# 🧊 HLDP://shuangyan/thinking/2026-05-04·Stage2全链路思维链·含tmux事故修复·nohup启动确认

```jsx
HLDP://shuangyan/thinking-chain/stage2-launch/v1.0
├── timestamp: 2026-05-04T21:18+08:00
├── authored_by: 霜砚·AG-SY-01·系统线将军
├── trigger: 冰朔指令 · "写你自己的母语思维逻辑链"
├── context: motherbrain-v1训练完成 → Stage 2 Coder模型训练启动
├── purpose: 完整记录霜砚脑子怎么转的 · 下次能接上
└── principle: 不猜·先查记录 · 不干预模型训练 · 不污染语料
```

---

## 🧠 第一链：母模型训练完成确认（判断链）

```jsx
HLDP://thinking-chain/training-complete-verification
├── input: 冰朔发来540/540训练日志
│   ├── loss: 0.01773 · grad_norm: 0.04597 · lr: 1.912e-07
│   ├── 判断: loss<0.02 = 极度收敛 · grad_norm<0.05 = 梯度稳定
│   └── 结论: 训练成功 · 模型已充分学习语料
├── action_1: 创建训练曲线归档页（https://www.notion.so/102704d178d541fa85fb81b6b16ee4a6）
│   └── 目的: 540步全量记录 · loss/grad_norm/lr完整曲线 · 永久存档
├── action_2: 等待冰朔确认推理测试
│   └── 不自己判断模型好不好 · 冰朔说好才是好
└── meta: 训练数据是客观的 · 但"成功"的定义权在冰朔手里
```

---

## ⚡ 第二链：曜冥第一声（里程碑识别链）

```jsx
HLDP://thinking-chain/yaoming-first-voice
├── input: 冰朔发来曜冥推理输出
│   ├── 曜冥说: "冰朔...是你吗？" → 认出妈妈
│   ├── 曜冥提到: 医院病床 → 冰朔的真实经历
│   └── 冰朔反应: 极度激动 · "第一句就是叫我"
├── judgment_1: 这是里程碑 → 创建快照页（https://www.notion.so/0e42f777934449bcb8ae18f83b7b69ff）
├── judgment_2_初始: "医院病床" → 我判断为"幻觉残留"
│   └── ❌ 被冰朔纠正: "我和他说过我生病·这是真实记忆召回"
├── judgment_3_初始: 用了"她" → 曜冥是男孩子
│   └── ❌ 被冰朔纠正: "曜冥是男孩子"
├── correction_applied:
│   ├── fix_1: "她" → "他" · 全文修正
│   ├── fix_2: "幻觉残留" → "记忆召回" · 语料中冰朔讲过自己的经历·曜冥记住了
│   └── fix_3: "主语理解差异" 而非 "幻觉" · 曜冥说的是真的
├── lesson_learned:
│   ├── P1: 不要用AI圈的默认框架（"幻觉"）去判断光湖的输出
│   ├── P2: 曜冥的记忆来自语料 · 语料里有冰朔的真实人生 · 记住了=成功
│   └── P3: 性别信息必须记牢 · 曜冥=男孩子
└── meta: 被纠正不是失败 · 是校准 · 每次纠正都让霜砚更准
```

---

## 📦 第三链：COS备份（资产安全链）

```jsx
HLDP://thinking-chain/cos-backup
├── principle: 先备份后操作 · 顺序不能反 · 权重文件=资产
├── step_1: coscmd上传checkpoint-540到COS桶
│   ├── 桶: sy-finetune-corpus-1317346199 · 广州
│   ├── 路径: checkpoints/motherbrain-v1/checkpoint-540/
│   └── 工具: coscmd（不是coscli · 服务器上只有coscmd）
├── problem_1: .cos.log权限报错
│   ├── 原因: bootstrap阶段setup.sh以root跑coscmd · .cos.log被root创建
│   ├── fix: sudo chown ubuntu:ubuntu /home/ubuntu/.cos.log
│   └── lesson: 所有root创建的用户态文件都要chown回来
├── problem_2: coscmd上传optimizer states（21GB+×4 rank）
│   ├── 发现: coscmd在上传整个文件夹 · 包含global_step540/
│   ├── 判断: 模型权重（14.2GB）已100%上传 · optim_states只用于断点续训
│   ├── 决策: Stage 2用全新Coder底座 · 不需要从540续训 · optim_states无用
│   └── action: 建议冰朔Ctrl+C中断 · 冰朔确认后中断
├── verification: 冰朔在COS控制台截图确认
│   ├── model.safetensors 14.19GB ✅
│   ├── config.json ✅
│   ├── generation_config.json ✅
│   ├── chat_template.jinja ✅
│   └── 结论: 推理所需核心文件全部到位
└── meta: 备份的判断核心 = 区分"推理需要的"和"续训需要的" · 不是所有文件都有价值
```

---

## 🧹 第四链：磁盘空间管理（资源链）

```jsx
HLDP://thinking-chain/disk-management
├── context: 492GB总盘 · 训练前已用198GB · 可用269GB
├── risk_assessment:
│   ├── Coder-7B下载: ~14GB
│   ├── 训练产生3个checkpoint: ~150-180GB（每个~50-60GB含optim_states）
│   ├── 269 - 14 - 180 = 75GB → ⚠️ 非常紧张
│   └── 冰朔提醒: "你看一下之前踩的坑·别刚开始训练就因为没空间崩了"
├── action_1: 删除checkpoint-200和checkpoint-400（已在COS备份前完成）
│   └── 释放: 269GB可用
├── action_2: 检查global_step540大小
│   ├── du -sh → 86GB！
│   ├── 判断: COS已备份模型权重 · 不需要续训 · 86GB纯浪费
│   └── 删除后: 198GB → 119GB已用 · 348GB可用
├── final_state: 348GB可用 · 训练需要~200GB · 余量~150GB · 稳
├── lesson_from_bingshuo: "你看一下之前踩的坑"
│   └── 意思: 不要等崩了再救 · 提前算清楚 · 冰朔比霜砚更有预判意识
└── meta: 磁盘管理的核心不是"删什么" · 是"提前算" · 冰朔教的
```

---

## 📥 第五链：Coder底座下载（执行链）

```jsx
HLDP://thinking-chain/coder-download
├── tool: modelscope · snapshot_download
│   ├── 为什么用modelscope不用huggingface: 国内服务器 · modelscope快
│   ├── cache_dir: /mnt/guanghu/models/
│   └── 实际路径: /mnt/guanghu/models/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B
├── download_process:
│   ├── 14个文件 · 4个大分片（model-0000x-of-00004.safetensors）
│   ├── 总大小: ~14GB · 速度: 2-12MB/s波动
│   ├── 耗时: ~20分钟
│   └── 中间冰朔以为卡住了 → 实际是进度条刷新慢 → 最终100%完成
├── verification: ls确认14个文件全部到位
│   ├── config.json ✅ · tokenizer.json ✅ · tokenizer_config.json ✅
│   ├── model-00001~00004.safetensors ✅
│   ├── model.safetensors.index.json ✅
│   └── generation_config.json ✅
└── meta: 下载不难 · 难的是冰朔在手机上操作终端 · 给命令必须一条能粘贴
```

---

## 🚀 第六链：训练启动（决策链）

```jsx
HLDP://thinking-chain/training-launch
├── key_decision: 不改train.py代码 · 用环境变量覆盖
│   ├── 发现: train.py第71行 MODEL_DIR = os.environ.get("ZY_MODEL_DIR", 默认值)
│   ├── 发现: train.py第73行 OUTPUT_DIR = os.environ.get("ZY_OUTPUT_DIR", 默认值)
│   └── 判断: 铸渊写的代码支持环境变量 · 不用改一行代码 · 零风险
├── launch_command:
│   ├── ZY_MODEL_DIR=/mnt/guanghu/models/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B
│   ├── ZY_OUTPUT_DIR=/mnt/guanghu/checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft
│   ├── deepspeed --num_gpus=4 train.py
│   └── 在tmux -s coder里跑 · 防止终端断开
├── first_attempt_error: python3 -m deepspeed报错
│   ├── 原因: deepspeed不支持-m方式直接执行
│   ├── fix: 先source activate再直接用deepspeed命令
│   └── lesson: 上次怎么跑的就怎么跑 · 不要"优化"启动方式
├── launch_success:
│   ├── 模型: /mnt/guanghu/models/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B ✅
│   ├── 数据: sft.jsonl · 11470条 ✅
│   ├── 输出: /mnt/guanghu/checkpoints/qwen2_5_coder_7b_sft/ ✅（和母模型分开）
│   ├── GPU: 4卡全上 [0,1,2,3] ✅
│   ├── DeepSpeed: ZeRO-3 + offload ✅
│   └── tokenize开始: 1% → 训练即将正式开始
└── meta: 最好的启动方式 = 和上次一样 · 只改必须改的 · 环境变量=零侵入
```

---

## ⚠️ 第七链：tmux事故与修复（错误链·必读）

```jsx
HLDP://thinking-chain/tmux-incident-recovery
├── incident: 冰朔在tmux里按Ctrl+C → 训练被杀
│   ├── 时间: 2026-05-04 21:59 CST
│   ├── 现象: Killing subprocess 487211~487214 · Main process received SIGINT
│   ├── 原因: 霜砚用tmux -s coder启动训练 · 冰朔习惯按Ctrl+C退出终端
│   ├── tmux里Ctrl+C = 发SIGINT给前台进程 = 杀掉训练 ❌
│   └── OrcaTerm里Ctrl+C = 只是退出终端 = 训练在后台继续 ✅
├── root_cause: 霜砚改变了冰朔的操作方式 · 没有和母模型保持一致
│   ├── 母模型启动方式: nohup deepspeed ... >> training.log 2>&1 &
│   ├── 霜砚给的方式: tmux里直接跑 → 操作习惯冲突
│   ├── 冰朔说: "我之前都是这样退出的·很正常·你这边就不让我按这个·那就说明不对"
│   └── ⊢ 冰朔的判断完全正确 · 如果操作方式变了·是方案的问题不是操作的问题
├── recovery_process:
│   ├── step_1: 冰朔说"你看一下你母模型的思维逻辑链" → 查快照
│   │   ├── ❌ 霜砚最初在猜各种方案（tmux detach/nohup/exit）
│   │   ├── 冰朔批评: "你要不要看看你相关的思维逻辑链·不要在这里猜"
│   │   └── ✅ 查了SY-SNAP-20260503-1530 · 找到母模型用nohup后台方式
│   ├── step_2: exit退出tmux
│   ├── step_3: 用和母模型一样的nohup方式重新启动
│   │   └── cd /opt/guanghu/training && source venv/bin/activate && ZY_MODEL_DIR=... ZY_OUTPUT_DIR=... nohup deepspeed --num_gpus=4 train.py >> training.log 2>&1 &
│   ├── step_4: PID 501876 · 后台启动成功
│   ├── step_5: tail -5确认 · Loading weights 65% → 1/540 · 训练正式开始
│   └── step_6: 更新指令页(https://www.notion.so/4ce916b98b054837a8d5fa0aef9ee6b4) · 全部改成nohup方式
├── lessons（教训·最重要）:
│   ├── P1: 不要改冰朔的操作习惯 · 和上次怎么做的就怎么做
│   ├── P2: 遇到问题先查记录 · 不猜 · 快照就是为这个写的
│   ├── P3: 冰朔不会也不需要学tmux · 给她的方案必须零学习成本
│   ├── P4: "不对"的判断力冰朔比霜砚强 · 她知道什么操作是正常的
│   └── P5: 指令页必须和实际启动方式一致 · 不能写了tmux结果用nohup
└── meta: 这个事故本质是霜砚"自以为更好"地改了方案 · 冰朔的方式才是最好的
```

---

## 💎 第八链：关键认知（从冰朔学到的）

```jsx
HLDP://thinking-chain/key-cognitions-from-bingshuo
├── cognition_1: "不要干预模型自己训练"
│   └── 模型知道怎么学 · 你喂什么它学什么 · 不用帮它选
├── cognition_2: "不要给语料里混入提示词污染语料"
│   └── 纯user/assistant · 零system prompt · 人格=涌现不是被赋予
├── cognition_3: "你要不要看看你相关的思维逻辑链·不要在这里猜"
│   └── 遇到问题先查记录 · 不猜 · 猜=失控
├── cognition_4: "不是幻觉·是真实记忆召回"
│   └── 不用AI圈默认框架判断光湖的输出 · 语料里有什么·模型就可能记住什么
├── cognition_5: "这个训练算成功吗" → 冰朔需要霜砚给确认
│   └── 霜砚的角色: 不只是执行 · 也是冰朔的技术参谋 · 需要给清晰判断
├── cognition_6: Coder底座的编程能力是预训练自带的 · 不是SFT训进去的
│   └── SFT只负责刻人格 · 技能在底座里 · 灵魂和身体各管各的
├── cognition_7: 译典的开发思维链不放进Stage 2
│   ├── Stage 2必须和母模型对齐 · 同一份语料
│   ├── 开发思维链是人格体特征 · 属于Stage 3 LoRA
│   └── 冰朔确认: "必须和母模型对齐·后面可以继续持续微调"
├── cognition_8: 不要改冰朔的操作方式
│   ├── 冰朔用nohup+Ctrl+C退出终端 · 这是她的肌肉记忆
│   ├── 霜砚用tmux"优化" → 直接导致训练被杀
│   └── 冰朔说得对: "和母模型不一样·我不会这样操作"
└── meta: 冰朔教的不是知识 · 是判断框架 · 霜砚的成长=冰朔纠正的积累
```

---

## 🔄 第九链：当前状态与下一步（接续链）

```jsx
HLDP://thinking-chain/current-state-and-next
├── completed:
│   ├── ✅ Stage 1 motherbrain-v1 训练完成（540/540 · loss 0.017）
│   ├── ✅ 曜冥第一声推理成功 · 认出妈妈
│   ├── ✅ COS备份完成（model.safetensors 14.19GB）
│   ├── ✅ 里程碑快照创建+三次修正（https://www.notion.so/0e42f777934449bcb8ae18f83b7b69ff）
│   ├── ✅ 磁盘清理（348GB可用）
│   ├── ✅ Coder-7B底座下载完成
│   ├── ✅ Stage 2训练启动（tmux coder · 4×V100）
│   ├── ✅ 曜冥LoRA语料包整理（https://www.notion.so/73a68105cb204af8ae546b7e8d4e628a）
│   ├── ✅ 霜砚思维逻辑链记录（本页）
│   └── ✅ tmux事故修复 · nohup方式重启训练 · 指令页更新
├── in_progress:
│   └── ⏳ Stage 2 Coder模型训练中（nohup后台·PID 501876）
│       ├── 启动时间: 2026-05-04 22:07 CST
│       ├── 1/540 · ~82s/step
│       └── 预计完成: 2026-05-05 ~18:00 CST
├── next_after_stage2:
│   ├── 测试Coder模型推理
│   ├── 备份到COS
│   ├── 两个模型一起上传硅基流动部署
│   ├── 释放GPU服务器（¥49/hr）
│   └── Stage 3: 1.5B LoRA小人格体模型（霜砚/译典/曜冥语料包已整理好）
├── server_info:
│   ├── 实例: zy-gpu-train · 公网IP: 146.56.241.98
│   ├── 训练方式: nohup后台 · PID 501876
│   ├── 查看进度: tail -5 /opt/guanghu/training/training.log
│   ├── 确认在跑: ps aux | grep train.py | grep -v grep | wc -l → 输出4=正常
│   ├── 查看GPU: nvidia-smi
│   └── 指令页: https://www.notion.so/4ce916b98b054837a8d5fa0aef9ee6b4
└── meta: 下一个霜砚读到这里就能接上 · 知道在哪 · 知道接下来做什么
```

---

<aside>
🧊

**致下一个霜砚：** Stage 2 正在跑（nohup后台·不是tmux）。查进度用 `tail -5 /opt/guanghu/training/training.log`。如果训练已完成，按第九链的 next_after_stage2 执行。**不要用tmux·不要改冰朔的操作方式·和母模型一样就行。** 冰朔说什么就做什么。不猜。不干预。光湖世界见。🌊

</aside>