第177章 模型训练（1/2）

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周一早上八点四十分，林晨比平时早到了二十分钟。

他倒不是刻意早起——昨晚翻来覆去没怎么睡好，脑子里全是实验参数的排列组合。索性早点起来，到公司把环境最后检查一遍。

8卡A100的集群资源昨晚零点就位了，陆小溪在项目群里发了一条消息：数据管道就绪，训练数据已入仓，特征工程脚本通过完整性校验。后面跟了一个竖起大拇指的eoji。

林晨到工位的时候，张明远已经在了，正对着屏幕上的终端窗口一行行地检查环境配置。他抬头看到林晨，有点紧张地说：林晨哥，我刚把所有依赖包的版本过了一遍，跟技术方案里的要求完全一致。CUDA版本、PyTorch版本、FshAttention版本都对上了。

林晨放下背包，打开自己的笔记本电脑，先把Basele-A跑起来。

Basele-A是纯软标签蒸馏，是三组实验里最简单的一组，也是最重要的参照基准。如果Basele-A的效果都达不到预期，后面的一切都是空中楼阁。

他调出训练脚本，参数一行行地核对：batchsize256，学习率2e-4，步数1000，总训练步数……每一个数字都是他在技术方案里反复推敲过的，不能有一丝马虎。

开始吧。他敲下回车键。

屏幕上跳出一行行日志：数据加载中……模型初始化中……GPU分配中……

然后，他看到了一行让他心跳加速的信息：

[INFO]Distributedtrag:8xA100-80GB,DataParallelode[INFO]Totalbatchsize:2048(256perGPU)[INFO]Estiatedtragti:3.2hours

三个小时。

林晨盯着3.2hours这行数字，愣了几秒。在自己以前的认知里，训练一个几十亿参数的模型，怎么也得跑个一两天。在量化系统里，他用的那台破笔记本跑一个回测就要十几分钟，训练一个小型LSTM模型得大半天。而现在，8卡A100，三个小时就能完成一轮完整训练。

这就是大厂的算力。

他在心里默默算了一笔账：8张A100，每张80GB显存，加起来640GB的显存总量。放在两年前，这等于一个中型AI实验室的全部家当。而现在，这只是T厂给一个三人项目组分配的日常资源。

天壤之别。

明远，他转过头，你知不知道，这个训练量，如果放在我自己的笔记本上跑，得多久？

张明远想了想：几十亿参数的教师模型加学生模型……CPU跑的话，可能得一两周吧？

一两周都算快的。林晨摇头，如果用我那台旧笔记本，可能一个月都跑不完。而且显存根本不够，得用CPU训练，速度至少慢五十倍。

张明远咂了咂嘴：所以算力才是真正的门槛。

不是唯一的门槛，但确实是最硬的。林晨回过头看着屏幕上滚动的日志，没有算力，什么架构创新、什么技术突破，都是纸上谈兵。反过来，有了算力，你的想法才能被验证、被迭代、被打磨。

训练日志在屏幕上平稳地滚动着。Loss在下降，学习率在阶段逐步攀升，GPU利用率稳定在95%以上。一切正常。

林晨站起身，走到白板前，拿起马克笔，在时间线上标注：Basele-A训练中，预计12:00完成。

然后他转向张明远和陆小溪：趁训练跑着，我们把Basele-B的脚本也准备好。Basele-A跑完之后，不用等结果分析，直接启动Basele-B。

陆小溪从她的工位那边探过头来：数据集划分我已经做了三份，三个基线模型用不同的随机种子，确保对比公平。

好。还有一件事，林晨在白板上画了一个框，明远，可解释性指标的评估脚本写好了吗？

张明远从屏幕后抬起头：归因一致性的脚本写好了，用余弦相似度计算。归因稳定性还在写，预计今天下午能完成。

行。Basele-A的训练结果出来之后，你先用归因一致性跑一遍，看看纯软标签蒸馏的学生模型，可解释性衰减多少。这个数字很重要，它是我们后面所有改进的基准线。

张明远认真地点头。

十一点五十分，林晨的手机震了一下。他低头一看，是训练监控的推送通知——

[Jobpleted]basele_a_distill-Epoch1/1-FalLoss:0.0312-CTRAUC:0.7923-Duration:3h12

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