Nanochat训练监控与分析 | AI生成和翻译
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会话摘要 — Nanochat 训练监控
日期：2026-06-06（周五）
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1. 监控训练（nanochat d12，286M 参数）
- 在 lzw 工作站（RTX 4070）上检查了 tmux 会话
- 训练位于 tmux 0（并非最初询问的 7 或 12）
- 局域网 IP 不可达 — 切换到 Tailscale
- 约 2 小时内检查了 3 次：
* 60,841/87,000（70%）→ loss 2.99，预计剩余 8.5h
* 66,141/87,000（76%）→ loss 2.91，预计剩余 6.8h
* 71,641/87,000（82%）→ loss 2.90，预计剩余 5h
- 训练在凌晨 4:58 完成：87,000 步，28.4h，val_bpb=0.8658
2. 训练分析
- 提取了检查点元数据（9 个检查点：10k-87k）
- 构建了 loss 进展表（val_bpb，smooth_train_loss）
- 记录了模型架构：286M 参数，12 层，768 维，6 头，RoPE，QK norm，ReLU²，Value Embeddings，window=L
- 记录了优化器：MuonAdamW，余弦 LR 调度，warmdown 65%
- 阶段 1（0-10k）：fineweb-edu-d12，从头训练
- 阶段 2（10k-87k）：rtx4070-d12-chinchilla，恢复训练
3. 扩展训练规划（87k → 130k）
- 分析了 LR 调度的影响（warmdown 比例问题）
- 发现了恢复时 LR 峰值风险（在步骤 87k 处从 0 跳到 0.53）
- 提供了 3 个选项（恢复、重新训练、扩展 warmdown）
- 给出了命令，带 --depth 12 --window-pattern L
4. 故障排查恢复问题
- FileNotFoundError: d20/model_087000.pt — 通过 --depth 12 修复
- torch.compile 时 OOM — 通过 TORCH_COMPILE_DISABLE=1 修复
- 按要求添加了 --window-pattern L
5. 生成样本文本
- 加载了检查点步骤 87k，从 10 个提示生成了样本
- 质量：散文尚可，代码较弱，存在重复循环
- 样本已保存到 /mnt/data/zz/logs/nanochat_samples_step87k.txt
6. 保存日志并推送到 HuggingFace
- 将 tmux 回滚缓冲 + 检查点元数据保存到 /mnt/data/zz/logs/
- 将训练日志移动到正确的 logs/ 目录
- 提交并推送了 zz 数据集到 HuggingFace
- 提交并推送了 nanochat 到 GitHub
- 将样本输出 run2 推送到 HuggingFace
7. 将模型推送到 HuggingFace Models
- 准备了 /tmp/nanochat-upload/，包含最终模型（757MB）+ 元数据
- 创建了 README.md 模型卡
- 正在推送到 HuggingFace Models
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关键产物
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工作站：/mnt/data/nanochat/ — 训练代码 + 检查点
日志目录：/mnt/data/zz/logs/ — 所有训练日志
脚本：/mnt/data/nanochat/scripts/analysis/generate_samples.py
HF 数据集：https://huggingface.co/datasets/lzwjava/zz
HF 模型：https://huggingface.co/lzwjava/nanochat-d12（待定）
GitHub：https://github.com/lzwjava/nanochat
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