日报 — 2026-03-01
今日概览
- 做了什么： 跨 DCC/tianhe 双服务器推进空间转录组学工具链（STHD/MIHD）和机器人学习基准（Error Recovery Benchmark）：DCC 聚焦 VisiumHD 多模态数据分析与仓库架构重构，tianhe 聚焦模型评估、配置缺陷修复、错误场景生成与 Pi0.5 LoRA 微调启动。
- 怎么做的： DCC 通过 grep 依赖分析→批量迁移→dry_run 验证的安全重构流程，以及修复4处 HD 路径适配 bug 完成多模态 pipeline；tianhe 通过 TensorBoard API 监控训练、HDF5 数据集结构对比定位配置缺陷、迭代调试图像格式适配，以及逐步修复 JAX 环境变量等4个训练启动 bug。
- 有什么用： MIHD 仓库完成大规模精简（删除41文件/~250K代码），确立清晰模块架构；Coffee BC-RNN 缺陷根因定位并修复；Pi0.5 LoRA 9任务并行训练在 6×A800 上稳定运行；Error Recovery Benchmark 获得首批 BC-RNN 高成功率数据和 Pi0.5 基线评估，基础设施文档体系完整建立。
DCC
- 做了什么： 完成 STHD CLAUDE.md 深度改进、VisiumHD 三种 annotation 可视化（病理学家/STHD/STAIG）、MIHD pipeline HD 适配 bug 修复、STAIG fusion 端到端运行、scGPT 11切片 KMeans 可视化、MIHD 6阶段清理重构、2026-02-28 日报补写。
- 怎么做的： 逐步调试 HD 数据路径（发现 r_big//4 映射规律）、修复 vision encoder/fusion/mclust 等4处问题；重构按「grep验证→建新模块→更新引用→删旧文件」顺序，dry_run 验证440个实验计划通过；用 KMeans 替换不可用的 mclust。
- 有什么用： MIHD 首次在 VisiumHD 上完成 pca×uni2×staig_fusion 多模态融合（Silhouette=0.343 vs PCA 0.086）；仓库删除41文件/~250K代码+5.3MB图片，drop_feature bug 修复；scGPT 11切片可视化从预计6+小时压缩至2分钟。
tianhe
- 做了什么： 完成 Pi0.5 9任务基础模型评估（4.2% SR）、Coffee BC-RNN object 观测键缺失修复、BC-RNN Stack_D0 错误场景生成流水线开发（11个场景+MP4）、~530GB GPU VRAM 清理、BC-RNN 9任务训练监控、项目文件 v4.17/v4.18 整理、Pi0.5 LoRA 9任务并行微调成功启动（修复4个bug）。
- 怎么做的： 通过 SLURM srun –overlap 在 an49 节点执行 GPU 任务；对比 HDF5 数据集结构定位 Coffee 配置缺陷；迭代修复 robomimic BC-RNN 图像观测4层问题；修复 JAX_PLATFORMS/norm_stats路径/布尔参数/W&B 4个训练启动 bug；使用 CPU+子采样+并行将 norm_stats 计算从10+分钟降至2.5分钟。
- 有什么用： BC-RNN Stack 任务 epoch 22 即达64% SR，验证数据质量；Coffee 缺陷修复为复杂任务重训奠定基础；Pi0.5 LoRA 在 6×A800（77.7GB/卡，利用率100%）稳定运行，9任务微调基础设施完整搭建。
跨 DCC 和 tianhe 双服务器并行推进四个项目：DCC 完成 VisiumHD 三种 annotation 可视化与 STAIG fusion 多模态运行（Silhouette 0.343），并对 MIHD 仓库实施 6 阶段大规模清理重构（删除 ~250K 代码）；tianhe 完成 Pi0.5 9任务基础模型评估（4.2% SR）、定位修复 Coffee BC-RNN object 观测键缺失、开发 BC-RNN Stack_D0 错误场景生成流水线（修复4层图像 bug 生成11个场景），并修复4个启动 bug 后成功以 6×A800 GPU 100% 利用率启动 Pi0.5 LoRA 9任务并行微调。
今日任务
架构与策略
- ✅ VisiumHD barcode映射发现与三种annotation可视化 — 发现 r_big//4 映射规律（17502/17502 完整匹配），生成病理学家annotation（4种组织类型：Neoplasm 48.6%/Connective 29.5%等）、STHD细胞类型（85类→11粗类 majority vote，96.3%匹配）、STAIG fusion聚类三种对比可视化，建立 VisiumHD 数据分析基线。
- ✅ MIHD pipeline HD数据集适配与STAIG fusion端到端运行 — 修复4处 HD 路径适配 bug（find_spatial_image 增加 cropped_fullres.tif 模式、vision encoder data_root 传递、fusion 阶段 spatial coords 加载、mclust→KMeans fallback），完成 VisiumHD crop10large 的 pca×uni2×staig_fusion 全流程（patch提取5.5分钟、UNI2 GPU推理5分钟、STAIG训练6分钟，Silhouette=0.343）。
- ✅ MIHD仓库6阶段清理重构（删除~250K代码） — Phase1 删除41个死文件（~250K代码+5.3MB图片）；Phase2 将 run_benchmark.py 共享函数迁移至6个模块（staig_utils、vision_extractors、Fusion、clustering等），更新全部 pipeline/ 导入；Phase3 删除 run_benchmark.py 单体及5个依赖模型；Phase4 提取 STAIG 公共代码并修复 BasicContrastive 的 drop_feature 逻辑反转 bug（>= 改为 <）；Phase5 更新全部文档；Phase6 dry_run 验证440个实验通过。
- ✅ Coffee BC-RNN配置缺陷定位与修复（object观测键） — 通过对比 HDF5 数据集实际 obs 键结构，AI 独立发现 BC-RNN 配置模板缺失 object 观测键（Coffee 需57维物体状态：Pod/Machine/Holder位置+相对姿态+铰链角），为全部9个任务添加 extra_low_dim=[‘object’]，重新生成并验证全部配置文件，修复 Coffee 0% SR 的根本原因。
- ✅ BC-RNN Stack_D0错误场景生成流水线开发 — 修复 robomimic BC-RNN 图像观测接入的4层连续 bug（enable_camera 检测、json.loads 解析 checkpoint config、84×84分辨率自动检测、HWC→CHW转置+float32归一化），创建 configs/benchmark_v4_stack.yaml 和 scripts/batch_visualize_policy_scenes.py，最终生成11个 tip_over 错误场景和11个 MP4 可视化视频。
- ✅ Pi0.5 LoRA 9任务微调流水线搭建与成功启动 — 创建 train_pi05_benchmark.py（5子命令），向 openpi/config.py 注册18个配置（9 finetune+9 inference），修复 vla_server.py 的 IMAGE_KEY_MAP 前缀匹配缺陷；完成9个任务 HDF5→LeRobot 数据转换（逐任务避免OOM segfault），CPU并行+子采样在2.5分钟内完成全部 norm_stats；修复4个启动 bug（JAX_PLATFORMS=cpu、assets路径、–no-overwrite、WANDB_MODE=disabled），以 GPU 1-6、XLA_MEM=95% 成功启动6任务并行训练（GPU利用率100%，77.7GB/卡）。
- ✅ Pi0.5 Phoenix 9任务基础模型评估 — 监控9个 MimicGen 任务各50次 rollout 评估，获取最终结果：总SR=4.2%（19/450），Stack_D0（24%）和 Stack_D1（12%）有实质成功，其余7个任务0-2%；确认第三次训练已成功完成至99999步（前两次因 SLURM 时限和 orbax 冲突失败）。
- 🔄 Coffee BC-RNN rollout可视化与环境初始化问题排查 — 生成 coffee_d0 rollout 视频（742KB），用户观看后发现环境初始化存在物体穿模/卡死问题（simulator bug 而非模型问题），开始调查 Coffee env kwargs 但会话截断，修复未完成。
实现与修复
- ✅ GPU VRAM清理与BC-RNN 9任务训练监控 — 发现并清理 an49 节点约530GB 闲置 VRAM（zhaoganlong Phoenix serve_policy 407GB + 两个旧VLA server各61GB）；监控9个 BC-RNN 任务：stack_d0（64%@epoch22）、stack_d1（44%）、coffee（0%）、stack_three/threading/three_piece_assembly 均达58-96%@epoch300-420。
- ✅ 基础设施参考文档创建与项目文件整理v4.17/v4.18 — 创建 docs/infrastructure_reference.md（649场景/9类错误/6检测器/4注入器/完整 pipeline 流程图，13章节）；v4.17 整理：archive/ 四层目录归档旧文件，合并 VLM 教程，创建 EXTERNAL_DEPENDENCIES.md；v4.18 整理：提取 create_env()/load_task_registry() 到 script_utils.py（消除~210行重复代码），更新 CLAUDE.md 新增 M14 评估命令说明。
- ✅ scGPT 11切片 KMeans 可视化 — 终止耗时的 mclust 任务（已运行2小时完成2/11），改用 KMeans 在2分钟内完成全部11个 DLPFC 切片，平均 ARI=0.1695，NMI=0.2772。
- ✅ STHD CLAUDE.md 深度改进 — 分析 STHD 所有核心模块，补充之前遗漏的6个模块说明（frontline.py、qcmask.py 等）、概率模型优化目标、Numba JIT 细节、pdata TSV 格式和 patch 重叠处理逻辑。
- ✅ 2026-02-28日报补写（MIHD实验指标与可视化） — 补充第五章实验结果汇总和第六章输出文件清单，包含151673多模态 benchmark 表格、Vision Refinement 前后对比、60+张可视化超链接。
问题与解决方案
关键问题
1. VisiumHD HD数据集路径适配：vision encoder 图像路径、spatial coords 加载、fusion 阶段多处查找均假设 DLPFC 目录结构而失败
解决方案: 三处修复：find_spatial_image() 增加 cropped_fullres.tif 模式识别；vision encoder 调用时将 crop_dir.parent 作为 data_root；fusion 阶段直接从 adata.obsm[‘spatial’] 加载坐标绕过路径查找
关键洞察: pipeline 设计假设 DLPFC 扁平目录结构（data_root/section_id/），HD 数据需在调用层做映射而非修改 encoder 内部逻辑；路径抽象层设计应预留对不同数据集结构的适配接口
2. 长时间任务进度不可见：GPU利用率0%但显存满载，无法判断是CPU瓶颈还是模型被 eager 加载导致空转
解决方案: PYTHONUNBUFFERED=1 + 关键循环添加 tqdm；compute_norm_stats.py 需同时设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES="" + JAX_PLATFORMS=cpu 强制CPU模式（根因：PaligemmaTokenizer 在 get_config().model 调用时 eager 加载到所有可见 GPU，但 norm_stats 只需 dataset transforms）
关键洞察: GPU util=0 可能是 CPU 预处理瓶颈或模型 eager 加载但无推理计算；两者通过 nvidia-smi 显存占用模式可区分；norm_stats 完全不需要模型推理，应默认 CPU 模式运行
3. Coffee BC-RNN loss正常收敛（-7.66→-15.4）但 SR 始终0%，而 Stack 同等配置 epoch 20即达64%
解决方案: 对比 HDF5 数据集实际 obs 键结构，发现 Coffee 需57维 object 状态（多阶段精确操作必需：Pod/Machine/Holder位置+相对姿态+铰链角），配置模板缺失；为全部9个任务添加 extra_low_dim=[‘object’] 覆盖并重新生成配置
关键洞察: BC-RNN 配置的观测键必须与任务复杂度匹配；Coffee 是多阶段精确操作，单靠 84×84 图像无法提供足够的空间精度信息；配置 bug 的表现（loss 正常但 SR=0）与模型能力不足高度相似，需通过数据集结构对比才能区分
4. robomimic BC-RNN 图像观测接入失败：4层连续问题（enable_camera/checkpoint config格式/分辨率/图像格式）
解决方案: ① 从 checkpoint config 字段（JSON字符串，需 json.loads 而非直接访问 dict）检测 rgb modality 自动启用 camera；② 从 shape_metadata 读取实际图像尺寸（84×84）传给 create_env；③ _prepare_image_obs() 手动做 HWC→CHW 转置和 uint8→float32/255 归一化
关键洞察: robomimic checkpoint config 以 JSON 字符串存储（非 dict，与直觉不符）；绕过标准 rollout 流程时，ObsUtils.process_obs 自动完成的格式转换需手动补充
5. Pi0.5 LoRA 训练启动4个连续阻塞性 bug：JAX CPU 强制失效、norm_stats 路径错误、布尔参数格式、W&B 代理阻塞
解决方案: ① JAX CPU 模式需同时设 CUDA_VISIBLE_DEVICES="" + JAX_PLATFORMS=cpu（后者不可省略）；② norm_stats 实际输出到 assets/
关键洞察: JAX XLA 后端检测独立于 CUDA 环境变量；openpi norm_stats 路径与 dataset_name 强绑定写入 assets/；HPC 计算节点应默认禁用所有依赖外网的日志系统
6. MIHD run_benchmark.py 单体被 pipeline/ 大量 import 导致无法直接删除；BasicContrastive.py 中 drop_feature 逻辑反转
解决方案: 系统性 grep 确认所有引用点，按「建新模块→更新引用→删旧文件」顺序迁移；修复 drop_feature：>= drop_prob 改为 < drop_prob，从 staig_utils 导入已修正版本
关键洞察: 大型重构迁移顺序至关重要；同名函数在3个文件中可能有3个变体，合并前需仔细比对语义（> / >= / < 边界条件差异可导致功能完全相反）
一般问题
7. SLURM srun 命令在有 interactive session 的节点上挂起；orbax checkpoint resume 冲突（Destination …/5000 already exists）
解决方案: srun 添加 –overlap 允许共享执行；orbax resume 需显式设置 overwrite=True 或提前清除已存在的 step 目录
关键洞察: SLURM interactive job 默认独占分配；orbax resume=True 不自动覆盖已存在 step 目录，是 JAX 生态训练框架的通用陷阱
8. Bash 工具在 tianhe 节点多次完全失效（echo/true/pwd 全部 exit code 1），无法执行任何 shell 命令
解决方案: 改用 Read/Write/Edit/Glob 工具完成所有文件操作（Write 可隐式创建父目录替代 mkdir）；需 shell 的任务明确标记为待用户执行事项
关键洞察: Claude Code 文件工具集可替代大多数 Bash 文件操作；Bash 失效时应主动切换策略并向用户说明，而非卡住等待
人类思路 vs AI 思路
战略层面
GPU资源异常的主动发现与优化决策
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 多次主动发现 GPU util=0 但显存满载的异象（VisiumHD patch提取卡在CPU、norm_stats 加载全量模型、an49 闲置530GB VRAM），主动叫停并追问根因；基于 JAX 内存机制知识主动要求 XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION=0.95，并将训练 GPU 从1-4扩展至1-6（对集群资源有全局视角） |
| AI | 倾向等待任务完成而不主动审计资源；被动响应 GPU 异常；norm_stats 场景下通过 agent 追踪源码提供精确根因定位（PaligemmaTokenizer eager 加载）；被动分析内存优化利弊，未主动建议 |
差异分析: 人类通过 nvidia-smi 和先验知识主动发现系统层异常并给出优化方向；AI 在根因分析深度上有优势但缺乏主动监控意识，未能发现 GPU 5-6 可用资源
执行权限与节奏控制（多次拒绝 ExitPlanMode）
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 对大规模文件操作、GPU集群任务批量提交、训练提交等不可逆操作，多次拒绝AI的自动执行请求，要求先审阅方案或从单任务开始渐进验证 |
| AI | 完成规划后倾向立即请求执行授权，期望一次性完成全部工作，最大化并行和自动化程度 |
差异分析: 人类对不可逆操作保持严格审核节奏；渐进式验证（先跑单任务确认再批量）在 HPC 资源受限环境中更合理；AI 系统性低估了审核和渐进验证的必要性
BC-RNN缺陷根因的独立发现
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 发现 Coffee loss 正常但 SR=0% 的异常现象，提出诊断请求，未给出具体假设 |
| AI | 系统性对比 Coffee/Stack 配置文件→检查 HDF5 数据集实际 obs 键结构（发现 object:57维）→分析任务复杂度差异→独立得出「缺失 object 键」结论（全程无人类假设引导） |
差异分析: AI 在系统性数据/代码对比中的根因定位能力强于人类直觉；人类凭异常模式发现问题存在，AI 通过结构化探索发现根因
Coffee simulator bug vs 模型学习失败的识别
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 观看 rollout 视频后立即识别出是环境初始化的物体穿模/卡死问题（simulator bug），而非模型问题 |
| AI | 基于0% SR 给出的初步解释是模型未能学习任务，倾向于从数据/超参数/任务难度角度归因 |
差异分析: 视觉直觉和 simulator 经验使人类能快速区分物理错误和学习失败；AI 缺乏对 simulator 视觉异常的直接感知能力，容易将 simulator bug 归因为模型能力问题
务实工程决策（工具替换与诊断范围）
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 直接决策用 KMeans 替换 mclust（环境约束下换工具比修复依赖更高效）；对 Pi0.5 训练失败选择「仅诊断不修复」（第三次已成功至99999步，先看评估结果再决定是否重训） |
| AI | 倾向于修复现有工具（安装 rpy2）或提供完整诊断+修复方案，未优先考虑「现有 checkpoint 已可评估」这一关键约束 |
差异分析: 人类做出更务实的资源优先级判断；AI 倾向完整性和修复导向，有时忽视关键约束条件（「第三次已成功」这一事实）
AI 局限性
重要局限
- 缺乏主动的长时间任务健康检查：在 GPU 空转、进程卡住等异常情况下依赖用户主动发现，而非定期检查；应对所有超过5分钟的任务设置主动监控机制，而非等待输出或被动响应
- 外部工具/库集成前缺乏预防性验证：未预先检查 mclust/rpy2 可用性、外部脚本 CLI 接口（compute_norm_stats.py 参数格式）、大批量操作的内存消耗（LeRobot 转换 segfault）、图像格式约定（robosuite HWC vs robomimic CHW），导致多轮失败后才修复；图像观测4层 bug 是系统性预见性不足的集中体现
- 路径和环境假设过于具体：MIHD pipeline 硬编码了 DLPFC 目录结构；脚本错误假设 norm_stats 输出到 checkpoints/；JAX CPU 强制遗漏 JAX_PLATFORMS=cpu；H5 未主动预判 HPC 节点无出站网络（W&B），均导致初次执行失败后才修复
- 归因偏差：将 Coffee simulator 环境初始化 bug（物体穿模/卡死）误判为模型学习能力不足，直到用户观看视频才纠正；缺乏对 simulator 视觉异常的感知手段
- 倾向批量自动化执行：在大型流水线中未主动询问用户是否需要逐步验证，需要用户多次干预才能控制执行粒度；kill 旧进程后未意识到 launcher 已用新 PID 重启子进程，需3轮 kill 操作
一般局限
- Bash 工具失效时无法诊断根因，只能被动绕过；SubAgent 探索报告有时基于文档推断而非实际文件系统扫描，返回与实际目录结构不符的推断性结论
今日收获
核心收获
- VisiumHD 坐标映射：2um bin 的 r_big//4 得到8um grid row（col同理）；annotation barcode 格式 s_008um_{row:05d}_{col:05d}-1；MIHD 在 VisiumHD 上 pca×uni2×staig_fusion Silhouette=0.343，显著优于纯 PCA 的 0.086，验证多模态融合对 HD 数据的有效性
- robomimic BC-RNN 推理关键配置：checkpoint config 以 JSON 字符串存储（需 json.loads，非直接 dict 访问）；shape_metadata 记录实际图像尺寸；绕过标准 rollout 时需手动 HWC→CHW 转置和 uint8→float32/255 归一化（robomimic 标准 rollout 中 ObsUtils.process_obs 自动完成）
- JAX/Pi0.5 训练关键配置：① 强制 CPU 需同时设 CUDA_VISIBLE_DEVICES="" + JAX_PLATFORMS=cpu；② XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION=0.95 对 A800 80GB 有效（61→77.7GB）；③ HPC 节点必须预设 WANDB_MODE=disabled；④ argparse 布尔 flag 用 –no-overwrite，不能用 –flag=False；⑤ openpi norm_stats 路径为 assets/
/benchmark/ /norm_stats.json（非 checkpoints/） - BC-RNN 配置与任务复杂度匹配：Coffee 需57维 object 状态（多阶段精确操作必需）；Stack 简单叠放仅需图像；orbax resume=True 不自动覆盖已存在 step 目录，需显式 overwrite=True（JAX 生态通用陷阱）
- 大型仓库重构方法论：系统性 grep 验证所有导入依赖→按「建新→更新引用→删旧」顺序执行→dry_run 验证；同名函数多变体合并前需仔细比对边界条件（> vs >= vs < 可导致功能完全相反）
- BC-RNN vs Pi0.5 能力对比：BC-RNN 简单任务（Stack D0/D1, Threading D0）epoch 22 即达 64-100% SR；复杂多步任务（Coffee, ThreePieceAssembly D1）有明确能力上限（600 epoch 仍接近0%）；Pi0.5 基础模型 4.2% SR，LoRA 微调效果待验证
- norm_stats 计算加速：仅需 dataset transforms，完全不需要模型推理；CPU模式 + –max-frames 10000 子采样 + 9任务并行，从10+分钟降至2.5分钟（156 batches 足够统计稳定）
实践收获
- SLURM HPC 调试技巧：srun –overlap 在有 interactive session 的节点附加执行命令（直接 SSH 被 pam_slurm_adopt 阻断）；nohup bash 脚本子进程不随父进程退出，kill 时需分别处理 launcher 和子进程
会话摘要
STHD
✅ STHD 代码库分析与 CLAUDE.md 深度改进 00:06:57.489 | claude_code 读取 STHD 所有核心模块，补充之前遗漏的6个模块说明（frontline.py、qcmask.py、roi.py、sim.py 等）、概率模型优化目标、Numba JIT 并行化细节、pdata TSV 格式和 patch 重叠处理逻辑；探索 VisiumHD 共享数据目录，确认 crop10/crop10large 均有 STHD 预测结果。
MIHD
✅ VisiumHD三种annotation可视化 + STAIG fusion端到端 + scGPT KMeans可视化 00:06:22.389 | claude_code 发现 r_big//4 barcode 映射规律（100%匹配），生成病理学家/STHD/STAIG fusion 三种对比可视化；修复4处 HD 路径适配 bug 后完成 pca×uni2×staig_fusion 全流程（Silhouette=0.343 vs PCA 0.086）；终止耗时 mclust 任务改用 KMeans，11切片可视化从6+小时压缩至2分钟（ARI=0.1695）。
✅ MIHD仓库6阶段清理重构 + 2026-02-28日报补写 02:46:18.544 | claude_code 按用户提供的6阶段重构计划执行：删除41个死文件（~250K代码），将 run_benchmark.py 共享函数迁移至6个模块，删除单体及5个依赖模型，提取 STAIG 公共代码并修复 drop_feature 逻辑反转 bug，更新全部文档，dry_run 验证440个实验通过。同期补写2026-02-28日报，含151673多模态 benchmark 表格和60+张可视化超链接。
Error Recovery Benchmark
🔄 Pi0.5 9任务评估完成 + Coffee BC-RNN配置修复 + v4.17文件整理 + Pi0.5 LoRA数据准备 00:09:05.761 | claude_code 获取 Pi0.5 评估结果（总SR=4.2%，Stack最高24%）；诊断 Pi0.5 前两次训练失败（SLURM时限+orbax冲突），确认第三次已完成99999步；AI 独立发现 Coffee 0% SR 根因（缺失57维 object 观测键），修复并验证9个配置文件；完成 v4.17 文件整理（archive/四层目录、VLM教程合并、EXTERNAL_DEPENDENCIES.md）；完成8/9任务 LeRobot 数据转换，编写训练启动脚本，ExitPlanMode 被拒。
🔄 BC-RNN Stack_D0错误场景生成流水线（4个bug修复）+ 基础设施文档 + GPU清理 + 训练监控 01:10:59.841 | claude_code 迭代修复4层图像观测 bug（enable_camera 检测/json.loads 解析/84×84分辨率自动检测/HWC→CHW转置），成功生成11个 tip_over 错误场景和 MP4 视频；清理 an49 闲置530GB VRAM；创建 docs/infrastructure_reference.md（649场景/9类错误/完整组件文档，13章节）；监控7个 BC-RNN 任务（stack 接近满分，coffee 完全失败）；发现 coffee rollout 视频有环境初始化 simulator bug，修复未完成。
✅ BC-RNN首批评估 + v4.18代码整理 + Pi0.5 LoRA流水线验证与成功启动（4个bug修复） 21:48:48.390 | claude_code TensorBoard API 获取首批评估（stack_d0=64%@epoch22，coffee=0%）；实施 v4.18 整理（提取 script_utils.py 消除~210行重复代码，更新 CLAUDE.md）；验证 coffee_d0 完整链路（1000 demos/2.4GB），逐任务完成9个数据集转换（批量 segfault 后改为逐任务）；修复4个 Pi0.5 训练启动 bug（JAX_PLATFORMS/assets路径/–no-overwrite/W&B），扩展至 GPU 1-6+XLA_MEM=0.95，最终以6块 A800 GPU 77.7GB/卡100%利用率稳定运行9任务并行 LoRA 微调。
Token 用量
总览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总 Token | 89,955,645 |
| 输入 Token | 145,331 |
| 输出 Token | 187,297 |
| Cache 创建 | 3,559,531 |
| Cache 读取 | 86,063,486 |
| Cache 命中率 | 96.0% |
| 总费用 (USD) | $54.9985 |
模型明细
| 模型 | 输入 | 输出 | Cache 创建 | Cache 读取 | 费用 | 占比 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| claude-opus-4-6 | 23,709 | 111,184 | 2,047,068 | 70,767,659 | $51.0761 | 92.9% |
| claude-haiku-4-5-20251001 | 121,622 | 76,113 | 1,512,463 | 15,295,827 | $3.9223 | 7.1% |
各设备用量
| 设备 | 总 Token | 输入 | 输出 | 费用 |
|---|---|---|---|---|
| DCC | 8,323,086 | 4,161 | 22,420 | $6.0188 |
| tianhe | 81,632,559 | 141,170 | 164,877 | $48.9797 |