code/scripts/train_baseline.sh

#!/usr/bin/env bash
# baseline 动作臂（linear / xattn / prompt / adaln，baseline/SPEC.md）正式训练：与 train_arope.sh 完全同一配方
# —— 8 卡 ZeRO-2、GA 默认 2、lr 1e-5、warmup 500、每 1000 步存权重（+ --save_state 两槽轮转）、每 500 步验证、
# --min_rt_ratio 0.8 / --val_min_rt_ratio 0.9、seed 0；唯一的差别是 --arm（普通 RoPE、无 mask、权重全 1、
# 文本按臂选：prompt 带动作从句，其余剥掉）。5k 步实验照 arope_5k_ga2 的做法在末尾覆盖：
#     bash scripts/train_baseline.sh linear --max_steps 5000 --warmup_steps 200
# 用法：bash scripts/train_baseline.sh <arm> [额外参数...]
#   RUN=xxx 改输出名（默认 <arm>_40k）；GA=1 用 accelerate_zero2.yaml；ARM_KWARGS='{"enable_mouse": false, "window_frames": 1}'
#   给 xattn 复刻旧报告的 98.6M 口径；崩溃续训：bash scripts/train_baseline.sh xattn --resume outputs/xattn_40k/state
set -euo pipefail
ROOT=/opt/dlami/nvme/zhiyangdeng/ActionRoPE
export DIFFSYNTH_SKIP_DOWNLOAD=True
export PYTHONPATH="$ROOT"
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="${CUDA_VISIBLE_DEVICES:-0,1,2,3,4,5,6,7}"
ARM="${1:?用法: bash scripts/train_baseline.sh <linear|xattn|prompt|adaln|plain> [额外参数...]}"; shift
case "$ARM" in linear|xattn|prompt|adaln|plain) ;; *) echo "未知臂 $ARM（arope 请用 scripts/train_arope.sh）" >&2; exit 2;; esac
GA="${GA:-2}"   # 梯度累积（全局 batch = 8 卡 × GA）；yaml 随之选 accelerate_zero2_ga${GA}.yaml（GA=1 用 accelerate_zero2.yaml）
CFG=$([ "$GA" = 1 ] && echo accelerate_zero2.yaml || echo "accelerate_zero2_ga${GA}.yaml")
RUN="${RUN:-${ARM}_40k}"
ARM_KWARGS="${ARM_KWARGS:-}"
KW_ARG=()
[ -n "$ARM_KWARGS" ] && KW_ARG=(--arm_kwargs "$ARM_KWARGS")
mkdir -p "$ROOT/outputs/$RUN"
"$ROOT/.venv/bin/accelerate" launch --config_file "$ROOT/configs/$CFG" \
  "$ROOT/actionrope/train.py" \
  --arm "$ARM" "${KW_ARG[@]}" --scene_dropout 0.1 \
  --lr 1e-5 --weight_decay 0.01 --warmup_steps 500 \
  --max_steps 40000 --save_every 1000 --save_state --val_every 500 --val_n 16 --val_timesteps 200,500,800 \
  --min_rt_ratio 0.8 --val_min_rt_ratio 0.9 \
  --grad_accum "$GA" --num_workers 2 --seed 0 \
  --output "$ROOT/outputs/$RUN" "$@" 2>&1 | tee -a "$ROOT/outputs/$RUN/train.log"