Оптимизация SkillOpt: готовый код и сравнение результатов

Что делает этот скрипт?

Приведённый кусок кода – типичный «рабочий» пайплайн для обучения модели в экспериментах с рефлексивным обучением (rollout‑>reflect‑>aggregate‑>select‑>update‑>gate). Он собирает параметры из словаря RUN_KNOBS, запускает обучение через CLI, а затем строит простую визуализацию метрик.

Ключевые шаги и «подводные камни»

• Запуск через CLI – run_cli([...]) сразу передаёт все аргументы скрипту train.py. Частая ошибка – забыть про кавычки вокруг путей с пробелами; в таком случае скрипт откажется стартовать.
• Параметры обучения – большинство из них берутся из k = RUN_KNOBS. Убедитесь, что в словаре присутствуют все нужные ключи: num_epochs, batch_size, minibatch и т.д. Отсутствие хотя бы одного из них приведёт к KeyError и потерянному часу вычислений.
• Оптимизатор – включены две «фишки»: use_slow_update=true и use_meta_skill=true. Они полезны, когда обучаете модели‑агенты, но накладывают дополнительные требования к памяти и времени. Планируйте ресурсные лимиты заранее.
• Сохранение результатов – после завершения обучения в директории RUN появляется history.json. Если файл пустой или содержит только заголовок, значит, обучение упало ещё до записи метрик.

Как быстро проверить, что всё работает?

• Запустите скрипт с небольшим train.train_size=0 и train.num_epochs=1. Это «прогон «на сухую», который покажет, что CLI принимает параметры.
• После первого шага откройте {RUN}/history.json и убедитесь, что в нём есть хотя бы один объект с полями step, train_acc и val_acc.
• Проверьте, что в {RUN}/training_dashboard.png отрисовалась графика – если нет, скорее всего, matplotlib не нашёл подходящий backend.

Практический совет: автоматизируйте проверку входных колонок

Функция col(*cands) ищет нужную колонку в DataFrame по набору псевдонимов. Она спасает от опечаток, но её стоит дополнить логикой отладки:

• Вывести список найденных колонок, если ни одна из кандидатных не подошла.
• Поднять исключение с чётким сообщением, а не возвращать None, чтобы сразу увидеть проблему.

Графики, которые действительно помогают

• Skill accuracy over steps – основной индикатор качества. Если кривая валидации «плюсует» ниже базовой линии (base["hard"]), значит, модель хуже, чем простой сид.
• Edit‑budget / LR schedule – отслеживание изменения learning rate важно при косинусной планировке: резкий скачок может свидетельствовать о неверных параметрах lr_sched.
• Cumulative token usage – полезно для оценки затрат на обучение в больших трансформерах. Если рост токенов резко ускоряется, проверьте gradient.minibatch_size и gradient.merge_batch_size.

Типичные ошибки и «чек‑лист» перед запуском

• ✅ Проверить, что все пути (CFG, SPLIT, RUN) существуют.
• ✅ Убедиться, что версии Python и библиотек (pandas, matplotlib) совместимы с train.py.
• ✅ Установить переменные окружения CUDA_VISIBLE_DEVICES, если работаете на GPU.
• ✅ Прописать fallback‑значения в RUN_KNOBS на случай, если кто‑то забудет задать lr_sched или workers.
• ❌ Не забывать про optimizer.use_slow_update=true в продакшене – он сильно замедляет обучение без существенного прироста качества.

Где черпать дополнительную информацию?

Все детали реализации scripts/train.py и поддерживаемые параметры описаны в репозитории проекта на GitHub. Рекомендуем регулярно сверяться с основным README и с официальной документацией используемых библиотек (pandas, matplotlib, PyTorch).