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对应 docs/03 §5 U5，对齐层 1 train_sft 骨架，换成层 2 装配： - 双模型：student Qwen3-0.6B(fp32+bf16混训) + teacher Qwen3-4B(bf16 推理) - prompt_only collator（无 teacher 缓存，现场 on-policy 生成） - DistillTrainer 装配：teacher_model/teacher_tokenizer + beta/温度/生成参数 - FULL = §5 默认（beta=1、lr=1e-6、B=4×GA=4×4卡=全局64、max_new_tokens=1024） - 首 prompt 自检（末尾须为生成引导符）；sanity=50步冒烟 - .sh 前置清单强调白盒扛两份全词表 logits、OOM 阶梯、首跑下载 4B teacher Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.9 KiB
Bash
Executable File
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Bash
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#!/usr/bin/env bash
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# 层 2：white-box OPD 训练（远程 gpu-a800-060 专用；本地不跑训练）。
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# 用法（tmux 内执行，日志实时可查）：
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# bash scripts/train_whitebox.sh sanity # 50 步冒烟：看首 prompt 自检 + KL loss +
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# # 生成 token 数；预期见 loss 毛刺（梯度爆炸实况）
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# bash scripts/train_whitebox.sh # 正式：1k 子集 1 epoch
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# 前置检查清单：
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# 1. nvidia-smi 确认下方 GPUS 四张卡空闲（只许用 8 卡中的 4 张，严禁自动选卡）。
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# ⚠️ 白盒显存比层 1 紧：student 训练全套 + teacher(4B) 推理副本 + **两份**全词表
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# logits(student/teacher)，§5 估算 B=4/T=2048 起步安全，但首跑必须盯 nvidia-smi；
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# 若 OOM，降 per_device_train_batch_size 到 2，仍不够再开 gradient_checkpointing
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# （改 DistillConfig，注意 checkpointing 与 generate 的 use_cache 交互）。
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# 2. data/dapo-math-17k-unique.parquet 已在（层 2 无需 teacher 缓存，纯 prompt-only）：
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# scp data/dapo-math-17k-unique.parquet <远程>:/data/zym/ars-opd-rebuild/data/
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# 3. 代码最新：git -C /data/zym/ars-opd-rebuild pull
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# 4. 首跑会下载 teacher Qwen3-4B（GB 级）到 HF_HOME，确保 /data 有空间
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set -euo pipefail
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cd "$(dirname "$0")/.." # 锚定仓库根
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GPUS=0,1,2,3 # ⚠️ 改这里前先 nvidia-smi
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MODE=${1:-full}
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPUS
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export PYTHONUNBUFFERED=1 # 禁止日志缓存（CLAUDE.md §5）
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export PYTORCH_ALLOC_CONF=expandable_segments:True # 变长生成序列易碎片化，按需扩段
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export HF_ENDPOINT=${HF_ENDPOINT:-https://hf-mirror.com}
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export HF_HOME=${HF_HOME:-/data/zym/hf_cache} # 模型缓存落 /data，根分区已满
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torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=29572 scripts/train_whitebox.py "$MODE"
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