最近后台好多朋友私信问6.78B到底咋搞，正好今天把上个月折腾的实战记录翻出来唠唠。这玩意儿刚开始真的头大，能跑起来我都快给键盘磕头了，现在回头看看关键点就那几处，踩过的坑你们可别再踩了。
开局两眼一抹黑
老板月初拍着桌子要上6.78B的时候，我整个人都是懵的。拿到的参考文档写得跟天书似的，连基础环境咋配都要查三个手册。咬着牙先按老套路部署了基准版本，结果启动就报内存溢出，日志里红彤彤一片error看得我脑壳疼。
- 拿着官方配置硬套自己服务器，刚点启动键就崩了三次
- 训练数据没预处理直接喂，模型吐出来的全是乱码
- 照着教程调参0.2步长，结果loss曲线蹦迪蹦得比酒还嗨
蹲机房修仙的日子
第三天我直接抱着睡袋住公司了。半夜两点盯着监控屏突然发现个鬼现象——每次卡死前GPU温度都飙到91度。立马把机箱侧盖全拆了，用电风扇对着吹居然能多撑半小时！后来换了工业扇才稳住温度。
真正开窍是跟做自动驾驶的老王撸串时候。这老哥听我吐槽数据清洗就笑了：“你丫是不是没做时间切片？像切五花肉那样把长序列分段！”回来试了切成5秒间隔的数据块，loss突然就开始往下走了。
- 工业扇怼着四块显卡吹，温度压到75度以下
- 把半小时的连续数据切成360个小薄片
- 把0.2的步长改成0.05慢慢爬坡
临门一脚玩心跳
眼看着准确率卡在89%死活上不去，有天给模型加了个骚操作——把预测结果当新数据重新喂回去。凌晨四点屏幕突然闪了下，90.12%的数字跳出来那刻，我嗓子都喊劈了。后来发现这招对波动型数据特管用。
上线前差点翻车。测试环境明明跑得飞起，生产环境却慢得像老牛拉车。运维小哥查了半天憋着笑说：“您这docker镜像咋用的cpu版本？” 换gpu镜像那一刻，速度直接翻了八倍。
死都要记住的保命技巧：- 模型自己生成的数据别浪费，洗洗还能喂第二轮
- 上线前跪着检查三遍运行环境配置
- 显卡温度墙设75度自动降频比崩了重来强
现在回头看，什么玄学优化都是虚的，关键就三件事：数据切得够细碎、参数调得有耐心、盯着监控别偷懒。昨天看到后台稳定跑到6.81B的时候，奶茶都喝出了庆功酒的味道。对了，拆机箱那台服务器我贴了纸条“别盖盖儿”，哪个手欠的给合上了！