预估训练时间计算 | AI生成和翻译
很好——根据你提供的 iter 100 计时数据，我可以给出具体估算。
原始计算（基于你观察到的速度）
- 单次迭代耗时（
iter 100）：3995.11 毫秒 = 3.99511 秒/次 - 剩余迭代次数：6000 − 100 = 5900 次
- 剩余时间 = 5900 × 3.99511 秒 = 23,571.149 秒 = 6 小时 32 分 51 秒
因此按当前速度，完成剩余 5900 次迭代预计需要约 6 小时 32 分 51 秒。
重要前提与注意事项
- 此估算基于 3.995 秒/次 的速度在后续运行中保持恒定
-
实际运行中计时通常存在波动：
- 在预热/编译完成或缓存/I/O 预热结束后，速度可能提升
- 若出现周期性评估、检查点或数据管道阻塞，速度可能下降
- 你的
iter 0因编译和预热耗时更长，iter 100更能反映真实速度——但仍属早期阶段
实际可能的时间范围
- 若保持 3.995 秒/次 → 约 6.5 小时（同上述计算）
- 若优化至 0.2 秒/次 → 约 20 分钟
- 若优化至 0.15 秒/次（对 4070 运行 40M 模型的乐观预估）→ 约 15 分钟
加速运行的快速建议
- 检查数据加载：增加
num_workers，启用pin_memory，确保数据集位于高速本地 SSD 并完成预处理（parquet → memmap）。I/O 阻塞常导致迭代耗时激增 - 若显存充足：增大
batch_size（或减少gradient_accumulation_steps）以降低优化步数——但需确保显存不溢出 - 可尝试设置
compile=False进行对比测试——某些环境下torch.compile在特定 Inductor 配置中可能更慢 - 在 profiling 吞吐量时，暂时禁用或减少重度日志记录/评估/检查点频率
如果需要更精确的预估，可提供 iter 101..110（或后续若干次）的日志，我将计算滑动平均并给出更准确的完成时间预测，同时分析耗时是否呈下降趋势。