日报 — 2026-03-02
今日概览
- 做了什么： 在DCC完成scGPT+UNI2融合实验全流程与周报可视化输出，在天河双节点（an49/an53）管理9个Pi0.5 LoRA训练任务的迁移、重启与进度监控，修复eval pipeline多个关键问题并设计GPU利用率优化方案
- 怎么做的： 在DCC通过phase2_evaluate.py批量评估5种融合策略，调用visualize_from_cache.py生成聚类可视化；在天河通过SSH+srun –overlap双策略管理双节点进程，反复迭代修复websocket超时、JIT并发等eval pipeline问题，并进行1-client vs 2-client并发对比实验
- 有什么用： 为周一汇报准备完整实验数据（QFormer avg ARI=0.370，+117% vs scGPT-only），发现STAIG架构关键约束；9个Pi0.5训练任务全部恢复运行，eval pipeline稳定运行，VLA推理优化方向明确（批量inference而非多client并发），建立外部依赖清单并更新集群访问策略
DCC
- 做了什么： 修复scGPT缓存元数据bug，运行5种scGPT+UNI2融合实验，生成33张单模态聚类可视化并嵌入周报，通过代码追踪发现STAIG不使用gene encoder的架构事实
- 怎么做的： 批量修复11个.npz文件的cache_version字段，顺序运行concat/mean/attention/llava_mlp/qformer评估，mclust卡死后切换kmeans解决，三层代码追踪（Fusion.py→runner.py→STAIGTrainer.py）验证STAIG架构
- 有什么用： scGPT+UNI2+QFormer avg ARI=0.370（+117% vs scGPT-only 0.170），确认STAIG不使用gene encoder的架构事实（改进应从GNN结构入手），周报完整输出
tianhe
- 做了什么： 监控an49上6个Pi0.5训练任务进度（约11%-38%），将3个排队任务迁移至an53并重启意外终止的6个任务，修复eval pipeline的websocket超时/JIT并发等问题，深度分析GPU利用率低根因
- 怎么做的： 通过Slurm队列查询和日志文件监控进度，用SSH+srun –overlap双策略管理节点，反复迭代修复eval脚本（v3→v4→v5单GPU顺序版本），进行并发对比实验后退为稳定单GPU方案
- 有什么用： 9个任务全部恢复训练，eval v5单GPU版本稳定运行，确认action chunking为GPU低利用率根本原因，更新集群节点访问策略（优先SSH→fallback srun），完成VLA pipeline优化方案设计
在DCC完成scGPT+UNI2全套融合实验与周报可视化，识别出STAIG不使用gene encoder的关键架构事实；在天河双节点管理9个Pi0.5 LoRA训练任务的迁移与重启，修复eval pipeline多个关键问题（websocket超时、JIT并发崩溃），深度分析VLA推理GPU利用率仅10%的根因，完成批量并发eval优化方案设计。
今日任务
架构与策略
- ✅ 运行scGPT+UNI2全套融合实验（5种策略）并编译周报 — 修复11个scGPT .npz缓存元数据后，依次运行concat/mean/attention/llava_mlp/qformer五种融合策略，QFormer最佳（avg ARI=0.370），LLaVA-MLP次之（0.316），均显著优于scGPT-only（0.170）。生成方法对比表格及3张统计图，调用visualize_from_cache.py生成PCA/scGPT/UNI2三组共33张聚类可视化（mclust卡死后改用kmeans），全部嵌入weekly_report_20260301.md
- 🔄 设计VLA eval pipeline GPU利用率优化方案 — 调研40+篇相关论文，设计BatchedVLAServer（定时请求聚合）+ 多worker并行eval方案；用户在ExitPlanMode时中止，方案未最终确认落地
- 🔄 修复eval pipeline并运行9个任务的rollout评估 — 修复MUJOCO_EGL_DEVICE_ID、websocket ping_timeout（加ping_timeout=None）、JIT并发崩溃（错峰启动）等多个bug，通过并发实验确认多client无法提升吞吐量后，从多GPU并行版本（v3/v4）退为单GPU顺序版本（v5），已在GPU 3上启动9个任务的20 trials评估
实现与修复
- ✅ Pi0.5 LoRA双节点任务管理（监控、迁移、重启） — 监控an49上6个任务（约11%-38%进度），将3个排队任务迁移至an53（8块A800空闲），重启an49因kill launcher意外终止的6个任务（从step ~4000 resume），最终9个任务全部在双节点并行运行；评估结果Stack_D0=95%、Stack_D1=100%，Coffee_D0仅5%
- ✅ 更新集群节点访问策略 — 将GPU节点访问策略从「仅Slurm」改为「优先SSH（有active job时）→fallback srun –overlap」，更新CLAUDE.md和project memory
- ✅ 创建项目外部文件依赖清单 — 创建docs/external_files_inventory.md，整理10类外部依赖（4个conda环境、10个HDF5数据集、9个BC-RNN检查点、4个VLA检查点等），每条标注完整路径和引用位置，并在项目全景总结.md中添加引用入口
问题与解决方案
关键问题
1. STAIG two-stage实际完全忽略gene encoder输出，使用原始HVG表达矩阵作为GCN输入，导致scGPT+UNI2+STAIG≡PCA+UNI2+STAIG
解决方案: 通过三层代码追踪（models/Fusion.py:1246、pipeline/runner.py:445-446、STAIGTrainer.py）确认staig_gene_feat传入路径与gene_emb完全无关
关键洞察: STAIG的gene encoder和GNN训练是解耦设计，改进STAIG应从GNN结构入手而非替换gene encoder
2. Pi0.5 eval client报’keepalive ping timeout’，导致每个episode立即失败，SR全为0%
解决方案: 在websocket_client_policy.py的connect()调用中加入ping_timeout=None，禁用默认20s超时
关键洞察: JAX第一次推理需要JIT编译（30-60s），超过websocket库默认20s keepalive超时；所有需要长时间首次推理的JAX应用都必须显式设置ping_timeout=None
3. 5个JAX server同时启动时出现’no close frame received’导致server崩溃；2个client连同一server并发反而比串行慢24%（1771s vs 1428s）
解决方案: 改用错峰启动（v4）：每个server逐一启动等待JIT warmup完成后再启动下一个；放弃单server多client，改为每张GPU独立一个server+client对
关键洞察: 多个JAX进程同时JIT编译争抢CPU和内存带宽；VLA server推理是严格串行的，多client并发无法提升吞吐量，唯一正确的并行方式是多GPU各自独立部署
4. Pi0.5 eval pipeline的GPU利用率仅约10%，大量GPU时间空闲
解决方案: 确认根本原因为action chunking：每trial约400步每50步推理一次=8次GPU调用×2.5s=20s GPU工作时间/200s总时间；优化方向为批量inference（BatchedVLAServer）而非增加并发client
关键洞察: action chunking使推理调用稀疏化，真正的优化应聚焦于将多个推理请求聚合成批量处理，而非试图并发化已经串行的推理路径
5. kill launcher PID导致所有6个训练进程（包括nohup启动的）被Slurm cgroup一并终止
解决方案: 改用独立的background srun –overlap命令启动每个训练任务，srun进程不依赖launcher，可在SSH断开后独立存活
关键洞察: nohup在srun内部启动的子进程，当srun命令退出后仍会被Slurm cgroup终止；每个长期运行的任务必须作为独立srun进程
一般问题
6. SSH到计算节点被pam_slurm_adopt拒绝；srun到an49超时无法直接获取GPU状态
解决方案: 有active job的节点（an53）可直接SSH登录；无active job的节点改用srun –jobid=XXXXX –overlap；同时可通过共享文件系统直接读取训练日志绕过节点访问限制
关键洞察: pam_slurm_adopt要求用户在目标节点有active job才能SSH；集群访问策略应为「优先SSH→fallback srun –overlap」，所有节点共享文件系统可作为备选信息来源
7. AI直接新建可视化脚本，忽略项目已有visualize_from_cache.py；mclust在高维embedding（512d/1536d）上卡死
解决方案: 用户纠正后改用现有脚本；通过添加–cluster_method kmeans参数解决mclust卡死问题
关键洞察: 执行新任务前应先glob搜索项目已有工具；mclust不适合高维数据，应默认使用kmeans
人类思路 vs AI 思路
战略层面
研究创新方向提出 vs 代码级架构追踪
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | Yi老师主动提出利用zero-shot embedding实现跨样本layer5 patch查询的创新方向（cross sample query + HD patches），指出batch alignment挑战；Zijia询问STAIG结果时隐含假设STAIG使用gene encoder输出 |
| AI | AI聚焦整理已有实验数据和准备汇报，未主动提出研究方向；但通过系统性三层代码追踪发现STAIG实际不使用gene encoder输出，给出精确到代码行的证据 |
差异分析: 研究创新方向由导师驱动；AI在代码级系统性追踪上有优势，能揭示文档难以发现的架构设计细节
GPU资源约束洞察 & 并行eval可行性驱动
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 用户观察到client只有~400MB显存，主动提出server和client可共用一张GPU；用户主动询问20 trials是否可并行，驱动了整个并发实验的探索 |
| AI | AI默认server和client各占一张GPU，未主动计算client实际显存；AI设计串行eval，未主动思考trial级别并行化 |
差异分析: 用户从实际资源约束和目标出发提出关键优化；AI沿用已有设计模式，缺乏主动优化和资源核算意识
实用性优先 vs 过度工程 & 文档规则的局限性
| 角色 | 思路 |
|---|---|
| 人类 | 用户果断叫停GPU 3-7的复杂并行方案，只保留GPU 3保证稳定性；用户指出应优先SSH到节点，纠正AI遵循的过时「never SSH directly」规则 |
| AI | AI倾向于追求技术上更复杂的并行化方案（v4错峰启动）；AI严格遵循CLAUDE.md文档规则，直到用户纠正才调整策略 |
差异分析: 用户更注重实用性和稳定性，避免过度工程；AI对文档规则的依赖有时阻碍最优实际操作
AI 局限性
重要局限
- 未提前检查websocket库的默认ping_timeout配置；未预见Slurm cgroup在kill launcher时会连带终止所有后台训练进程；缺乏对整个eval pipeline的系统性测试，导致多版本迭代（v3/v4/v5）反复修补单一问题
一般局限
- 执行新任务时未先搜索项目已有工具（新建可视化脚本而非使用visualize_from_cache.py），且未预判mclust在高维embedding上可能卡死，导致多次重复工作
- 未主动计算eval client的GPU内存占用；遵循过时的CLAUDE.md节点访问规则；在ExitPlanMode前未明确展示完整计划供用户确认；并行启动多个Agent前未预判用户偏好
今日收获
核心收获
- STAIG two-stage的GCN使用原始HVG表达矩阵而非gene encoder输出，gene encoder选择对STAIG结果没有影响；改进STAIG应从GNN结构设计入手
- JAX JIT编译时间（30-60s）超过websocket默认ping_timeout（20s）；多个JAX进程同时JIT编译争抢CPU和内存带宽。解决方案：connect()时设置ping_timeout=None + 串行warmup后再并行运行
- VLA推理GPU利用率仅
10%的根本原因：action chunking（50步序列）使每trial仅需8次GPU调用（8×2.5s/200s=10%）；Pi0.5单GPU推理是严格串行的，多client并发无法提升吞吐量，正确优化方向是BatchedVLAServer批量inference + 多GPU独立部署 - Slurm cgroup机制：nohup在srun内启动的子进程在srun退出后仍会被终止，每个长期任务必须作为独立srun进程；pam_slurm_adopt要求有active job才能SSH节点；集群访问策略：「优先SSH→fallback srun –overlap」
- 学习式融合显著提升scGPT表示利用效率：scGPT+UNI2+QFormer avg ARI=0.370（+117% vs scGPT-only 0.170），说明scGPT的512d表示本身有价值但需非线性投影才能充分激活
实践收获
- openpi benchmark eval完整流程：训练完成→启动VLA server（pi05_benchmark_{task}_inference config，openpi05 env）→运行evaluate_mimicgen.py客户端（mimicgen_env）→输出success rate；Pi0.5 LoRA checkpoint默认每1000步保存，max_to_keep=1
会话摘要
MIHD (空间转录组基准)
✅ scGPT+UNI2融合实验全流程：STAIG架构发现、5种策略评估、周报可视化 02:51:19.717 | claude_code Yi老师反馈bug修复效果满意后，AI通过三层代码追踪发现STAIG two-stage实际不使用gene encoder输出（scGPT+UNI2+STAIG≡PCA+UNI2+STAIG，avg ARI≈0.546）。批量修复11个scGPT .npz缓存元数据后，依次运行5种融合策略（QFormer最佳avg ARI=0.370，+117% vs scGPT-only 0.170），生成对比表格和3张统计图写入周报。可视化阶段AI误新建脚本被用户纠正后改用visualize_from_cache.py，mclust卡死后切换kmeans，成功生成33张聚类可视化嵌入周报第6节。Yi老师同时提出cross-sample zero-shot查询的创新研究方向。
Error Recovery Benchmark
🔄 外部依赖清单、Pi0.5双节点训练管理、eval pipeline修复与GPU优化方案设计 03:10:32.470 | claude_code 创建docs/external_files_inventory.md整理10类外部依赖。通过日志文件监控an49训练进度（6任务约11%-38%，3排队），将排队任务迁移至an53（8块A800空闲）并在kill launcher后重启an49意外终止的6个任务，9个任务全部恢复。更新集群访问策略为「优先SSH→fallback srun –overlap」。反复修复eval pipeline：websocket ping_timeout（添加ping_timeout=None）、JIT并发崩溃（错峰启动）、通过并发实验（1-client vs 2-client慢24%）确认多client无效，最终退为单GPU v5版本稳定运行。进入plan mode调研40+篇论文设计BatchedVLAServer批量优化方案，用户在ExitPlanMode时中止。
Token 用量
总览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总 Token | 54,883,979 |
| 输入 Token | 110,299 |
| 输出 Token | 106,931 |
| Cache 创建 | 2,558,990 |
| Cache 读取 | 52,107,759 |
| Cache 命中率 | 95.3% |
| 总费用 (USD) | $35.8983 |
模型明细
| 模型 | 输入 | 输出 | Cache 创建 | Cache 读取 | 费用 | 占比 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| claude-opus-4-6 | 63,192 | 60,737 | 1,640,537 | 42,934,009 | $33.5547 | 93.5% |
| claude-haiku-4-5-20251001 | 47,107 | 46,194 | 918,453 | 9,173,750 | $2.3435 | 6.5% |
各设备用量
| 设备 | 总 Token | 输入 | 输出 | 费用 |
|---|---|---|---|---|
| DCC | 637,595 | 9 | 435 | $0.4049 |
| tianhe | 54,246,384 | 110,290 | 106,496 | $35.4933 |