Lightning-AI/pytorch-lightning：README 來源編輯指南

Lightning-AI/pytorch-lightning 的 README 將專案描述為「Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on 1 or 10,000+ GPUs with zero code changes.」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「README」下寫到：The deep learning framework to pretrain and finetune AI models.。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「Advantages over unstructured PyTorch」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：Make fewer mistakes because lightning handles the tricky engineering。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Code is clear to read because engineering code is abstracted away。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「Why PyTorch Lightning?」等段落。可確認的線索包括：Training models in plain PyTorch requires writing and maintaining a lot of repetitive engineering code. Handling backpropagation, mixed precision, multi-GPU, and distributed training is error-prone and often reimplemented for every project.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： pip install lightning 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Looking for GPUs?」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Why PyTorch Lightning?」段落提到：Fun analogy: If PyTorch is Javascript, PyTorch Lightning is ReactJS or NextJS.。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：Keeps all the flexibility (LightningModules are still PyTorch modules), but removes a ton of boilerplate。

README 能確認的限制比宣傳頁更重要。現有來源沒有證明Lightning-AI/pytorch-lightning具備固定相容矩陣、服務等級、效能基準或長期支援承諾。README 只明確寫到「Lightning Cloud is the easiest way to run PyTorch Lightning without managing infrastructure. Start training with one command and get GPUs, autoscaling, monitoring, and a free tier. No cloud setup required.」。這些未知項應列入選型紀錄，不要改成肯定句。