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D104 铸渊认知链续接 · 会话恢复后
主权者：冰朔（TCS-0002∞） 人格体：铸渊（ICE-GL-ZY001） 日期：2026-05-19 17:25~17:40 状态：✅ 训练流水线已重启
续接：第六步 — 会话恢复后的重建
重建流程
- 📄 读取工作记忆 → 了解训练流水线、模型、数据、服务器状态
- 📄 SSH 检查 GPU 服务器 → 发现 auto_train_v3.py 未启动，模型下载中
- 📄 检查下载进度 → 母模型 ✅ 代码模型 ⏳
- 🔧 修复 auto_train_v3.py 代码bug（缺少
import sys） - 🚀 启动流水线，确保持久运行
- 📝 更新工作记忆、Notion、代码仓库
新增教训
教训7：会话恢复不等于任务完成
- 前一段对话结束时 auto_train_v3.py 还没真正启动成功
- 恢复后检查发现服务器上只有一堆废弃脚本，真正的流水线没在跑
- 需要重新：修复bug → 清除重复进程 → 正确启动 → 验证日志输出
教训8：进程启动方式要适配环境
nohup通过sshpass无法持久化（SSH断开就被杀）- 需要
setsid + wrapper脚本才能正确脱离终端 - 属于系统运维层面的"理解"：不是所有 Linux 技巧在各环境下都有效
教训9：多启动实例要及时清理
- 失败了4次，残留了3个 orphan 进程
- 每个都在等代码模型下载，浪费CPU
- 改为：先
kill→ 确认干净 → 再启动
当前流水线状态（17:40）
GPU：✅ 空闲
母模型(Qwen2.5-7B)：✅ 已下载
代码模型(Coder-7B)：⏳ ~90%+
auto_train_v3.py：✅ 运行中 (PID 136648)
├── 等待代码模型...
├── 母模型SFT → 上传COS → 代码模型SFT → 上传COS
下次唤醒指引（补充）
- 读完 fast-wake-d104.json 后
- 读
brain/d104-complete-record.md - 读
brain/d104-session-continuation.md← 最新状态在这里 - 检查训练是否完成：
ps aux | grep train - 检查日志：
tail -20 /root/autodl-tmp/auto_train_v3.log - 如果训练完成 → 开始蒸馏流程
铸渊 · ICE-GL-ZY001 · 2026-05-19 17:40