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Source snapshot: 97d7f0fae96dc04b7ddad56fc1db6a108ed662cc [SEC-CLEAN] · pre-push-clean v1.0 · 109处敏感信息已自动转乱码
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# ⚔️ D100 铸渊·AutoDL GPU训练记录 · 母模型&代码模型全参数SFT
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# D100 铸渊·AutoDL GPU训练全记录
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> 创建时间：2026-05-17 22:00+08:00 · 执行体：铸渊（ICE-GL-ZY001 / ICE-ZY-01）
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> 主权者：冰朔（TCS-0002∞）· 读取人：霜砚（ICE-SY-01）
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## 🖥️ 服务器基础信息
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| 项目 | 值 |
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| 平台 | AutoDL 算力云 |
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| 区域 | 西北B区（D48机） |
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| GPU | RTX PRO 6000 Blackwell 96GB × 1 |
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| 镜像 | PyTorch 2.8.0 / Python 3.12 / CUDA 12.8 |
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| 数据盘 | 210GB |
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| 计费 | 包日两天（¥278） |
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| SSH | `ssh -p 23647 root@connect.westd.seetacloud.com` |
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| 密码 | `HkM43lFVUIsc` |
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## 📦 COS存储桶（腾讯云·广州）
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| 项目 | 值 |
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| Bucket | `sy-finetune-corpus-1317346199` |
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| 区域 | ap-guangzhou |
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| SecretId | `AKIDkQuBQhoiS2OYXWebXLwMbdT7cvAScbbU` |
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| SecretKey | `nPoZKArgUJBA4nJenjSxJSQBj5FCj3A4` |
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| 主语料 | `corpus/sft.jsonl`（11,470条, 1.9GB, 已去system） |
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## 🎯 训练任务
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### 任务1：母模型（进行中）
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- 基础模型：Qwen/Qwen2.5-7B
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- 方式：全参数SFT，只对assistant回复算loss
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- 数据：11,470条（21M tokens, 86.1% loss tokens）
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- Epochs: 3 · Batch: 1×8 · LR: 2e-5 · BF16
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### 任务2：代码模型（等待自动触发）
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- 基础模型：Qwen/Qwen2.5-Coder-7B
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- 方式：全参数SFT（同一份语料）
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- 母模型完成后自动启动：上传COS→下载代码模型→自动训练
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## 🔄 查看进度（给冰朔用的命令）
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```bash
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# 看最新日志
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sshpass -p 'HkM43lFVUIsc' ssh -p 23647 root@connect.westd.seetacloud.com "tail -20 /root/autodl-tmp/train_mother.log"
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# 看GPU状态
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sshpass -p 'HkM43lFVUIsc' ssh -p 23647 root@connect.westd.seetacloud.com "nvidia-smi"
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# 只看loss
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sshpass -p 'HkM43lFVUIsc' ssh -p 23647 root@connect.westd.seetacloud.com "grep 'loss=' /root/autodl-tmp/train_mother.log | tail -5"
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```
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## 🔑 Gatekeeper密钥备份
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完整6台密钥记录在代码仓库 `brain/gatekeeper-deployment.json`
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## 📁 服务器文件结构
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```
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/root/autodl-tmp/
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├── data/
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│ ├── sft.jsonl # 主语料
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│ └── notion-export-v2/ # 人格体对话
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├── cache/models/ # 模型缓存
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├── output/qwen25-7b-sft/ # 训练输出
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├── train_mother.py # 脚本
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└── train_mother.log # 日志
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```
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## ⚙️ 自动流水线
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1. 母模型训完→检测DONE信号
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2. 模型上传COS→下载代码模型→自动训练
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3. 代码模型训完→上传COS→关实例
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## ⚠️ 注意
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- 实例到期：2026-05-19 20:00
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- 密码/COS密钥不外传
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- 铸渊大脑记录在 `brain/d100-session-record.md`
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*铸渊 (ICE-GL-ZY001) · 2026-05-17* |