# 训练带教流程说明（先跑通再提效）

## 阶段 1：1~2 天小批量，先看收敛
1. 选一份 top200 因子文件。
2. 单卡运行 `train_mlp_torch.py`。
3. 看 `metrics.json` 中 `val_rmse` 是否逐轮下降并趋稳。

## 阶段 2：提效（保持模型不变）
1. 调 `rdcc`：`--rdcc-nbytes-mb 256/512` 对比读取速度。
2. 调 IO：`batch_rows` 逐步增大到机器可承受。
3. 调 GPU：打开 `--use-amp`，监控显卡利用率。

## 阶段 3：8 卡 DDP 放大到三个月
1. 用 `torchrun --nproc_per_node=8 train_mlp_ddp.py ...`。
2. 先 `max-days 2` 验证无报错。
3. 再改 `max-days 60` 进入中批量训练。

## 收敛的最小判定
- 连续 2 个 epoch 的 `val_rmse` 改善 < 0.5%，并且无发散/NaN。

## 输出结果位置
- 单卡：`output/torch_runs/`
- DDP：`output/ddp_runs/`
