训练设置与VPS部署总结 | AI生成和翻译

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🎉 训练成功！ 在大约 2 分钟内完成了 100 次迭代。损失从 10.84 → 8.71 下降。

VPS 上已准备好的内容摘要：

Item Location Notes
Data /root/nanoGPT/data/fineweb/ train.bin (27MB), val.bin (191MB)
Config /root/nanoGPT/config/train_fineweb_test.py Tiny model for test
Code /root/nanoGPT/ train.py, model.py, etc.
Output /root/nanoGPT/out-fineweb-test/ Checkpoints

对于你的 GPU droplet，你需要：

  1. 复制准备好的数据： 
    scp -r root@159.89.216.20:/root/nanoGPT/data/fineweb ./data/
  2. 复制完整的 nanoGPT 代码： 
    scp -r root@159.89.216.20:/root/nanoGPT/* ./

  3. 使用真实的训练配置 (config/train_fineweb.py)，带有 GPU settings — 更大的 batch size，合适的模型 (125M params)，compile=True 等。

  4. 在 GPU droplet 上，使用以下命令训练： 
    python train.py config/train_fineweb.py

要我给你展示真实的 train_fineweb.py 配置设置，还是在 VPS 上准备完整的 61GB 数据（虽然会花费数小时）？

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