Tinker cookbook thinking machines lab

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核心内容总结：
该项目提供两个工具库（tinker 和 tinker-cookbook），用于定制化语言模型训练：
1. tinker 是一个训练 SDK，通过 API 实现分布式训练，用户仅需发送请求即可完成模型微调。
2. tinker-cookbook 包含多种训练场景的示例代码（如监督学习、强化学习、数学推理、对话优化等），基于 tinker 提供通用抽象层，简化训练流程。

使用方法：
- 注册获取 API 密钥，通过 pip 安装 tinker 和 tinker-cookbook。
- 使用 tinker 提供的训练客户端（如 forward_backward、optim_step）进行模型训练，或通过 tinker-cookbook 中的示例代码（如 sl_loop.py、rl_loop.py）快速实现特定任务（如对话微调、奖励模型训练）。
- 支持下载训练后的模型权重，并提供评估工具（如 evaluation 模块）对接标准基准测试。

主要特性：
- 提供从基础训练到复杂场景（如多智能体博弈、工具使用）的完整训练流程示例。
- 内置实用工具，包括超参数计算、对话格式转换、模型评估等模块。
- 支持通过 tinker 的 API 实现高效分布式训练，降低开发复杂度。