Hey there! Let's break this down based on your existing skills and the exact workflow you need—no fancy web dev jargon, just practical, actionable picks tailored to your non-expert background.

先给你最省心的优先级推荐 #

Based on your familiarity with Tkinter and R Shiny, and your core need to get this iterative fine-tuning workflow up and running fast, here's the order I'd suggest:

1. 桌面GUI（最快上手，零数据传输烦恼）: 沿用你已有的知识，用CustomTkinter（Tkinter的现代化封装）或原生Tkinter
2. Web GUI（多终端访问，低学习曲线）: 优先选Python版Shiny（如果你会R版Shiny，几乎无缝切换）或NiceGUI（完全不用懂Web开发）

桌面GUI：最适合快速落地的方案 #

既然你已经会Tkinter，这绝对是最低门槛的路径——完全不用考虑数据传输问题，所有操作都直接在工作站本地完成。

具体工具推荐 #

• CustomTkinter: 基于原生Tkinter打造，你现有的Tkinter知识可以1:1复用，只是它自带了现代化的组件（按钮、表格、进度条），不用再搞出90年代风格的界面。
• 原生Tkinter: 要是不想额外装包，原生Tkinter也够用，用ttk组件能让界面稍微好看点。

现有代码集成思路 #

把你的核心代码拆成模块化函数，再用GUI把它们串起来就行：

1. 用文件选择弹窗让用户选择Excel训练/测试数据
2. 加下拉框、输入框让用户选择模型和超参数
3. 把「开始微调」按钮绑定到你的fine_tune_model()函数——一定要把微调逻辑放到后台线程里跑，不然GUI会在训练期间完全卡死
4. 用表格组件（比如ttk.Treeview或CustomTkinter的CTkTable）展示分类指标和标签不匹配的样本
5. 在表格里加可编辑字段让用户修正标签，再做一个「保存并重新训练」按钮触发下一轮迭代

最爽的是所有Excel数据都在工作站本地，不用跨网络上传，也没文件同步的麻烦，一两天就能搭出可用的版本。

Web GUI：多终端访问的实用方案 #

如果你想在办公室任何电脑上操作（不用凑到工作站前），Web GUI完全值得尝试——而且你担心的数据传输问题，只要在工作站本地部署，其实根本不是事儿。

适合非Web开发者的工具Top3 #

1. Python版Shiny: 如果你会R版Shiny，这绝对是首选。语法和工作逻辑几乎一模一样，你在R Shiny的经验可以直接平移到Python，完全不用懂HTML/CSS/JS，全用Python写就行。
2. NiceGUI: 对纯Web小白更友好的框架，它把Vue.js这类Web底层逻辑全藏起来了，你只用写Python代码，它自动帮你生成现代化的Web界面。
3. Dash（Plotly旗下）: 要是你需要超专业的交互式指标可视化，它是最佳选择，但学习曲线比前两个稍陡一点，不过依然可控。

打消你的数据传输顾虑 #

只要把Web服务部署在你的工作站上，就能通过办公室局域网访问：

• 用Python版Shiny的话，终端里跑shiny run --host 0.0.0.0 --port 8080就行
• 用NiceGUI的话，启动时加ui.run(host="0.0.0.0", port=8080)

之后办公室里任何电脑都能通过浏览器输入http://[工作站IP地址]:8080访问GUI，上传的Excel文件会通过局域网直接传到工作站的本地存储（临时文件夹或你指定的目录）——不用外部服务器，不用慢腾腾的公网传输，就是本地局域网的高速文件传输。

Web GUI集成技巧 #

和桌面方案一样，先把核心代码模块化：

• 用文件上传组件接收Excel，然后保存到工作站本地磁盘
• 把微调逻辑放到后台任务里跑（Shiny有@reactive.extended_task，NiceGUI支持异步任务），避免Web界面在训练期间无响应
• 用交互式表格展示指标和标签不匹配样本，让用户在浏览器里直接修正标签，保存后触发下一轮训练

快速决策对照表 #

两种方案通用的小技巧 #

• 先模块化核心代码: 把现有代码拆成load_excel()、fine_tune()、evaluate()、save_corrections()这类独立函数，不管对接哪种GUI都超轻松，调试也方便。
• 长任务一定要放后台: 不管是桌面还是Web GUI，直接在主线程跑微调会导致界面卡死，用后台线程/进程才能保持响应。
• 加日志输出组件: 在GUI里加个文本框实时显示训练日志（比如损失值、 epoch进度），方便用户跟踪进度和排查错误。