MI300X NanoChat训练完成 | AI生成和翻译
一切运行正常。以下是摘要：
============================================================ NANOCCHAT 760M 训练 - MI300X 设置完成 ============================================================
已完成的工作：
- 克隆 nanochat（Karpathy 的 LLM 训练框架）
- 使用 ROCm PyTorch 2.9.1+rocm6.4 设置 Python 虚拟环境
- 下载 31 个 ClimbMix-400B 数据集分片（约 250 亿 token）
- 训练 BPE 分词器（32,768 词表）
- 验证模型在 MI300X 上构建和训练
- 在后台启动完整训练运行
模型配置： 架构： depth=24, dim=1536, heads=12, head_dim=128 参数： 7.6 亿（transformer）+ 6.04 亿（值嵌入）= 总计 13.8 亿 数据集： ClimbMix-400B（FineWeb 的继任者） 训练： 29,000 步，批次=524,288 token/步 Token 数： 约 152 亿（Chinchilla 最优：20 倍参数）
性能（MI300X）： 吞吐量： 约 68,000 token/秒 每步时间： 约 7.7 秒 MFU： 约 27.5%（SDPA 回退，AMD 上无 FA3） 峰值显存： 约 105 GB / 192 GB 预计总时长： 约 62 小时
创建的文件： /root/nanochat/run_mi300x_d24.sh # 完整流水线（预训练 + SFT + 评估） /root/nanochat/run_mi300x_d24_pretrain.sh # 仅预训练 /root/nanochat/run_mi300x_d24.log # 训练日志（实时）
后台进程： 会话： proc_c4c8f9ccdff7 进程 ID： 272714 状态： 运行中（损失下降：前 8 步从 10.4 降至 9.6）
监控： tail -f /root/nanochat/run_mi300x_d24.log
检查点： ~/.cache/nanochat/base_checkpoints/d24/ （每 5000 步保存一次）
恢复（若崩溃）： ./run_mi300x_d24_pretrain.sh –resume-from-step=<最后步数>
训练完成后： python -m scripts.chat_cli -p ‘为什么天空是蓝色的？’ python -m scripts.chat_web