fix: ①SFT_DATASET default ②DPO chat template ⑤GGUF repo path

training/train_config.py

@@ -17,7 +17,7 @@ HF_USERNAME:   str = os.environ.get("HF_USERNAME", "YUGOROU")
 BASE_MODEL:    str = os.environ.get("BASE_MODEL", "liquidai/LFM2-1.2B")
 
 # ── データセット ───────────────────────────────────────────────
-SFT_DATASET:   str = os.environ.get("SFT_DATASET",  f"{HF_USERNAME}/teememo-sft-validation")
+SFT_DATASET:   str = os.environ.get("SFT_DATASET",  f"{HF_USERNAME}/teememo-sft-data-v2")
 PREF_DATASET:  str = os.environ.get("PREF_DATASET", f"{HF_USERNAME}/teememo-pref-data")
 
 # ── 出力先 ─────────────────────────────────────────────────────

training/train_dpo.py

@@ -100,11 +100,17 @@ def main() -> None:
     # ── データセット準備 ──────────────────────────────────────
     logger.info("選好データセット準備中...")
     try:
-        ds = load_pref_dataset(logger)
+        raw_ds = load_pref_dataset(logger)
+
+        # チャットテンプレート適用（SFTとフォーマットを統一する）
+        from train_utils import apply_chat_template_dpo
+        logger.info("チャットテンプレート適用中...")
+        ds = raw_ds.map(
+            lambda x: apply_chat_template_dpo(x, tokenizer, logger),
+            batched=True,
+            desc="DPO チャットテンプレート適用",
+        )
 
-        # DPOTrainer は prompt/chosen/rejected を文字列として受け取る
-        # チャットテンプレートの適用は DPOTrainer 内部で行われるため不要
-        # ただし tokenizer に chat_template が設定されていることを確認する
         if tokenizer.chat_template is None:
             logger.warning("chat_template が未設定です。デフォルトを使用します。")
         else:

training/train_sft.py

@@ -197,12 +197,12 @@ def main() -> None:
             gguf_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
             if cfg.PUSH_TO_HUB and cfg.HF_TOKEN:
                 model.push_to_hub_gguf(
-                    str(gguf_dir),
+                    cfg.GGUF_HF_REPO,
                     tokenizer,
                     quantization_method=cfg.GGUF_QUANTIZATION,
                     token=cfg.HF_TOKEN,
                 )
-                logger.info(f"GGUF HF push 完了 ✅")
+                logger.info(f"GGUF HF push 完了 ✅: https://huggingface.co/{cfg.GGUF_HF_REPO}")
             else:
                 model.save_pretrained_gguf(
                     str(gguf_dir),