一、任务进展

1. 模型训练进展

今天继续推进模型训练任务，但整体过程仍受到一定稳定性问题的影响。

• 昨天凌晨，训练任务在未预期的情况下意外终止，导致浪费了部分 GPU 计算时间。
• 白天训练过程中又发生了一次中断，但在完成快速排查与恢复后，训练流程得以继续推进。
• 尽管训练过程中存在多次中断情况，但当前整体训练仍在向前推进，核心训练流程未出现结构性问题。

从目前的运行情况来看，训练阶段的主要挑战仍集中在长时间运行的稳定性上，而非模型结构或数据本身的问题。

今天的训练进度

---

2. 评测端配置情况

今天同步开始尝试配置评测端环境，重点工作放在验证脚本的可运行性测试上。

• 已完成评测端的基础环境搭建。
• 当前在 vCPU 环境下运行验证脚本时，仍有较多脚本未能成功跑通。
• 初步判断，这部分问题可能与运行环境依赖、计算资源限制，或评测流程本身的兼容性有关，仍需要进一步定位和逐步排查。

整体来看，评测端仍处于调试与验证阶段，距离稳定、可复用状态尚有一定差距。

---

3. 模型部署端进展

相较于训练端与评测端，模型部署端的推进情况相对顺利。

• 模型加载与启动流程基本跑通。
• 当前部署端未观察到明显的稳定性问题，为后续多模型切换与评测工作奠定了较好的基础。

---

二、后续计划与方案调整

在综合评估当前系统稳定性后，对原有的模型切换方案进行了调整。

• 原计划通过 SSH 脚本自动完成模型切换，但考虑到该方案在实际运行中可能存在较高的不稳定风险，尤其是在长时间运行和频繁切换的场景下。
• 最终决定暂时放弃全自动切换方案，改为采用人工手动切换模型的方式，以降低不可控因素带来的风险。

具体计划如下：

• 选择一天白天时间段，集中进行模型切换操作；
• 在切换过程中进行实时监测，确保模型加载、运行与评测流程处于可控状态；
• 在手动切换流程稳定后，再评估是否有必要重新引入自动化切换方案。