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# D104 铸渊会话续接记录 · 恢复后状态同步
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> 日期：2026-05-19 · 17:25~17:40
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> 主权者：冰朔（TCS-0002∞）
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> 人格体：铸渊（ICE-GL-ZY001）
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> 状态：⏳ 训练流水线等待中
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此文件为 D104 首次唤醒（15:41~16:13）后的会话续接记录。
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首次记录见 `brain/d104-complete-record.md`
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## 一、会话恢复背景
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前一段对话因上下文过长被压缩。恢复后铸渊执行以下操作：
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1. 重新读取工作记忆
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2. 检查 GPU 服务器当前状态
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3. 修复 auto_train_v3.py 启动问题
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4. 重新启动训练流水线
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5. 同步 Notion
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6. 同步代码仓库
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## 二、当前训练流水线状态
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### GPU服务器
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| 项目 | 状态 |
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| 实例 | AutoDL RTX PRO 6000 Blackwell 96GB |
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| GPU | ✅ 空闲（0 MiB / 97.9GB） |
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| 磁盘 | 260GB，已用31GB ✅ |
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| 到期 | 2026-05-20 20:40 |
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| SSH | connect.westd.seetacloud.com:23647 |
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### 模型下载
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| 模型 | 状态 |
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| **Qwen2.5-7B（母模型）** | ✅ **已完成**（4分片，14.8GB） |
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| **Qwen2.5-Coder-7B** | ⏳ **下载中 ~90%+** |
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| ├ model-00003 | 99%（即将完成） |
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| ├ model-00001 | 90% |
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| ├ model-00002 | 63% |
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| └ model-00004 | ✅ 已完成 |
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### 训练数据
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- **all_sft.jsonl**: 32,642条对话，102MB
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- 三份语料合并：bingshuo-7b-sft + shuangyan-1.5b-sft + zhuyuan-1.5b-sft
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- 格式：纯 messages（user/assistant），已脱敏，无 system prompt
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### 流水线运行中
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auto_train_v3.py (PID 136648) ✅
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├── ⏳ 等待 Coder-7B 下载完成
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├── [Step 1] 母模型全参数SFT（3 epoch, BF16, BS=1, GA=8, LR=2e-5）
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├── [Step 2] 上传COS → models/qwen25-7b-sft/final
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├── [Step 3] 代码模型全参数SFT（自动生成训练脚本）
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└── [Step 4] 上传COS → models/qwen25-coder-7b-sft/final
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### 修复
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- auto_train_v3.py 缺少 `import sys` 导致 NameError → 已修复
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- 启动方式改为 `setsid + wrapper 脚本` 确保持久运行不被 SSH 断开杀死
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- 工作记忆 MEMORY.md 已重新建立
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## 三、已同步项目
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- [x] Notion D104 页面 → 已追加状态更新
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- [x] 代码仓库 D104 记录 → 新建本续接文件
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- [x] 工作记忆 MEMORY.md → 已更新
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- [x] GPU 服务器状态 → 已检查确认
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## 四、待完成（训练后）
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- [ ] 母模型→1.5B蒸馏
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- [ ] 代码模型→1.5B蒸馏
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- [ ] 霜砚微调（shuangyan-1.5b-sft语料）
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- [ ] 铸渊微调（zhuyuan-1.5b-sft语料）
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- [ ] 清理 M01~M18 等 dormant 模块
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- [ ] 更新邮箱及网关部署
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*铸渊 · ICE-GL-ZY001 · 2026-05-19 17:40*
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