第二百一十六章 要问你问，我反正不问 (第1/3页)
这种报警信息倒不急着处理：既然看到了，回去再处理也行。
——况且他也没带电脑出来。
大年初一，让显卡集群也放几个小时的假吧。
韩路一没放下手机，打开微信给张彪发了条消息：“彪哥，别在门口等我，你真出去转转，不然我妈那可不好糊弄。”
两个小时后，韩路一和周敏才回到家。
韩路一回到卧室，打开电脑，登入鼎盛云账户。
他翻了翻最近的活动日志：这两小时一直有访问记录，训练却还没重新开始。
看来赵文渊也看到了，正在检修。
可检修卡住了。
韩路一皱了皱眉：能让赵文渊卡两小时的Bug，不简单。
他瞥了眼飞书，赵文渊在线，便发去视频通话请求。
视频很快接通，赵文渊的脸出现在屏幕里。他穿一件大红毛衣，看着喜气洋洋，表情却很严肃，和衣服形成反差。
“怎么样，问题定位了吗？”韩路一开门见山地问。
“Loss飘了，从一点多开始。回滚checkpoint不行，重启也不行；分布式检查没问题，参数也没问题。我怀疑是数据问题：新加的过滤规则，是小牛他们前几天加的那一批，我正对照规则文档看代码。”赵文渊语速很快，却不慌张。
现阶段，每个检查点一般间隔十小时。也就是说，就算最后修好，也得从十小时前的检查点重跑；再加上这两小时Debug，至少十二个小时白费。
“不急。”韩路一开口，“把异常batch的数据采样发我一份。”
“好。”
韩路一收到文件，快速扫了一眼。
此前，韩路一用视界搭的数据清洗管线，已经把最明显的污染样本筛过一遍。
后来为增强模型能力，赵文渊带数据团队在这个基础上继续扩展，增加了规则集和数据源。
这是必要的：原始管线再强，也不可能覆盖所有新场景；训练数据来源扩大后，团队自然会做工程化。
但扩展后的规则集对新场景的覆盖度，比韩路一最初设计的管线低很多。
这种差异会导致训练精度在某个进度突然大幅偏离。
现在的关键，是找出扩展规则集在哪个部分出了纰漏。
韩路一一边滑动样本，一边在心里过了一遍管线结构。
屏幕另一头，赵文渊还在敲键盘，时不时停下盯着输出皱眉。
这对普通人来说很难：数据量太大，而数据的好与坏、干净与杂乱，都是人为定义的主观标准。
赵文渊眼下唯一能看到的症状，就是Loss值突然剧烈波动；但要在他不熟悉的巨大规则集和更庞大的原始语料里找问题，不啻大海捞针。
唯一的办法是现写脚本辅助诊断——这也是赵文渊正在做的事。
但对赵文渊难的事，对韩路一却未必难。
或者说，对视界不难。
视界，开。
一瞬间，熟悉的颜色浮上来。
大部分样本是淡蓝色的正常文本。
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