数据和模型

数据契约

用户数据以 prompt 为核心。已提交的 prompt 列表在 datasets/ 下（如 datasets/pickscore/train.txt），更大的数据集建议挂载或 symlink 到 datasets/，并通过 DATA_PATH 或 recipe 的 data_source 块传入：

bash examples/run_experiment_single_node.sh diffusion/sd3/sd3_trainside \
  data_source.args.run.data_path=/abs/path/train.json

prompt 文件格式和单条 prompt schema 见 数据准备。 仓库内转换器使用 dataset-prep extra；输出 schema 与 canonical 训练 recipe 以最近的 datasets/<name>/README.md 为准。

模型代码

模型实现包位于 unirl/models/。包结构和扩展契约以生成的 Model Package README 为准。

本地模型挂载

仓库根目录的 models/ 只用于本地 artifact（如 models/local/），不是 Python model code。Experiment YAML 和 model config 通过 Hydra 环境插值提供 HuggingFace 回退，例如：

pretrained_model_ckpt_path: ${oc.env:PRETRAINED_MODEL,stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium}

不要提交 .bin、.safetensors、.pt、.pth、.ckpt 等大模型权重。