Scripts
sync_pretrain_data_into_repo.sh: 200B 数据构建完成后,把数据目录同步到dataset/pretrain/data/,默认优先 hardlink。wait_and_sync_pretrain_data.sh: 后台等待当前 200B 构建进程结束,然后自动同步数据。preprocess_megatron_bridge_pretrain.sh: 旧的 Megatron indexed dataset 预处理入口,保留用于对照。preprocess_megatron_bridge_pretrain_direct.sh: 直接从 parquet 生成 Megatron indexed dataset,不落中间 JSONL。train_megatron_bridge_2b_moe.sh: 当前主训练入口,使用 NeMo 26.06 镜像中的 Megatron-Bridge。train_nemo_megatron_2b_moe.sh: NeMo/Megatron 训练入口占位,包含 image、mount、路径检查。g0050_download_and_setup_from_modelscope.sh: 在 g0050 上一键准备训练环境并从 ModelScope 下载未 tokenize parquet 数据。g0050_wait_and_tokenize_glm52_8192.sh: 等待 g0050 ModelScope parquet 下载完成后,按 GLM-5.2 tokenizer 和max_seq_len=8192转成 Megatron indexed dataset。resume_pretrain_8192_8gpu_mbs14.sh: g0050 当前主恢复训练入口,默认 8 卡 DP、mbs=14、gbs=112、full recompute、distributed optimizer、2500 iter 保存、15000 iter validation。serve_laoyao_megatron.sh/serve_laoyao_megatron_inner.sh: 启动 Megatron 原生 text generation server,用于 checkpoint 推理 smoke。laoyao_megatron_inference_setup.sh: 容器内热补丁 Megatron inference server 的参数兼容和返回格式问题。check_laoyao_megatron_inference_ready.sh: 检查 checkpoint、端口、GPU 和相关容器状态。query_laoyao_megatron_server.sh: 对 Megatron inference server 发送简单 prompt。stop_laoyao_megatron_server.sh: 停止 Megatron inference server 容器。
g0050 下载与部署
在 Mac 侧通过 B300 跳转到 g0050:
ssh B300 'ssh ubuntu@g0050 "cd /ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe && MODELSCOPE_API_TOKEN=ms-... bash scripts/g0050_download_and_setup_from_modelscope.sh"'
默认行为:
- repo 路径:
/ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe - 数据路径:
/ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe_pretraining_dataset - ModelScope dataset:
eigentom/laoyao_2b_moe_pretrain_parquet_20260702 - 训练镜像:
nvcr.io/nvidia/nemo:26.06 - 下载镜像:ModelScope CUDA 13.0 / Swift 4.3.1 官方镜像
- 代理:默认使用 B300/g0050 侧的
http://100.72.0.101:8888
私有 Gitea clone 时不要把 token 写进脚本,运行时通过环境变量传入:
GIT_REPO_URL=https://yi_lu:<token>@git.deeepseek.net/yi_lu/laoyao_2b_moe.git \
MODELSCOPE_API_TOKEN=ms-... \
bash scripts/g0050_download_and_setup_from_modelscope.sh
g0050 当前训练恢复
在 g0050 上:
cd /ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe
bash scripts/resume_pretrain_8192_8gpu_mbs14.sh
默认配置与当前长跑实验一致:
- data manifest:
/ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe_pretraining_dataset/megatron_bridge/pretrain_8192_glm52_direct_v1/manifest.json - validation prefix:
dataset/val/megatron_8192_glm52/heldout_2p8k_text_document - train iters:
184209 seq_length=8192micro_batch_size=14,global_batch_size=112save_interval=2500,eval_interval=15000,eval_iters=10--use-distributed-optimizer --overlap-grad-reduce --overlap-param-gather--recompute-granularity full --recompute-method uniform --recompute-num-layers 1