)。

https://datahonor.com/blog/2025/02/20/dl_book/ 这里简单写了上面几本书和其他一些相关书籍的书评，也可以参考看下。

其实从开始用`Union`开始，就已经把潘多拉魔盒打开了一半。再用`getattr`，几乎是不可避免地成为屎山了。

为了避免误解，补充说明一下，用`Union`和`getattr`都没问题，前提是会用。从这个半个钟的单测来看，似乎并不是如此。

@XIVN1987 这个估计难，毕竟丑那么多年了也没怎么动过:D

@twig traceback 的问题可以看 https://docs.python.org/3/library/sys.html#sys.tracebacklimit ，是可以控制的

@TrackBack 如果依赖很老的库确实麻烦。如果是因为 Python 版本的问题，可以试下类似这种[方法]( https://python-poetry.org/docs/dependency-specification/#multiple-constraints-dependencies):

```toml
[project]
# ...
dependencies = [
"foo (<=1.9) ; python_version >= '3.6' and python_version < '3.8'",
"foo (>=2.0,<3.0) ; python_version >= '3.8'"
]
```

https://datahonor.com/cs/programming/general/learn/?h=cs1#books

我推荐从斯坦福的 CS106A 开始学。