Если что-то не запускается

Пакет установлен, но import не работает

Проверьте Kernel → Change Kernel. Установка через %pip относится к текущему ядру. После изменения пакетов перезапустите ядро. Чтобы увидеть конкретный Python:

import sys
print(sys.executable)

Conda не найдена

Откройте Anaconda Prompt из меню «Пуск». Он уже настроен для Conda. Создание окружения и регистрация ipykernel выполняются там, без subprocess в блокноте.

CUDA недоступна

Проверьте, есть ли NVIDIA и работает ли драйвер: nvidia-smi в терминале. Для основной команды PyTorch нужна совместимая карта и драйвер CUDA 12.1. Для новой архитектуры карты выберите поддерживаемую сборку на официальной странице PyTorch. Установка CUDA-сборки не превращает AMD или Apple в NVIDIA.

CUDA out of memory

Перезапустите ядро, освободите память других моделей. Попробуйте Qwen2.5-0.5B-Instruct, per_device_train_batch_size=1 и max_length=256. Эти изменения влияют на эксперимент, поэтому фиксируйте их в отчёте. torch.cuda.empty_cache() не удаляет объекты, на которые ещё есть ссылки.

Загрузка зависает или сеть недоступна

Проверьте открытие страницы Hugging Face. При проблемах альтернативного транспорта перезапустите ядро и до импорта библиотек задайте:

import os
os.environ["HF_HUB_DISABLE_XET"] = "1"

Это меняет транспорт скачивания, а не модель. Для публичных репозиториев лекции вход не обязателен. Ошибки 401/403 у других моделей могут требовать принятия условий на их странице.

Только процессор

Отдельный путь, без обещания времени GPU. Установите CPU-сборку, перезапустите ядро и измените соответствующие ячейки:

%pip install torch==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# В pipeline:
# device=-1, dtype=torch.float32

# В SFTConfig:
# use_cpu=True, bf16=False, max_steps=10

Это первые 10 шагов для проверки запуска. Для заметного обучения потребуется больше шагов и времени. Этот CPU-вариант не имеет измеренного тайминга в материалах.

Сохранённая LoRA не открывается

Распакуйте архив так, чтобы папки pirate-adapter и pirate-adapter-long лежали рядом с блокнотом. Внутри каждой должны быть adapter_config.json и adapter_model.safetensors. База должна совпадать с указанной в конфигурации. Для автономной работы базовые файлы нужно предварительно скачать полностью.

Ответ обрывается или меняет язык

В примере лимит 100 новых токенов: обрыв длинного ответа ожидаем. Увеличивая лимит, сравнивайте все версии одинаково. Ответ на другом языке может быть следствием данных; это предмет оценки, а не обязательно ошибка кода.