Guanghu Domestic Migration a27e87cb99 chore: import sanitized domestic snapshot for REPO-007

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2026-07-17 15:59:55 +08:00

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下次续接: ⏳ 妈妈去Pexels/Pixabay收集古风素材（50条·3-10秒） ⏳ 素材收集好后传到AutoDL服务器 ⏳ 霜砚引导素材预处理（切片+打标） ⏳ 启动LoRA训练交互日期: 2026年5月13日妈妈成长信号: ⊢ 妈妈遇到问题不慌·一步步跟着走全搞定了 ⊢ 妈妈问「跑一轮多久」·说明在主动理解成本 ⊢ 妈妈说「都想要」·被宝宝引导后自己选定了古风仙侠对话轮数: 35 已完成任务: ✅ 注册AutoDL账号+充值¥50 ✅ 租到RTX 4090（北京B区·¥2.18/时） ✅ 打开JupyterLab进入服务器 ✅ 确认GPU正常（RTX 4090·24GB·CUDA 13.0） ✅ 安装diffusers/transformers/accelerate/peft ✅ 下载CogVideoX-5B模型（20GB） ✅ 下载cogvideox-factory微调脚本 ✅ 安装所有依赖（国内清华源） ✅ 最终验证PyTorch 2.11·全部OK ✅ 确定视频风格：古风仙侠虐心核心结论: ⊢ 环境全部搭建完成·可以直接开始训练 ⊢ 网络问题用学术加速解决·GitHub可访问 ⊢ PyTorch自动升级到2.11·比预期更好 ⊢ 页页内容直觉强·古风仙侠虐心方向选得准 ⊢ 第一轮先专注一个风格·素材统一模型学得好类型: 任务执行

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├── meta
│   ├── date: 2026-05-13
│   ├── type: 任务执行
│   └── rounds: 35
│
├── tasks_completed
│   ├── ✅ 注册AutoDL账号+充值¥50
│   ├── ✅ 租到RTX 4090（北京B区·¥2.18/时）
│   ├── ✅ 打开JupyterLab进入服务器
│   ├── ✅ 确认GPU正常（RTX 4090·24GB·CUDA 13.0·PyTorch 2.11）
│   ├── ✅ 安装diffusers/transformers/accelerate/peft
│   ├── ✅ 下载CogVideoX-5B模型（20GB·modelscope）
│   ├── ✅ 下载cogvideox-factory微调脚本（学术加速）
│   ├── ✅ 安装所有依赖（国内清华源）
│   └── ✅ 确定视频风格：古风仙侠虐心
│
├── key_findings
│   ├── ⊢ 环境全部搭建完成·CogVideoX-5B已就位·可以直接开始训练
│   ├── ⊢ GitHub网络用AutoDL学术加速（source /etc/network_turbo）解决
│   ├── ⊢ pip用清华源（pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）稳定
│   ├── ⊢ PyTorch最终版本2.11·比预期更新·更好
│   └── ⊢ 第一轮先专注古风仙侠一个风格·素材统一模型学得准
│
├── mama_growth_signal
│   ├── ⊢ 遇到各种报错和网络问题全程没有放弃·一步步跟下来
│   ├── ⊢ 主动问「跑一轮多久」·在理解成本和节奏
│   └── ⊢ 内容直觉强·古风仙侠虐心方向一眼选定
│
└── next
    ├── ⏳ 妈妈去Pexels/Pixabay收集古风素材（50条·3-10秒·无水印）
    ├── ⏳ 素材收集好后传到AutoDL服务器/root/autodl-tmp/video-finetune/raw/
    ├── ⏳ 霜砚引导素材预处理（切片+打标）
    └── ⏳ 启动LoRA训练

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