CPM 模型训练实操指南

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

[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？

提供两种方案，选择其一即可：

方案1：Docker方式

# 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

# 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

# 配置实验监控（建议配置）
wandb login

步骤2：开始训练

# 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：

• ✅ 建议保存多个时期的模型

Q5: 如何使用模型？

# 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

禁止事项:
  - 修改GPU数量
  - 调整batch size
  - 更改accelerate配置

监控相关

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

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

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