训练时间预估：57分钟 | AI生成和翻译
当前进展
- 训练已完成1300次迭代，总计20000次（
max_iters = 20000） - 剩余迭代次数：18,700次
- 非评估迭代平均耗时：约170毫秒（基于第100-1300次迭代日志）
- 每500次迭代执行评估（
eval_interval = 500），每次评估使用200个样本（eval_iters = 200）。评估会显著增加开销，使得”评估迭代”耗时约5.7-6秒（日志显示第1000次迭代为5.7秒，第500次迭代为6秒，含训练批次+评估时间）
剩余评估次数
- 后续评估节点：1500次、2000次…直至20000次迭代
- 剩余评估总次数：38次
- 每次评估额外耗时：约5.8秒（超出标准170毫秒训练步骤）
时间预估
- 18,662次常规迭代耗时：约3,172秒（53分钟）
- 38次评估迭代耗时：约228秒（3.8分钟，完整时长）
- 剩余总耗时：约3,400秒（57分钟）
- 此预估基于硬件条件稳定（RTX 4070保持100%利用率，如
nvidia-smi所示）、无中断运行、无额外保存/检查点（若验证效果提升会产生轻微开销） - 时间区间：50-65分钟，已考虑迭代耗时波动（日志显示168-186毫秒）或GPU热降频因素
- 此预估基于硬件条件稳定（RTX 4070保持100%利用率，如
根据您nvidia-smi显示的时间戳（02:30），训练预计在当地时间03:25-03:35完成。请留意内存溢出错误或速度下降情况，但当前配置（batch_size=16, gradient_accumulation_steps=4, block_size=512）与12GB显存使用量（6.5GB/12GB）显示运行状态稳定。