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# CPM 模型训练实操指南

conda在：https://lz-1305252147.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/code/llm_conda.tar.gz

## 快速问答

### Q1: 如何快速开始？
本框架基于 PyTorch 开发，训练结果将保存在 `model_final` 目录。开始前请确保满足以下要求：

**基础环境要求**
```ini
[硬件配置]
显卡 = A100_80GB × 4
批次 = 4/卡

[软件配置]
CUDA = 12.1
Python = 3.10
框架 = PyTorch + accelerate
```

### Q2: 如何搭建环境？
conda env create -f environment.yml
提供两种方案，选择其一即可：

**方案1：Docker方式**
```bash
# 第一步：拉取镜像
docker pull pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.1-cudnn9-devel

# 第二步：运行环境
docker run --gpus all \
    -v ${PWD}:/workspace \
    pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.1-cudnn9-devel
```

**方案2：本地方式**
```bash
# 第一步：创建环境
conda create -n cpm python=3.10

# 第二步：激活环境
conda activate cpm

# 第三步：安装依赖
pip install -r requirements.txt
```

### Q3: 如何开始训练？

**步骤1：准备阶段**
```bash
# 配置实验监控（建议配置）
wandb login
```

**步骤2：开始训练**
```bash
# 修改训练配置
vim train.sh

# 启动训练
cd training
bash train.sh
```

### Q4: 如何评估模型？

关注以下指标：
- ✅ 验证集损失需低于1.48
- ✅ 建议保存多个时期的模型

### Q5: 如何使用模型？

```python
# 配置示例
inference_settings = {
    'model_path': '模型路径',
    'input_path': '输入路径',
    'output_path': '输出路径'
}

# 执行推理
python inference.py
```

### Q6: 有哪些注意事项？

**性能相关**
```yaml
禁止事项:
  - 修改GPU数量
  - 调整batch size
  - 更改accelerate配置
```

**监控相关**
```yaml
数据查看:
  在线: wandb平台
  离线: training/wandb目录
```

### Q7: 推荐的使用方式？

**最佳实践清单**
1. 使用容器部署
2. 定期备份模型
3. 持续监控指标
4. 保持环境统一

### Q8: 遇到问题怎么办？

**常见问题处理**

| 现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|-----|---------|---------|
| 内存不足 | 批次过大 | 检查内存配置 |
| 性能低下 | 资源竞争 | 确认GPU独占 |
| 训练中断 | 环境问题 | 更新系统依赖 |

### Q9: 相关资源在哪里？

**资源索引**
```yaml
配置文件: 
  位置: 项目根目录
  用途: 系统配置

Docker文件:
  位置: ./Dockerfile
  用途: 自定义镜像

监控工具:
  类型: wandb
  状态: 已集成
```

### Q10: 系统限制有哪些？

**使用限制**
```yaml
硬件限制:
  - 仅支持A100显卡
  - 需要4卡配置
  
软件限制:
  - 特定CUDA版本
  - Python版本固定
```

## 补充说明

### 版本特性
- 支持分布式训练
- 内置监控功能
- 优化内存使用

### 更新日志
- 优化训练流程
- 增强稳定性
- 提升性能表现