mint.types

mint.types 模块中的所有公开类型，按功能分组。

数据与输入¶

用于准备训练数据和模型输入的类型。

用于配置和观测训练操作的类型。

类型	说明
`ForwardBackwardOutput`	前向-反向传播的结果（loss、梯度、指标）
`OptimStepResponse`	优化器步骤的结果
`AdamParams`	Adam 优化器超参数（learning rate、betas、epsilon）
`LoraConfig`	LoRA adapter 配置（秩、训练哪些层）
`GetInfoResponse`	训练客户端模型的信息
`ModelData`	模型架构与配置的元数据

用于文本生成和采样结果的类型。

类型	说明
`SamplingParams`	采样配置（temperature、max tokens、stop sequences）
`SampleResponse`	采样请求的响应
`SampledSequence`	单条生成序列，包含 token 和对数概率
`TopkPromptLogprobs`	prompt token 的 top-k 对数概率

用于管理模型、checkpoint 和训练任务的类型。

类型	说明
`Checkpoint`	已保存的模型 checkpoint
`ParsedCheckpointTinkerPath`	mindlab-toolkit:// checkpoint 路径解析后的各部分
`TrainingRun`	训练任务的元数据
`SupportedModel`	服务端支持的模型信息
`GetServerCapabilitiesResponse`	服务端能力，包括支持的模型
`CheckpointsListResponse`	分页的 checkpoint 列表
`CheckpointArchiveUrlResponse`	下载 checkpoint 归档的 URL
`TrainingRunsResponse`	分页的训练任务列表
`Cursor`	列表响应的分页游标
`SaveWeightsResponse`	保存模型权重的响应
`SaveWeightsForSamplerResponse`	为采样器保存权重的响应
`WeightsInfoResponse`	加载公开 checkpoint 所需的最少信息

用于认证和客户端配置的类型。