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安装 Mint Recursive SDK

Mint Recursive 客户端 SDK 以 mindlab-toolkit 形式发行，是一个纯 Python 包。企业版与社区版共享同一个包，差别仅在端点与 API Key。

环境要求

  • Python 3.11 或以上。
  • 建议使用 venv 或 conda 创建独立环境。
  • 无需本地 GPU——客户端只组装训练请求，所有 forward / backward / sampling 都在 Mint Recursive 集群上跑。
  • 网络可访问企业租户的 Mint Recursive 端点（mint.macaron.im 或 mintcn.macaron.xin，或客户私有化集群地址）。

安装命令

pip install git+https://github.com/MindLab-Research/mindlab-toolkit.git

安装完成后会同时引入 mint 包以及与之兼容的 tinker（>= 0.15.0）运行时辅助库。

验证

python -c "import mint; print(mint.__version__)"

tinker 兼容入口

如果你已经有现成的 Tinker 训练脚本，只需替换一行 import 即可迁移到 Mint Recursive：

导入 mint 时会自动补丁 tinker 的密钥校验逻辑，使 sk-* 形式的 API Key 可以直接使用。

注意

在 Mint Recursive 训练循环中请不要调用 zero_grad_async——梯度归零由服务端统一处理。这是 Mint Recursive 相对 tinker 的已知行为差异。

命名空间

安装后可用的核心命名空间：

  • mint：核心 API（ServiceClient、create_lora_training_client、forward_backward、optim_step、save_weights_and_get_sampling_client 等）。
  • mint.types：类型定义（Datum、ModelInput、AdamParams、SamplingParams 等）。
  • mintx：Mint Recursive 专属扩展（含 mintx.OPENPI_FAST_MODEL 等常量）。

私有化环境的离线安装

明确私有化交付包含"依赖镜像与离线安装包，支持纯内网环境一键拉起"。企业版私有化部署客户在 onboarding 阶段由 Mind Lab 团队随集群一并交付离线安装包与升级流程，无需客户自建 pip mirror。

下一步

SDK 装好之后，接着配置与管理 API Key，再按快速入门跑通第一个训练。