冒烟测试与培训计划总结 | AI生成和翻译
以下是结果。
烟雾测试结果 — /mnt/data/nanoGPT/out-gpt2-200m-smoke/smoke.log
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 参数数量（由 train.py 打印） | 218.51M |
| 损失轨迹（25 次迭代） | 10.985 → 7.66（正常冷启动下降） |
| 每迭代时间（bs=2, grad_accum=4） | ~330 ms |
| 崩溃 / NaN / 内存溢出（OOM） | 无 |
VRAM 探测（bf16，未编译）
| 微批次大小 | 峰值 VRAM | 毫秒/微步 | 毫秒/令牌 |
|---|---|---|---|
| 2 | 5.55 GB | 117 | 0.0571 |
| 4（已选） | 8.01 GB | 167 | 0.0408 |
| 6 | 10.44 GB | 231 | 0.0376 |
| 8 | 内存溢出 | — | — |
bs=4 是明确的最佳选择：每令牌比 bs=2 快 28%，且留有约 4 GB 空间用于 torch.compile 和评估。我已更新 config/train_gpt2_200m.py，设置 batch_size=4，gradient_accumulation_steps=128（仍为每步 524,288 个令牌）。
计划
架构（自定义，介于 GPT-2 small 和 medium 之间）：
n_layer = 18, n_head = 16, n_embd = 896 → 2.185 亿非嵌入参数
为什么是 4B 令牌： Chinchilla 最优 ≈ 20 × 参数数 → 20 × 219M ≈ 4.4B。你的 4B 目标正好在此线上。
令牌预算： 524,288 令牌/步 × 8,000 步 = 41.9 亿令牌。
数据： data/fineweb/edu_fineweb100B/ 目录下已有 1,408 个 FineWeb-Edu 分片（约 140B 令牌）——远超所需，因此无需重新分词。
在 RTX 4070 上的时间预估：
| 设置 | 每次迭代时间 | 8,000 次迭代的挂钟时间 |
|---|---|---|
| bs=4，未编译 | ~21.4 秒 | 约 48 小时（约 2 天） |
bs=4，启用 compile=True（在 Ada 上通常加速约 25%） |
~16 秒 | 约 36 小时（约 1.5 天） |
因此预算大致为 约 1.5–2 天的 GPU 不间断运行时间。加上首次迭代时 torch.compile 预热约 30 分钟，以及总共 32 次评估（每 250 次迭代一次 × 约 3 秒/次）约 30 分钟。
期望的最终验证损失： ~2.92–3.00（优于 124M 的 ~3.0–3.1，略低于 350M 的 ~2.85–2.95）。
启动正式运行
python3 train.py config/train_gpt2_200m.py
如果需要，我还可以：(a) 将输出分流到日志文件，(b) 接入 wandb，或 (c) 现在就在后台启动，以便你监控。