GPU Droplet 已确认及转账摘要 | AI生成和翻译

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✅ GPU 测试训练完成！

GPU Droplet 已确认工作 — 100 次迭代仅需几秒，loss 从 10.84 降至 8.72（在 H200 上）。

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📋 完整情况总结

🔄 61GB 传输（进行中）

VPS (159.89.216.20)  ───scp───►  My Server (/tmp)  ───scp───►  GPU Droplet
       61GB                      823MB / 61GB                  waiting
                           ETA: ~5 hours total

注意：VPS 磁盘 I/O 是瓶颈（1 vCPU，慢速磁盘）。完整 61GB 传输可能需要 3-5 小时。

✅ GPU Droplet 上已完成事项

Item	Status	Notes
GPU	✅ 正常	NVIDIA H200, 143GB VRAM
PyTorch + CUDA	✅ 已安装	torch 2.11.0, CUDA 13
nanoGPT code	✅ 已传输	157MB
Sample data	✅ 已传输	27MB train.bin + 191MB val.bin
Test training	✅ 通过	Loss 10.84 → 8.72，已确认 GPU 正常

⏳ 待完成事项

Item	Status	Notes
完整 61GB 文件传输	🔄 已完成 1.3%	823MB / 61GB，约 5 小时
完整数据准备	⏳ 等待中	传输完成后运行 prepare_fineweb.py
真实训练	⏳ 等待中	使用 train_fineweb.py 配置运行

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🐌 传输速度问题

VPS 仅推送 ~200MB/min，因为：

• 1 vCPU 从可能较慢的磁盘读取
• 到我的服务器的网络带宽

加速备选方案：

1. 直接从 VPS → GPU Droplet 传输（SSH 密钥配置好后）
2. 在 GPU Droplet 上直接从 VPS 恢复传输
3. 耐心等待 — 5 小时不算太糟

需要我设置直接 VPS → GPU Droplet 的 SSH 连接，让传输直接过去吗？

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