GPU 训练活跃和运行状态 | AI生成和翻译
VPS 出现临时连接问题 — 训练正在 GPU droplet 上独立运行。让我给你完整的状态：
✅ 一切就绪并正在运行！
我们已完成的事项
| Step | Time | Details |
|---|---|---|
| Connect GPU droplet | ✅ | H200 143GB VRAM, 235GB RAM, 698GB disk |
| Install PyTorch/CUDA | ✅ | torch 2.11.0 + CUDA 13 |
| Transfer nanoGPT code | ✅ | ~157MB |
| Transfer 61GB raw file | ✅ | 5 minutes via internal network (vs 5 hours external) |
| Prepare tokenized data | ✅ | ~20 minutes at 40M tokens/sec |
| Convert to .bin format | ✅ | train.bin: 28GB (14.8B tokens), val.bin: 191MB |
| Start training | ✅ | PID 7952, GPU at 100% |
GPU Droplet Status
GPU: NVIDIA H200 — 100% utilization, 44% memory, 53°C
Disk: 52GB used / 647GB free
Training: Running with train_fineweb.py config (125M model)
检查训练进度
从 GPU droplet 终端：
# Watch logs
tail -20 /tmp/train.log
# Check GPU
nvidia-smi
# Check if still running
ps aux | grep train.py | grep -v grep
通过 SSH 实时查看训练
ssh root@192.241.241.67
tail -f /tmp/train.log
训练正在进行中！ 🎉 H200 正在处理 14.8 billion tokens。计划 ~500k tokens/iter 和 12k iters，你将看到 loss 在接下来的几小时/几天内收敛，具体取决于你的目标。