LitGPT预训练教程中的Python依赖项补充说明

在使用LitGPT项目进行模型预训练时，开发团队发现教程文档中遗漏了几个关键Python依赖项的说明。这些依赖项对于成功运行预训练流程至关重要，主要包括以下几个核心组件：

1. TensorBoard：作为主流的训练过程可视化工具，用于监控损失曲线、参数分布等关键指标
2. Tokenizers：Hugging Face提供的高效分词库，处理文本数据的预处理工作
3. Requests：HTTP请求库，用于模型权重下载等网络交互
4. HuggingFace Hub：与Hugging Face模型仓库交互的官方客户端
5. LitData：Lightning AI提供的高性能数据加载和处理库

这些依赖项在预训练过程中承担着不同角色：从基础的数据加载（LitData）、文本处理（Tokenizers），到训练监控（TensorBoard）以及模型资源获取（HuggingFace Hub+Requests），构成了完整的预训练工具链。对于刚接触LitGPT的用户，特别需要注意这些依赖项的版本兼容性问题，建议使用项目推荐或经过验证的版本组合。

项目维护团队已收到用户反馈，并在最新文档中补充了相关说明。这体现了开源社区持续改进的良好生态，也提醒开发者在编写教程时应该全面考虑运行时依赖的完整性。对于深度学习项目而言，完整准确的依赖说明能显著降低用户的入门门槛，避免因环境配置问题导致的运行失败。

建议用户在开始LitGPT预训练前，除了安装教程中明确列出的依赖外，也确保这些辅助工具包的正确安装。可以采用虚拟环境或容器技术来管理这些依赖，以保证训练环境的可复现性。随着项目的迭代发展，这些依赖项列表可能会有所调整，用户应定期关注项目的更新日志。