这一周可以说是过的飞快，真是学到了点东西，模型的训练也开始了。

系统方面的话，SGLang 还是基本没什么进展，但是对我们现在用的这个 music transformer 的架构是大致了解了。我们 mentor 现在是让我们从算子的结构画一个模型图出来，目前还没倒出空来干。

模型方面进展挺多的，处理了我们的新的、巨大的 dataset：Aria。现在用的是最简单的分离 melody 和 accompaniment 的方法，之后可能会试一试别的，比如 skyline。在最简单的分离方法得到的数据集上，我们已经训练了两轮模型了，一个没有 interleave_pos 这个参数，另外一个有。这个参数差不多意思就是序列交错，就是一个 acc 和 一个 mel 是交错的，有这个参数就是相当于告诉了模型这个数据训练的时候是交错的。

之所以这个系统方向进展比较缓慢，就在于我们都得首先熟悉模型，要不然系统也做不了。其次就是训练的时候遇到了一些问题，调了很久训练参数。再就是有一些工具的安装，比如说这个 rclone。

因为你模型训练好之后，就算这是个小模型，参数也是很大的，你想别的地方地方用你就得传到什么地方，这个 rclone 就是干这个的。我用 scp 可能 1 M/s 都没有，他这个直接 120 M/s。

再就是 merge 代码费了点时间。

得抓紧搞模型图了。