Minimind/run_file/experiment_1_4_10.sh

#!/bin/bash

# ============================================================================
# MiniMind 实验脚本 - Experiment 1.4.10
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# 
# 🎯 实验目标: 
# 基于实验1.4.9，实现四损失系统：CE + Balance + Similarity + Diversity
# 核心创新：Gumbel-Softmax选择机制 + 可微分相似度损失 + 候选集多样性约束
# 
# 使用方法:
# bash run_file/experiment_1_4_10.sh
# ============================================================================

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🧑‍🔬 实验基本信息
# ----------------------------------------------------------------------------
EXPERIMENT_VERSION="1.4.10"
EXPERIMENT_DESCRIPTION="四损失系统实验 - Gumbel-Softmax + 可微分相似度损失 + 多样性约束"
RESEARCHER_NAME="AI Assistant"
EXPERIMENT_DATE="$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')"

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 环境配置
# ----------------------------------------------------------------------------

# 调试和监控环境变量
export NCCL_DEBUG=INFO
export PYTHONFAULTHANDLER=1
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

# SwanLab 配置
export SWANLAB_PROJECT="MiniMind-Experiment-1.4.10"

# 日志配置
LOG_DIR="out/experiment_${EXPERIMENT_VERSION}"
mkdir -p "$LOG_DIR"
LOG_FILE="$LOG_DIR/experiment.log"

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 硬件配置
# ----------------------------------------------------------------------------
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"
NUM_PROCESSES="2"
MIXED_PRECISION="bf16"
MAIN_PROCESS_PORT="29500"

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 模型架构参数
# ----------------------------------------------------------------------------
MODEL_TYPE="model_memory"  # 🔥 使用Token-based Memory模型
MODEL_SIZE="50.0"
DIM="512"
N_LAYERS="16"
N_HEADS="32"
MAX_SEQ_LEN="512"
USE_MOE="false"

# 🔥 知识库配置（四损失系统优化）
KNOWLEDGE_NUM="1048576"  # 1M entries
KNOWLEDGE_LENGTH="8"    # 🔥 增加到32个token提升表达能力
KNOWLEDGE_DIM="128"      # 保留兼容性
DISABLE_DB="false"

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 训练超参数
# ----------------------------------------------------------------------------
EPOCHS="3"
EMBEDDING_EPOCH="2"
BATCH_SIZE="42"          # 🔥 降低批次大小以适应更复杂的计算
ACCUMULATION_STEPS="8"  # 🔥 增加累积步数保持有效批次大小
LEARNING_RATE="2e-4"   # 🔥 适度降低学习率提升稳定性
DTYPE="bfloat16"
GRAD_CLIP="1.0"
WARMUP_ITERS="0"

# 🔥 四损失系统配置
BALANCE_LOSS_COEF="0.01"      # 平衡损失系数
SIMILARITY_LOSS_COEF="0.15"   # 🔥 相似度损失系数（核心损失）
DIVERSITY_LOSS_COEF="0.08"    # 🔥 多样性损失系数（避免候选重复）

# 数据和缓存路径
DATA_PATH="dataset/stable/merged_pretrain.jsonl"
DATABASE_INIT_PATH="dataset/stable/sentence_trex_data.json"
CLUSTER_CACHE_PATH="None"  # 禁用聚类缓存
VAL_DATA_PATH="dataset/stable/eval_data.json"

# 训练配置
NUM_WORKERS="8"
LOG_INTERVAL="100"        # 🔥 更频繁的日志记录观察四个损失
VAL_INTERVAL="100"
SAVE_INTERVAL="10000"

# 性能分析配置
USE_PROFILE="true"
PROFILE_INTERVAL="10"
MEMORY_MONITOR_INTERVAL="100"

# 高级功能
USE_FLASH_ATTN="true"
FAST_CLUSTERING="true"

# 冻结率
FREEZE_RATIO="0.2"

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 预检查函数
# ----------------------------------------------------------------------------
check_environment() {
    echo "🔍 环境检查中..."
    
    # 检查GPU可用性
    if ! nvidia-smi &> /dev/null; then
        echo "❌ 错误: 未检测到GPU或nvidia-smi不可用"
        exit 1
    fi
    
    # 检查CUDA设备
    if ! nvidia-smi -i "$CUDA_VISIBLE_DEVICES" &> /dev/null; then
        echo "❌ 错误: GPU $CUDA_VISIBLE_DEVICES 不可用"
        exit 1
    fi
    
    # 检查数据文件
    if [[ ! -f "$DATA_PATH" ]]; then
        echo "❌ 错误: 训练数据文件不存在: $DATA_PATH"
        exit 1
    fi
    
    if [[ ! -f "$DATABASE_INIT_PATH" ]]; then
        echo "❌ 错误: 数据库初始化文件不存在: $DATABASE_INIT_PATH"
        exit 1
    fi

    
    echo "✅ 环境检查通过"
}

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 实验信息记录
# ----------------------------------------------------------------------------
log_experiment_info() {
    echo "📝 记录实验信息..."
    cat > "$LOG_DIR/experiment_info.txt" << EOF
========================================
MiniMind 实验信息
========================================
实验版本: $EXPERIMENT_VERSION
实验描述: $EXPERIMENT_DESCRIPTION
研究者: $RESEARCHER_NAME
开始时间: $EXPERIMENT_DATE
========================================
硬件配置:
GPU设备: $CUDA_VISIBLE_DEVICES
进程数: $NUM_PROCESSES
混合精度: $MIXED_PRECISION
========================================
模型配置:
模型类型: $MODEL_TYPE (Token-based Memory + 四损失系统)
模型大小: $MODEL_SIZE MB
维度: $DIM
层数: $N_LAYERS
注意力头数: $N_HEADS
最大序列长度: $MAX_SEQ_LEN
知识库大小: $KNOWLEDGE_NUM (1M entries)
知识长度: $KNOWLEDGE_LENGTH (增强表达能力)
知识维度: $KNOWLEDGE_DIM (兼容性保留)
========================================
训练配置:
训练轮次: $EPOCHS
批次大小: $BATCH_SIZE (优化显存使用)
学习率: $LEARNING_RATE (稳定性优化)
梯度累积: $ACCUMULATION_STEPS (保持有效批次)
数据类型: $DTYPE
========================================
🔥 四损失系统配置:
平衡损失系数: $BALANCE_LOSS_COEF (记忆选择平衡)
相似度损失系数: $SIMILARITY_LOSS_COEF (语义匹配优化)
多样性损失系数: $DIVERSITY_LOSS_COEF (候选集多样性)
========================================
🔥 Gumbel-Softmax配置:
候选项数量: 32 (Product Key生成)
选择数量: 1 (Gumbel-Softmax选择最佳)
温度参数: 1.0 (平衡探索与利用)
选择机制: 硬选择 + Straight-Through Estimator
========================================
🔥 核心创新对比:
传统方法: 16个记忆平均融合 (缺乏语义针对性)
新方法: 32候选→1最佳 (语义相似度驱动)
旧相似度损失: no_grad计算 (不可微分)
新相似度损失: 可微分优化 (直接指导学习)
新增多样性: 候选集内部差异性约束
========================================
数据路径:
训练数据: $DATA_PATH
验证数据: $VAL_DATA_PATH
数据库初始化: $DATABASE_INIT_PATH
聚类缓存: $CLUSTER_CACHE_PATH
========================================
预期改进:
1. 相似度损失收敛: 从震荡→稳定下降
2. 记忆选择质量: 更精准的语义匹配
3. 生成文本质量: 更好的连贯性和相关性
4. 四损失平衡: CE主导，其他损失辅助
========================================
EOF
}

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 主执行函数
# ----------------------------------------------------------------------------
run_experiment() {
    echo "🚀 开始执行实验 $EXPERIMENT_VERSION"
    echo "📄 实验描述: $EXPERIMENT_DESCRIPTION"
    echo "⏰ 开始时间: $EXPERIMENT_DATE"
    
    # 构建训练命令
    local train_cmd="CUDA_VISIBLE_DEVICES=$CUDA_VISIBLE_DEVICES accelerate launch --config_file accelerate_config.yaml train_pretrain_accelerate.py"
    
    # 添加训练参数
    train_cmd+=" --out_dir \"$LOG_DIR\""
    train_cmd+=" --epochs $EPOCHS"
    train_cmd+=" --embedding_epoch $EMBEDDING_EPOCH"
    train_cmd+=" --batch_size $BATCH_SIZE"
    train_cmd+=" --learning_rate $LEARNING_RATE"
    train_cmd+=" --dtype $DTYPE"
    train_cmd+=" --num_workers $NUM_WORKERS"
    train_cmd+=" --accumulation_steps $ACCUMULATION_STEPS"
    train_cmd+=" --grad_clip $GRAD_CLIP"
    train_cmd+=" --warmup_iters $WARMUP_ITERS"
    train_cmd+=" --log_interval $LOG_INTERVAL"
    train_cmd+=" --val_interval $VAL_INTERVAL"
    train_cmd+=" --save_interval $SAVE_INTERVAL"
    train_cmd+=" --dim $DIM"
    train_cmd+=" --n_layers $N_LAYERS"
    train_cmd+=" --n_heads $N_HEADS"
    train_cmd+=" --max_seq_len $MAX_SEQ_LEN"
    train_cmd+=" --data_path \"$DATA_PATH\""
    train_cmd+=" --val_data_path \"$VAL_DATA_PATH\""
    train_cmd+=" --knowledge_num $KNOWLEDGE_NUM"
    train_cmd+=" --knowledge_length $KNOWLEDGE_LENGTH"
    train_cmd+=" --database_init_path \"$DATABASE_INIT_PATH\""
    train_cmd+=" --memory_monitor_interval $MEMORY_MONITOR_INTERVAL"
    train_cmd+=" --model_type \"$MODEL_TYPE\""
    train_cmd+=" --model_size $MODEL_SIZE"
    train_cmd+=" --freeze_ratio $FREEZE_RATIO"
    
    # 🔥 四损失系统参数
    train_cmd+=" --balance_loss_coef $BALANCE_LOSS_COEF"
    train_cmd+=" --similarity_loss_coef $SIMILARITY_LOSS_COEF"
    train_cmd+=" --diversity_loss_coef $DIVERSITY_LOSS_COEF"
    
    # 可选参数
    if [[ "$USE_PROFILE" == "true" ]]; then
        train_cmd+=" --profile"
        train_cmd+=" --profile_interval $PROFILE_INTERVAL"
    fi
    
    if [[ "$USE_FLASH_ATTN" == "true" ]]; then
        train_cmd+=" --use_flash_attn"
    fi
    
    if [[ "$FAST_CLUSTERING" == "true" ]]; then
        train_cmd+=" --fast_clustering"
    fi
    
    if [[ "$CLUSTER_CACHE_PATH" != "None" ]]; then
        train_cmd+=" --cluster_cache_path \"$CLUSTER_CACHE_PATH\""
    fi
    
    # SwanLab配置
    train_cmd+=" --use_swanlab"
    train_cmd+=" --swanlab_project \"$SWANLAB_PROJECT\""
    # train_cmd+=" --swanlab_online True"
    
    echo "📋 执行命令:"
    echo "$train_cmd"
    echo
    
    # 记录命令到日志文件
    echo "执行命令: $train_cmd" >> "$LOG_FILE"
    echo "开始时间: $(date)" >> "$LOG_FILE"
    
    # 使用nohup执行训练（后台运行，输出写入日志文件）
    echo "🔄 使用nohup后台运行训练，输出将写入日志文件: $LOG_FILE"
    
    # 创建训练脚本
    train_script="/tmp/train_${EXPERIMENT_VERSION}.sh"
    cat > "$train_script" << EOF
#!/bin/bash
# cd /home/pci/nas/AI_Large_Model_Team/ycz/Minimind
# source .venv/bin/activate
$train_cmd
echo "结束时间: \$(date)"
echo "退出代码: \$?"
EOF
    chmod +x "$train_script"
    
    # 使用nohup后台运行
    nohup bash "$train_script" >> "$LOG_FILE" 2>&1 &
    local train_pid=$!
    
    echo "🔥 训练进程已启动，PID: $train_pid"
    echo "训练PID: $train_pid" >> "$LOG_FILE"
    echo "训练脚本: $train_script" >> "$LOG_FILE"
    
    # 等待几秒确保进程启动
    sleep 5
    
    # 检查进程是否还在运行
    if kill -0 $train_pid 2>/dev/null; then
        echo "✅ 训练进程正在后台运行"
        echo "📋 实时查看日志: tail -f $LOG_FILE"
        echo "📋 检查进程状态: ps -p $train_pid"
        echo "🛑 停止训练: kill $train_pid"        
        echo "📈 SwanLab: https://swanlab.cn/project/$SWANLAB_PROJECT"
        echo ""
        echo "🧠 四损失系统机制正在测试中..."
        echo "   🔥 损失结构: CE + Balance + Similarity + Diversity"
        echo "   🔥 候选机制: 32个候选 → Gumbel-Softmax选择1个最佳"
        echo "   🔥 相似度损失: 可微分优化 (修复震荡问题)"
        echo "   🔥 多样性约束: 候选集内部差异性正则化"
        echo "   🔥 选择策略: 语义相似度驱动 vs 随机平均"
        echo ""
        echo "📊 与实验1.4.9对比:"
        echo "   - 选择机制: 平均融合 → 最优选择"
        echo "   - 相似度损失: 不可微分 → 可微分"  
        echo "   - 候选多样性: 无约束 → 多样性正则化"
        echo "   - 损失系统: 三损失 → 四损失平衡"
        echo ""
        echo "训练正在后台运行，可以安全关闭终端。"
        echo ""
        echo "🎯 预期改进:"
        echo "   - 相似度损失: 稳定收敛 (不再震荡)"
        echo "   - CE Loss: < 0.8 (改善语言建模)"
        echo "   - 生成质量: 更连贯的文本输出"
        echo "   - 记忆选择: 更精准的语义匹配"
        echo ""
        echo "⏱️ 预计训练时间: 18-22小时 (额外计算开销)"
        echo "📊 预计GPU占用: ~24GB (Gumbel-Softmax + 多样性计算)"
        echo ""
        echo "🔍 关键监控指标:"
        echo "   - Similarity Loss: 期望从1.9震荡→稳定下降"
        echo "   - Diversity Loss: 保持适中值避免过度惩罚"
        echo "   - Selection Entropy: 监控选择多样性"
        echo "   - Selected Similarity: 观察选中记忆的相似度"
        echo ""
    else
        echo "❌ 训练进程启动失败"
        echo "📋 查看日志: $LOG_FILE"
        exit 1
    fi
}

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 清理函数
# ----------------------------------------------------------------------------
cleanup() {
    echo "🧹 清理临时文件..."
    # 删除临时验证文件
    rm -f /tmp/temp_val.jsonl
}

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 信号处理
# ----------------------------------------------------------------------------
trap cleanup EXIT
trap 'echo "❌ 实验被中断"; cleanup; exit 130' INT TERM

# ----------------------------------------------------------------------------
# 🤖 主程序入口
# ----------------------------------------------------------------------------
main() {
    echo "============================================================================"
    echo "🧠 MiniMind 预训练实验 1.4.10"
    echo "🎯 四损失系统 - Gumbel-Softmax + 可微分相似度损失 + 多样性约束"
    echo "============================================================================"
    echo ""
    echo "🔥 核心创新:"
    echo "  ► 四损失架构: CE + Balance + Similarity + Diversity"
    echo "  ► Gumbel-Softmax: 32候选→1最佳 (可微分离散选择)"
    echo "  ► 相似度损失: 可微分优化 (修复震荡)"
    echo "  ► 多样性约束: 候选集内部差异性正则化"
    echo "  ► 语义选择: 相似度驱动 vs 平均融合"
    echo ""
    echo "🎯 实验假设:"
    echo "  ✓ 可微分相似度损失解决震荡问题"
    echo "  ✓ 语义驱动选择改善记忆利用质量"
    echo "  ✓ 多样性约束防止候选集退化"
    echo "  ✓ 四损失平衡提升整体模型性能"
    echo ""
    echo "🔧 关键技术细节:"
    echo "  ► Straight-Through Estimator确保梯度流"
    echo "  ► 候选集多样性通过余弦相似度矩阵计算"
    echo "  ► Gumbel噪声增强选择随机性"
    echo "  ► 硬选择保持离散性，软梯度保持可微性"
    echo ""
    echo "============================================================================"
    
    # 执行检查和初始化
    check_environment
    log_experiment_info
    
    # 运行实验
    run_experiment
    
    echo "============================================================================"
    echo "✅ 实验 $EXPERIMENT_VERSION 启动完成"
    echo "📅 启动时间: $(date)"
    echo "============================================================================"
}

# 执行主程序
main "$@"