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# Scripts
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- `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。
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- `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。
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- `preprocess_megatron_bridge_pretrain.sh`: 旧的 Megatron indexed dataset 预处理入口，保留用于对照。
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- `preprocess_megatron_bridge_pretrain_direct.sh`: 直接从 parquet 生成 Megatron indexed dataset，不落中间 JSONL。
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- `train_megatron_bridge_2b_moe.sh`: 当前主训练入口，使用 NeMo 26.06 镜像中的 Megatron-Bridge。
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- `train_nemo_megatron_2b_moe.sh`: NeMo/Megatron 训练入口占位，包含 image、mount、路径检查。
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- `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。
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- `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。
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- `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。
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- `serve_laoyao_megatron.sh` / `serve_laoyao_megatron_inner.sh`: 启动 Megatron 原生 text generation server，用于 checkpoint 推理 smoke。
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- `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。
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- `check_laoyao_megatron_inference_ready.sh`: 检查 checkpoint、端口、GPU 和相关容器状态。
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- `query_laoyao_megatron_server.sh`: 对 Megatron inference server 发送简单 prompt。
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- `stop_laoyao_megatron_server.sh`: 停止 Megatron inference server 容器。
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## g0050 下载与部署
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在 Mac 侧通过 B300 跳转到 g0050：
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```bash
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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"'
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```
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默认行为：
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- repo 路径：`/ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe`
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- 数据路径：`/ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe_pretraining_dataset`
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- ModelScope dataset：`eigentom/laoyao_2b_moe_pretrain_parquet_20260702`
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- 训练镜像：`nvcr.io/nvidia/nemo:26.06`
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- 下载镜像：ModelScope CUDA 13.0 / Swift 4.3.1 官方镜像
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- 代理：默认使用 B300/g0050 侧的 `http://100.72.0.101:8888`
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私有 Gitea clone 时不要把 token 写进脚本，运行时通过环境变量传入：
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```bash
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GIT_REPO_URL=https://yi_lu:<token>@git.deeepseek.net/yi_lu/laoyao_2b_moe.git \
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MODELSCOPE_API_TOKEN=ms-... \
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bash scripts/g0050_download_and_setup_from_modelscope.sh
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```
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## g0050 当前训练恢复
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在 g0050 上：
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```bash
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cd /ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe
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bash scripts/resume_pretrain_8192_8gpu_mbs14.sh
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```
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默认配置与当前长跑实验一致：
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- data manifest: `/ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe_pretraining_dataset/megatron_bridge/pretrain_8192_glm52_direct_v1/manifest.json`
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- validation prefix: `dataset/val/megatron_8192_glm52/heldout_2p8k_text_document`
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- train iters: `184209`
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- `seq_length=8192`
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- `micro_batch_size=14`, `global_batch_size=112`
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- `save_interval=2500`, `eval_interval=15000`, `eval_iters=10`
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- `--use-distributed-optimizer --overlap-grad-reduce --overlap-param-gather`
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- `--recompute-granularity full --recompute-method uniform --recompute-num-layers 1`
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