GPU 训练活跃和运行状态 GPU 训练活跃和运行状态 | Zhiwei Li

GPU 训练活跃和运行状态 | AI生成和翻译

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VPS 出现临时连接问题 — 训练正在 GPU droplet 上独立运行。让我给你完整的状态：

✅ 一切就绪并正在运行

我们已完成的事项

Step Time Details
Connect GPU droplet ✅ H200 143GB VRAM, 235GB RAM, 698GB disk
Install PyTorch/CUDA ✅ torch 2.11.0 + CUDA 13
Transfer nanoGPT code ✅ ~157MB
Transfer 61GB raw file ✅ 5 minutes via internal network (vs 5 hours external)
Prepare tokenized data ✅ ~20 minutes at 40M tokens/sec
Convert to .bin format ✅ train.bin: 28GB (14.8B tokens), val.bin: 191MB
Start training ✅ PID 7952, GPU at 100%

GPU Droplet Status

GPU: NVIDIA H200 — 100% utilization, 44% memory, 53°C
Disk: 52GB used / 647GB free
Training: Running with train_fineweb.py config (125M model)

检查训练进度

从 GPU droplet 终端：

# Watch logs
tail -20 /tmp/train.log

# Check GPU
nvidia-smi

# Check if still running
ps aux | grep train.py | grep -v grep

通过 SSH 实时查看训练

ssh root@192.241.241.67
tail -f /tmp/train.log

训练正在进行中！ 🎉 H200 正在处理 14.8 billion tokens。计划 ~500k tokens/iter 和 12k iters，你将看到 loss 在接下来的几小时/几天内收敛，具体取决于你的目标。

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