jackf857/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Projects Releases Wiki Activity
Files
57d42d92cc16bc5d94b409132b667d50aaaba57c
llama-3-8b-base-new-dpo-hh-…/train.log
ModelHub XC 57d42d92cc 初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型 
Model: jackf857/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802
Source: Original Platform
2026-06-06 12:06:39 +08:00

8499 lines
2.0 MiB
Raw Blame History

This file contains invisible Unicode characters

This file contains invisible Unicode characters that are indistinguishable to humans but may be processed differently by a computer. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

2026-04-21 23:39:48 - INFO - __main__ - Model parameters ModelArguments(base_model_revision=None, model_name_or_path='/root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200', model_revision='main', model_code_revision=None, torch_dtype='bfloat16', tokenizer_name_or_path=None, trust_remote_code=False, attn_implementation='flash_attention_2', use_peft=False, lora_r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, lora_target_modules=None, lora_modules_to_save=None, load_in_8bit=False, load_in_4bit=False, bnb_4bit_quant_type='nf4', use_bnb_nested_quant=False, bnb_4bit_quant_storage='uint8')
2026-04-21 23:39:48 - INFO - __main__ - Data parameters DataArguments(chat_template=None, dataset_mixer={'Anthropic/hh-rlhf': 1.0}, text_column='text', dataset_splits=['train', 'test'], dataset_configs=['helpful-base'], dataset_dir=None, preprocessing_num_workers=12, use_persistent_hf_cache=True, hf_cache_dir='/root/dynamic-dpo-v4/outputs/hf/datasets', truncation_side=None, auto_insert_empty_system_msg=True, preprocessing_log_samples=0, preprocessing_log_dir=None)
2026-04-21 23:39:48 - INFO - __main__ - Training/evaluation parameters NewDPOConfig(
_n_gpu=1,
accelerator_config={'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None, 'use_configured_state': False},
adafactor=False,
adam_beta1=0.9,
adam_beta2=0.999,
adam_epsilon=1e-08,
auto_find_batch_size=False,
average_tokens_across_devices=False,
batch_eval_metrics=False,
beta=0.1,
bf16=True,
bf16_full_eval=False,
data_seed=None,
dataloader_drop_last=True,
dataloader_num_workers=0,
dataloader_persistent_workers=False,
dataloader_pin_memory=True,
dataloader_prefetch_factor=None,
dataset_num_proc=12,
ddp_backend=None,
ddp_broadcast_buffers=None,
ddp_bucket_cap_mb=None,
ddp_find_unused_parameters=None,
ddp_timeout=1800,
debug=[],
deepspeed=None,
disable_dropout=True,
disable_tqdm=False,
do_eval=True,
do_predict=False,
do_train=False,
eta=0.1,
eval_accumulation_steps=None,
eval_delay=0,
eval_do_concat_batches=True,
eval_on_start=False,
eval_steps=200,
eval_strategy=IntervalStrategy.STEPS,
eval_use_gather_object=False,
f_alpha_divergence_coef=1.0,
f_divergence_type=reverse_kl,
force_use_ref_model=False,
fp16=False,
fp16_backend=auto,
fp16_full_eval=False,
fp16_opt_level=O1,
fsdp=[],
fsdp_config={'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False},
fsdp_min_num_params=0,
fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap=None,
full_determinism=False,
generate_during_eval=False,
gradient_accumulation_steps=2,
gradient_checkpointing=True,
gradient_checkpointing_kwargs={'use_reentrant': False},
greater_is_better=None,
group_by_length=False,
half_precision_backend=auto,
hub_always_push=False,
hub_margin_dataset_id=None,
hub_model_id=jackf857/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802,
hub_model_revision=main,
hub_private_repo=None,
hub_strategy=HubStrategy.EVERY_SAVE,
hub_token=<HUB_TOKEN>,
ignore_data_skip=False,
include_for_metrics=[],
include_inputs_for_metrics=False,
include_num_input_tokens_seen=False,
include_tokens_per_second=False,
is_encoder_decoder=None,
jit_mode_eval=False,
label_names=None,
label_pad_token_id=-100,
label_smoothing=0.0,
label_smoothing_factor=0.0,
learning_rate=5e-07,
length_column_name=length,
load_best_model_at_end=False,
local_rank=0,
log_level=info,
log_level_replica=warning,
log_on_each_node=True,
logging_dir=outputs/llama3-8b-base-new-method-s_star0.85/runs/Apr21_23-39-47_4ab23a513308,
logging_first_step=True,
logging_nan_inf_filter=True,
logging_steps=5,
logging_strategy=IntervalStrategy.STEPS,
loss_type=sigmoid,
lr_scheduler_kwargs={},
lr_scheduler_type=SchedulerType.COSINE,
margin_dataset_private=None,
margin_dataset_split=train,
margin_log_path=/root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802/margin_logs,
margin_log_steps=1,
margin_save_full=True,
max_grad_norm=1.0,
max_length=512,
max_prompt_length=256,
max_steps=-1,
max_target_length=None,
metric_for_best_model=None,
model_adapter_name=None,
model_init_kwargs=None,
mp_parameters=,
neftune_noise_alpha=None,
no_cuda=False,
non_finite_logits_handling=error,
num_train_epochs=1,
optim=OptimizerNames.ADAMW_TORCH,
optim_args=None,
optim_target_modules=None,
output_dir=/root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802,
overwrite_output_dir=False,
padding_value=None,
past_index=-1,
per_device_eval_batch_size=8,
per_device_train_batch_size=8,
post_tokenization_log_dir=None,
post_tokenization_log_samples=0,
precompute_ref_batch_size=None,
precompute_ref_eval_batch_size=None,
precompute_ref_log_probs=False,
prediction_loss_only=False,
push_margin_dataset=True,
push_to_hub=True,
push_to_hub_model_id=None,
push_to_hub_organization=None,
push_to_hub_token=<PUSH_TO_HUB_TOKEN>,
q_target=0.45,
ray_scope=last,
ref_adapter_name=None,
ref_model_init_kwargs=None,
ref_model_mixup_alpha=0.9,
ref_model_sync_steps=64,
reference_free=False,
remove_unused_columns=False,
report_to=['wandb'],
require_explicit_ref_model=True,
restore_callback_states_from_checkpoint=False,
resume_from_checkpoint=None,
reuse_tokenized_dataset=True,
rpo_alpha=None,
run_name=llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802,
s_star=0.85,
save_on_each_node=False,
save_only_model=False,
save_safetensors=True,
save_steps=50,
save_strategy=SaveStrategy.NO,
save_total_limit=2,
seed=42,
sft_weight=0.0,
skip_memory_metrics=True,
sync_ref_model=False,
tf32=None,
tokenization_batch_size=128,
tokenization_mode=online,
tokenized_dataset_cache_dir=/root/dynamic-dpo-v4/outputs/tokenized_preferences,
torch_compile=False,
torch_compile_backend=None,
torch_compile_mode=None,
torch_empty_cache_steps=None,
torchdynamo=None,
tp_size=0,
tpu_metrics_debug=False,
tpu_num_cores=None,
trainer_type=new_dpo,
truncation_mode=keep_end,
use_cpu=False,
use_ipex=False,
use_legacy_prediction_loop=False,
use_liger_kernel=False,
use_mps_device=False,
wandb_project=llama3-8b-base-new-method-hh-beta-0.1,
warmup_ratio=0.1,
warmup_steps=0,
weight_decay=0.0,
)
2026-04-21 23:39:48 - INFO - __main__ - Using W&B project from training args: llama3-8b-base-new-method-hh-beta-0.1
2026-04-21 23:39:48 - INFO - __main__ - New-DPO parameters: beta=0.1, q_target=0.45, s_star=0.85, eta=0.1
2026-04-21 23:39:48 - INFO - __main__ - Using persistent HF datasets cache at /root/dynamic-dpo-v4/outputs/hf/datasets
Downloading readme: 0%| | 0.00/5.77k [00:00<?, ?B/s] Downloading readme: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.77k/5.77k [00:00<00:00, 33.9kB/s] Downloading readme: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.77k/5.77k [00:00<00:00, 33.8kB/s]
Downloading data: 0%| | 0.00/16.2M [00:00<?, ?B/s] Downloading data: 65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 10.5M/16.2M [00:00<00:00, 28.0MB/s] Downloading data: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16.2M/16.2M [00:00<00:00, 39.4MB/s]
Downloading data: 0%| | 0.00/875k [00:00<?, ?B/s] Downloading data: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 875k/875k [00:00<00:00, 4.72MB/s] Downloading data: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 875k/875k [00:00<00:00, 4.70MB/s]
Generating train split: 0 examples [00:00, ? examples/s] Generating train split: 6601 examples [00:00, 48790.83 examples/s] Generating train split: 19871 examples [00:00, 65360.66 examples/s] Generating train split: 33283 examples [00:00, 71632.19 examples/s] Generating train split: 43835 examples [00:00, 77098.29 examples/s] Generating train split: 43835 examples [00:00, 72583.66 examples/s]
Generating test split: 0 examples [00:00, ? examples/s] Generating test split: 2354 examples [00:00, 83540.42 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (train): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 4%|████▎ | 1753/43598 [00:00<00:02, 17457.43 examples/s]2026-04-21 23:39:55 - WARNING - __main__ - Dropped 237 non-canonical HH preference examples from split `train` before normalization (126 x HH preprocessing expects exactly one final assistant response in chosen/rejected suffixes., 111 x HH chosen/rejected transcripts must each contain a divergent assistant response.).
Normalizing raw HH preferences (train): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 4%|████▏ | 1711/43598 [00:00<00:02, 17021.10 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 4%|████▏ | 1713/43598 [00:00<00:02, 17056.49 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 4%|████▎ | 1729/43598 [00:00<00:02, 17207.39 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 8%|████████▍ | 3421/43598 [00:00<00:02, 17064.91 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 8%|█████████▏ | 3661/43598 [00:00<00:04, 9008.98 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 14%|██████████████▊ | 6000/43598 [00:00<00:02, 17050.27 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 9%|█████████▉ | 3989/43598 [00:00<00:04, 9394.71 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 12%|█████████████ | 5272/43598 [00:00<00:03, 11073.97 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 9%|██████████ | 4000/43598 [00:00<00:04, 9631.93 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 18%|███████████████████▊ | 7998/43598 [00:00<00:02, 17602.99 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 13%|█████████████▉ | 5639/43598 [00:00<00:03, 11371.74 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 16%|█████████████████▎ | 7000/43598 [00:00<00:02, 12804.91 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 13%|██████████████▍ | 5851/43598 [00:00<00:03, 12145.58 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 17%|█████████████████▉ | 7230/43598 [00:00<00:02, 12660.43 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 21%|██████████████████████▎ | 8995/43598 [00:00<00:02, 14613.95 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 24%|█████████████████████████▉ | 10587/43598 [00:00<00:01, 17459.45 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 17%|██████████████████▋ | 7543/43598 [00:00<00:02, 13519.86 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 21%|██████████████████████▎ | 9000/43598 [00:00<00:02, 13933.32 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 25%|██████████████████████████▎ | 10730/43598 [00:00<00:02, 15408.62 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 21%|██████████████████████▉ | 9236/43598 [00:00<00:02, 14509.78 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 30%|████████████████████████████████▎ | 13182/43598 [00:00<00:01, 17397.68 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 25%|██████████████████████████▋ | 10864/43598 [00:00<00:02, 15291.63 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 29%|██████████████████████████████▌ | 12460/43598 [00:00<00:01, 15963.52 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 25%|██████████████████████████▉ | 11000/43598 [00:00<00:02, 15358.47 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 34%|████████████████████████████████████▊ | 15000/43598 [00:00<00:01, 17388.73 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 29%|██████████████████████████████▊ | 12559/43598 [00:00<00:01, 15773.04 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 32%|██████████████████████████████████▊ | 14168/43598 [00:00<00:01, 16293.55 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 30%|███████████████████████████████▉ | 13000/43598 [00:00<00:01, 16075.64 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 39%|█████████████████████████████████████████▋ | 17000/43598 [00:00<00:01, 17463.78 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 33%|██████████████████████████████████▉ | 14248/43598 [00:01<00:01, 16101.36 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 37%|███████████████████████████████████████▎ | 16000/43598 [00:01<00:01, 16684.79 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 34%|████████████████████████████████████▍ | 14866/43598 [00:01<00:01, 16817.52 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 44%|██████████████████████████████████████████████▌ | 18996/43598 [00:01<00:01, 17730.65 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 37%|███████████████████████████████████████▎ | 16000/43598 [00:01<00:01, 16378.42 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 41%|███████████████████████████████████████████▊ | 17842/43598 [00:01<00:01, 17194.02 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 41%|███████████████████████████████████████████▊ | 17828/43598 [00:01<00:01, 16936.50 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 40%|██████████████████████████████████████████▋ | 17409/43598 [00:01<00:01, 16868.37 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 50%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 21595/43598 [00:01<00:01, 17583.35 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 47%|██████████████████████████████████████████████████ | 20416/43598 [00:01<00:01, 17174.12 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 47%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 20371/43598 [00:01<00:01, 16940.87 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 46%|█████████████████████████████████████████████████ | 20000/43598 [00:01<00:01, 16921.37 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 55%|███████████████████████████████████████████████████████████▍ | 24196/43598 [00:01<00:01, 17497.38 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 53%|████████████████████████████████████████████████████████▍ | 23000/43598 [00:01<00:01, 17172.97 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 50%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 21842/43598 [00:01<00:01, 17295.51 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 26000/43598 [00:01<00:01, 17441.82 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 53%|████████████████████████████████████████████████████████▍ | 23000/43598 [00:01<00:01, 16974.47 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 57%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 25000/43598 [00:01<00:01, 17283.91 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 27843/43598 [00:01<00:00, 17694.34 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 56%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 24419/43598 [00:01<00:01, 17249.43 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 57%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24988/43598 [00:01<00:01, 17389.37 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 26846/43598 [00:01<00:00, 17587.59 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 30477/43598 [00:01<00:00, 17642.90 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 27000/43598 [00:01<00:00, 17173.60 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 27524/43598 [00:01<00:00, 17217.45 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 29425/43598 [00:01<00:00, 17443.86 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 28858/43598 [00:01<00:00, 17506.78 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 33104/43598 [00:01<00:00, 17595.74 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 30091/43598 [00:01<00:00, 17180.73 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 32023/43598 [00:02<00:00, 17400.45 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 34982/43598 [00:01<00:00, 17756.07 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31462/43598 [00:01<00:00, 17455.26 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 32000/43598 [00:02<00:00, 17253.35 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 33991/43598 [00:02<00:00, 17725.23 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 33984/43598 [00:02<00:00, 17532.28 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 34000/43598 [00:02<00:00, 17248.59 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 36560/43598 [00:02<00:00, 17517.56 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 35986/43598 [00:02<00:00, 17559.09 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 36414/43598 [00:02<00:00, 17069.42 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 37331/43598 [00:02<00:00, 12599.56 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 39035/43598 [00:02<00:00, 13457.51 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 39000/43598 [00:02<00:00, 17024.23 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 39065/43598 [00:02<00:00, 13194.81 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 38183/43598 [00:02<00:00, 13542.51 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 41000/43598 [00:02<00:00, 14415.01 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 40843/43598 [00:02<00:00, 17357.69 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 41000/43598 [00:02<00:00, 14076.42 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 40000/43598 [00:02<00:00, 14335.80 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 43000/43598 [00:02<00:00, 15210.89 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 16375.48 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (train): 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42856/43598 [00:02<00:00, 15024.35 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 41860/43598 [00:02<00:00, 15293.06 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 15484.04 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (train): 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 42792/43598 [00:02<00:00, 12411.70 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 43554/43598 [00:02<00:00, 15693.29 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 15649.01 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 15190.41 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (test): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1763/2339 [00:00<00:00, 17570.91 examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 16606.90 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (test): 76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1773/2339 [00:00<00:00, 17661.97 examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 16568.59 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (test): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s]2026-04-21 23:40:00 - WARNING - __main__ - Dropped 15 non-canonical HH preference examples from split `test` before normalization (9 x HH preprocessing expects exactly one final assistant response in chosen/rejected suffixes., 6 x HH chosen/rejected transcripts must each contain a divergent assistant response.).
Normalizing raw HH preferences (test): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1666/2339 [00:00<00:00, 16594.14 examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1767/2339 [00:00<00:00, 17601.99 examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 16624.94 examples/s]
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 15675.44 examples/s]
2026-04-21 23:40:00 - INFO - __main__ - Training on the following splits: ['train : 43598', 'test : 2339']
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-21 23:40:00,308 >> loading file tokenizer.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-21 23:40:00,308 >> loading file tokenizer.model
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-21 23:40:00,308 >> loading file added_tokens.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-21 23:40:00,308 >> loading file special_tokens_map.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-21 23:40:00,308 >> loading file tokenizer_config.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-21 23:40:00,308 >> loading file chat_template.jinja
[INFO|tokenization_utils_base.py:2323] 2026-04-21 23:40:00,686 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 1%|▋ | 300/43598 [00:00<01:42, 424.28 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 1%|▌ | 286/43598 [00:00<01:51, 388.22 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 2%|█▉ | 947/43598 [00:00<00:31, 1345.37 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 3%|██▋ | 1277/43598 [00:00<00:24, 1750.32 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 7%|██████▏ | 3022/43598 [00:01<00:09, 4427.15 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 8%|██████▊ | 3316/43598 [00:01<00:08, 4615.97 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 14%|████████████▋ | 6124/43598 [00:01<00:04, 8457.17 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 15%|█████████████▌ | 6543/43598 [00:01<00:04, 9021.09 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 23%|████████████████████▎ | 9968/43598 [00:01<00:02, 13137.13 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 30%|██████████████████████████▍ | 13106/43598 [00:01<00:01, 16595.07 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 1%|▌ | 288/43598 [00:00<01:47, 403.48 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 24%|████████████████████▋ | 10253/43598 [00:01<00:02, 12940.89 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 1%|▌ | 278/43598 [00:00<01:50, 392.54 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 2%|██ | 988/43598 [00:00<00:29, 1429.30 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 38%|█████████████████████████████████ | 16367/43598 [00:01<00:01, 18340.98 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 32%|███████████████████████████▉ | 13816/43598 [00:01<00:01, 15321.99 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 2%|██ | 965/43598 [00:00<00:31, 1340.50 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 43%|██████████████████████████████████████▎ | 18962/43598 [00:01<00:01, 19773.89 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 5%|████▋ | 2296/43598 [00:00<00:12, 3420.02 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 40%|███████████████████████████████████▌ | 17638/43598 [00:01<00:01, 17762.56 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 7%|█████▉ | 2900/43598 [00:01<00:10, 4062.19 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 9%|████████▏ | 3968/43598 [00:01<00:06, 5954.86 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 54%|███████████████████████████████████████████████▌ | 23536/43598 [00:01<00:00, 23541.25 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 61%|█████████████████████████████████████████████████████▋ | 26570/43598 [00:01<00:00, 25145.75 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 17%|███████████████▏ | 7449/43598 [00:01<00:03, 11168.30 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 50%|███████████████████████████████████████████▌ | 21586/43598 [00:01<00:01, 19715.47 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 15%|█████████████▋ | 6642/43598 [00:01<00:04, 8975.87 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 68%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 29619/43598 [00:02<00:00, 25940.86 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 62%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 27166/43598 [00:01<00:00, 25519.84 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 25%|█████████████████████▌ | 10693/43598 [00:01<00:02, 14096.71 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 24%|█████████████████████▎ | 10555/43598 [00:01<00:02, 13131.94 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 32502/43598 [00:02<00:00, 25111.87 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 69%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 30052/43598 [00:02<00:00, 24650.05 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 35%|██████████████████████████████▍ | 15089/43598 [00:01<00:01, 19127.59 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 35401/43598 [00:02<00:00, 26101.75 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 33%|████████████████████████████▌ | 14171/43598 [00:01<00:01, 16769.13 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 33023/43598 [00:02<00:00, 23801.39 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 38452/43598 [00:02<00:00, 27139.72 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 43%|█████████████████████████████████████▋ | 18654/43598 [00:01<00:01, 20566.71 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 40%|██████████████████████████████████▉ | 17301/43598 [00:01<00:01, 18090.19 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 35681/43598 [00:02<00:00, 22485.29 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 55%|████████████████████████████████████████████████▊ | 24171/43598 [00:01<00:00, 28091.80 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 41466/43598 [00:02<00:00, 24554.48 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 48%|██████████████████████████████████████████▏ | 20908/43598 [00:01<00:01, 19463.70 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 38083/43598 [00:02<00:00, 22698.44 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 63%|███████████████████████████████████████████████████████▍ | 27466/43598 [00:01<00:00, 28605.62 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 58%|███████████████████████████████████████████████████▍ | 25486/43598 [00:01<00:00, 24428.83 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 40726/43598 [00:02<00:00, 23161.50 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 30851/43598 [00:02<00:00, 27209.84 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 15613.71 examples/s]
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 65%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 28244/43598 [00:02<00:00, 23791.14 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 33784/43598 [00:02<00:00, 27000.96 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 31073/43598 [00:02<00:00, 24414.88 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 43405/43598 [00:02<00:00, 17554.74 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 36857/43598 [00:02<00:00, 27457.20 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 33826/43598 [00:02<00:00, 25187.49 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 14787.78 examples/s]
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 39832/43598 [00:02<00:00, 25025.40 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 36708/43598 [00:02<00:00, 24947.72 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 42553/43598 [00:02<00:00, 22593.19 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 39547/43598 [00:02<00:00, 23826.53 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42208/43598 [00:02<00:00, 20904.90 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 15837.62 examples/s]
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 14743.50 examples/s]
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 8%|███████▊ | 195/2339 [00:00<00:07, 289.90 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 17%|███████████████▌ | 390/2339 [00:00<00:03, 543.42 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 8%|███████▊ | 195/2339 [00:00<00:07, 273.95 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 25%|███████████████████████▎ | 585/2339 [00:00<00:02, 769.88 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 42%|██████████████████████████████████████▎ | 975/2339 [00:01<00:01, 1330.61 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 25%|███████████████████████▎ | 585/2339 [00:00<00:02, 769.40 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 50%|█████████████████████████████████████████████▌ | 1170/2339 [00:01<00:00, 1349.54 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 58%|█████████████████████████████████████████████████████ | 1365/2339 [00:01<00:00, 1350.74 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 33%|███████████████████████████████ | 780/2339 [00:01<00:02, 733.61 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 8%|███████▊ | 195/2339 [00:00<00:06, 311.11 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 67%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1560/2339 [00:01<00:00, 1332.84 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 17%|███████████████▌ | 390/2339 [00:00<00:03, 532.67 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 8%|███████▊ | 195/2339 [00:00<00:08, 266.26 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 33%|██████████████████████████████▋ | 780/2339 [00:00<00:01, 1142.59 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1950/2339 [00:01<00:00, 1506.97 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 50%|██████████████████████████████████████████████ | 1170/2339 [00:01<00:01, 898.57 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 17%|███████████████▌ | 390/2339 [00:00<00:03, 489.48 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 58%|█████████████████████████████████████████████████████▋ | 1365/2339 [00:01<00:00, 990.99 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2145/2339 [00:01<00:00, 1322.77 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 25%|███████████████████████▎ | 585/2339 [00:01<00:02, 665.74 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 50%|█████████████████████████████████████████████▌ | 1170/2339 [00:01<00:00, 1232.24 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 67%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1560/2339 [00:01<00:00, 1079.42 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:02<00:00, 1134.41 examples/s]
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 42%|██████████████████████████████████████▎ | 975/2339 [00:01<00:01, 1098.71 examples/s]/root/dynamic-dpo-v4/scripts/tokenized_dpo_trainer.py:391: UserWarning: You passed a model_id to the trainer. This will automatically create an `AutoModelForCausalLM` or a `PeftModel` (if you passed a `peft_config`) for you.
warnings.warn(
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1755/2339 [00:01<00:00, 1719.69 examples/s][WARNING|logging.py:328] 2026-04-21 23:40:05,590 >> You are attempting to use Flash Attention 2.0 with a model not initialized on GPU. Make sure to move the model to GPU after initializing it on CPU with `model.to('cuda')`.
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1950/2339 [00:02<00:00, 1326.95 examples/s] Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1447.60it/s]
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 50%|█████████████████████████████████████████████▌ | 1170/2339 [00:01<00:01, 1123.97 examples/s] Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1482.39it/s]
[WARNING|trainer.py:821] 2026-04-21 23:40:05,702 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use `Trainer.processing_class = processing_class` instead.
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2145/2339 [00:02<00:00, 1290.71 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2145/2339 [00:01<00:00, 1774.39 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 58%|█████████████████████████████████████████████████████ | 1365/2339 [00:01<00:00, 1100.99 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:02<00:00, 1257.73 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:01<00:00, 1289.93 examples/s]
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 67%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1560/2339 [00:01<00:00, 1131.21 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:02<00:00, 962.01 examples/s]
2026-04-21 23:40:06 - INFO - __main__ - Processed train sample 41905:
Prompt:
<|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
What is the best way to clean my refrigerator?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
Well, I have a few ideas, but the best way to know what works best is to run some tests and then analyze the data to figure out which technique works best.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
What are your ideas?<|eot_id|>
Chosen:
<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
Some of my ideas include wiping down the interior with a rag, using bleach and water to wipe down the door, emptying the contents of the fridge to scrub the shelves with a clean cloth, cleaning the interior of the fridge with vinegar and water, and using a vacuum cleaner to clean the interior.<|eot_id|>
Rejected:
<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
I was thinking that you could try different types of soap, which could be a variation of “soap,” like antibacterial soap. I was also thinking that you could try using different tools, like a toothbrush, to clean the inside. Or I was thinking that you could try different ways to get the gunk out, like using a squeegee, or using a paper towel. I was also thinking you could try other types of cleaning, like vacuuming, but I think that could have the opposite of the desired effect.<|eot_id|>
/root/dynamic-dpo-v4/scripts/tokenized_dpo_trainer.py:391: UserWarning: You passed a model_id to the trainer. This will automatically create an `AutoModelForCausalLM` or a `PeftModel` (if you passed a `peft_config`) for you.
warnings.warn(
[INFO|configuration_utils.py:691] 2026-04-21 23:40:06,096 >> loading configuration file /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200/config.json
[INFO|configuration_utils.py:765] 2026-04-21 23:40:06,098 >> Model config LlamaConfig {
"architectures": [
"LlamaForCausalLM"
],
"attention_bias": false,
"attention_dropout": 0.0,
"bos_token_id": 128000,
"eos_token_id": 128001,
"head_dim": 128,
"hidden_act": "silu",
"hidden_size": 4096,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 14336,
"max_position_embeddings": 8192,
"mlp_bias": false,
"model_type": "llama",
"num_attention_heads": 32,
"num_hidden_layers": 32,
"num_key_value_heads": 8,
"pretraining_tp": 1,
"rms_norm_eps": 1e-05,
"rope_scaling": null,
"rope_theta": 500000.0,
"tie_word_embeddings": false,
"torch_dtype": "bfloat16",
"transformers_version": "4.51.0",
"use_cache": false,
"vocab_size": 128256
}
[INFO|modeling_utils.py:1121] 2026-04-21 23:40:06,119 >> loading weights file /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200/model.safetensors.index.json
[INFO|modeling_utils.py:2167] 2026-04-21 23:40:06,119 >> Instantiating LlamaForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.
[WARNING|logging.py:328] 2026-04-21 23:40:06,121 >> You are attempting to use Flash Attention 2.0 with a model not initialized on GPU. Make sure to move the model to GPU after initializing it on CPU with `model.to('cuda')`.
[INFO|configuration_utils.py:1142] 2026-04-21 23:40:06,123 >> Generate config GenerationConfig {
"bos_token_id": 128000,
"eos_token_id": 128001,
"use_cache": false
}
/root/dynamic-dpo-v4/scripts/tokenized_dpo_trainer.py:391: UserWarning: You passed a model_id to the trainer. This will automatically create an `AutoModelForCausalLM` or a `PeftModel` (if you passed a `peft_config`) for you.
warnings.warn(
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s][WARNING|logging.py:328] 2026-04-21 23:40:06,168 >> You are attempting to use Flash Attention 2.0 with a model not initialized on GPU. Make sure to move the model to GPU after initializing it on CPU with `model.to('cuda')`.
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1755/2339 [00:01<00:00, 1128.68 examples/s] Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1284.85it/s]
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1309.26it/s]
[WARNING|trainer.py:821] 2026-04-21 23:40:06,275 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use `Trainer.processing_class = processing_class` instead.
Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1950/2339 [00:02<00:00, 1164.13 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2144/2339 [00:02<00:00, 1226.02 examples/s] Formatting comparisons with prompt template (num_proc=12): 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2144/2339 [00:02<00:00, 929.94 examples/s]
/root/dynamic-dpo-v4/scripts/tokenized_dpo_trainer.py:391: UserWarning: You passed a model_id to the trainer. This will automatically create an `AutoModelForCausalLM` or a `PeftModel` (if you passed a `peft_config`) for you.
warnings.warn(
[WARNING|logging.py:328] 2026-04-21 23:40:06,668 >> You are attempting to use Flash Attention 2.0 with a model not initialized on GPU. Make sure to move the model to GPU after initializing it on CPU with `model.to('cuda')`.
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1364.19it/s]
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1459.40it/s]
[WARNING|trainer.py:821] 2026-04-21 23:40:06,753 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use `Trainer.processing_class = processing_class` instead.
Loading checkpoint shards: 14%|███████████████████▋ | 1/7 [00:01<00:10, 1.67s/it] Loading checkpoint shards: 29%|███████████████████████████████████████▍ | 2/7 [00:03<00:08, 1.61s/it] Loading checkpoint shards: 43%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3/7 [00:04<00:06, 1.63s/it] Loading checkpoint shards: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4/7 [00:06<00:04, 1.64s/it] Loading checkpoint shards: 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 5/7 [00:08<00:03, 1.60s/it] Loading checkpoint shards: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 6/7 [00:09<00:01, 1.62s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.35s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.50s/it]
[INFO|modeling_utils.py:4926] 2026-04-21 23:40:16,675 >> All model checkpoint weights were used when initializing LlamaForCausalLM.
[INFO|modeling_utils.py:4934] 2026-04-21 23:40:16,676 >> All the weights of LlamaForCausalLM were initialized from the model checkpoint at /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200.
If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use LlamaForCausalLM for predictions without further training.
[INFO|configuration_utils.py:1095] 2026-04-21 23:40:16,678 >> loading configuration file /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200/generation_config.json
[INFO|configuration_utils.py:1142] 2026-04-21 23:40:16,679 >> Generate config GenerationConfig {
"bos_token_id": 128000,
"do_sample": true,
"eos_token_id": 128001,
"max_length": 4096,
"temperature": 0.6,
"top_p": 0.9
}
[INFO|configuration_utils.py:691] 2026-04-21 23:40:16,680 >> loading configuration file /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200/config.json
[INFO|configuration_utils.py:765] 2026-04-21 23:40:16,680 >> Model config LlamaConfig {
"architectures": [
"LlamaForCausalLM"
],
"attention_bias": false,
"attention_dropout": 0.0,
"bos_token_id": 128000,
"eos_token_id": 128001,
"head_dim": 128,
"hidden_act": "silu",
"hidden_size": 4096,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 14336,
"max_position_embeddings": 8192,
"mlp_bias": false,
"model_type": "llama",
"num_attention_heads": 32,
"num_hidden_layers": 32,
"num_key_value_heads": 8,
"pretraining_tp": 1,
"rms_norm_eps": 1e-05,
"rope_scaling": null,
"rope_theta": 500000.0,
"tie_word_embeddings": false,
"torch_dtype": "bfloat16",
"transformers_version": "4.51.0",
"use_cache": false,
"vocab_size": 128256
}
[INFO|modeling_utils.py:1121] 2026-04-21 23:40:16,681 >> loading weights file /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200/model.safetensors.index.json
[INFO|modeling_utils.py:2167] 2026-04-21 23:40:16,681 >> Instantiating LlamaForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.
[INFO|configuration_utils.py:1142] 2026-04-21 23:40:16,684 >> Generate config GenerationConfig {
"bos_token_id": 128000,
"eos_token_id": 128001,
"use_cache": false
}
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 14%|███████████████████▋ | 1/7 [00:01<00:09, 1.54s/it] Loading checkpoint shards: 29%|███████████████████████████████████████▍ | 2/7 [00:03<00:07, 1.53s/it] Loading checkpoint shards: 43%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3/7 [00:04<00:06, 1.58s/it] Loading checkpoint shards: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4/7 [00:06<00:04, 1.60s/it] Loading checkpoint shards: 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 5/7 [00:07<00:03, 1.58s/it] Loading checkpoint shards: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 6/7 [00:09<00:01, 1.60s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.34s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.47s/it]
[INFO|modeling_utils.py:4926] 2026-04-21 23:40:27,021 >> All model checkpoint weights were used when initializing LlamaForCausalLM.
[INFO|modeling_utils.py:4934] 2026-04-21 23:40:27,021 >> All the weights of LlamaForCausalLM were initialized from the model checkpoint at /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200.
If your task is similar to the task the model of the checkpoint was trained on, you can already use LlamaForCausalLM for predictions without further training.
[INFO|configuration_utils.py:1095] 2026-04-21 23:40:27,023 >> loading configuration file /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200/generation_config.json
[INFO|configuration_utils.py:1142] 2026-04-21 23:40:27,023 >> Generate config GenerationConfig {
"bos_token_id": 128000,
"do_sample": true,
"eos_token_id": 128001,
"max_length": 4096,
"temperature": 0.6,
"top_p": 0.9
}
[WARNING|trainer.py:821] 2026-04-21 23:40:27,025 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use `Trainer.processing_class = processing_class` instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-21 23:40:27,025 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
Tokenizing train (num_proc=12): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 0%|▎ | 128/43598 [01:02<5:54:02, 2.05 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 1%|▋ | 256/43598 [01:02<2:25:44, 4.96 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 1%|█ | 384/43598 [01:02<1:19:14, 9.09 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 1%|█▍ | 512/43598 [01:02<48:03, 14.94 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 1%|█▊ | 640/43598 [01:03<30:53, 23.18 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 2%|██ | 768/43598 [01:03<20:32, 34.74 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 2%|██▍ | 896/43598 [01:03<14:05, 50.48 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 3%|███▏ | 1152/43598 [01:03<07:26, 95.11 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 3%|███▍ | 1280/43598 [01:03<05:40, 124.35 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 3%|███▊ | 1408/43598 [01:03<04:17, 163.75 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 4%|████▏ | 1536/43598 [01:03<03:16, 214.09 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 4%|████▌ | 1664/43598 [01:03<02:30, 278.85 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 4%|████▊ | 1792/43598 [01:03<01:57, 356.51 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 4%|█████▏ | 1920/43598 [01:04<01:34, 443.33 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 5%|█████▌ | 2048/43598 [01:04<01:16, 541.22 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 5%|█████▉ | 2176/43598 [01:04<01:05, 636.01 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 5%|██████▏ | 2304/43598 [01:04<00:56, 727.40 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 6%|██████▌ | 2432/43598 [01:04<00:50, 817.06 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 6%|██████▉ | 2560/43598 [01:04<00:47, 872.02 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 6%|███████▎ | 2688/43598 [01:04<00:43, 948.02 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 6%|███████▌ | 2816/43598 [01:04<00:41, 981.73 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 7%|███████▉ | 2944/43598 [01:05<00:39, 1040.96 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 7%|████████▏ | 3072/43598 [01:05<00:38, 1048.01 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 7%|████████▌ | 3200/43598 [01:05<00:38, 1060.60 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 8%|████████▉ | 3328/43598 [01:05<00:38, 1042.86 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 8%|█████████▎ | 3456/43598 [01:05<00:37, 1061.83 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 8%|█████████▌ | 3584/43598 [01:05<00:37, 1081.00 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 8%|█████████▊ | 3634/43598 [01:15<00:36, 1081.00 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 9%|██████████▎ | 3762/43598 [01:45<56:22, 11.78 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 9%|██████████▌ | 3890/43598 [01:45<40:47, 16.22 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 9%|██████████▉ | 4018/43598 [01:46<29:16, 22.53 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 10%|███████████▎ | 4146/43598 [01:46<20:55, 31.42 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 10%|███████████▋ | 4274/43598 [01:46<14:56, 43.88 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 10%|████████████ | 4402/43598 [01:46<10:40, 61.18 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 10%|████████████▎ | 4530/43598 [01:46<07:39, 85.01 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 11%|████████████▌ | 4658/43598 [01:46<05:32, 117.27 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 11%|████████████▉ | 4786/43598 [01:46<04:04, 158.94 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 11%|█████████████▎ | 4914/43598 [01:46<03:02, 212.33 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 12%|█████████████▋ | 5042/43598 [01:46<02:18, 279.17 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 12%|█████████████▉ | 5170/43598 [01:47<01:46, 360.82 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 12%|██████████████▎ | 5298/43598 [01:47<01:24, 452.70 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 12%|██████████████▋ | 5426/43598 [01:47<01:08, 558.77 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 13%|███████████████ | 5554/43598 [01:47<00:58, 650.81 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 13%|███████████████▍ | 5682/43598 [01:47<00:51, 738.04 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 13%|███████████████▋ | 5810/43598 [01:47<00:45, 833.43 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 14%|████████████████ | 5938/43598 [01:47<00:41, 902.52 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 14%|████████████████▍ | 6066/43598 [01:47<00:39, 960.89 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 14%|████████████████▊ | 6194/43598 [01:48<00:37, 993.68 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 15%|████████████████▉ | 6322/43598 [01:48<00:37, 1002.78 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 15%|█████████████████▎ | 6450/43598 [01:48<00:36, 1031.33 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 15%|█████████████████▋ | 6578/43598 [01:48<00:35, 1053.10 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 15%|█████████████████▉ | 6706/43598 [01:48<00:35, 1051.52 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 16%|██████████████████▎ | 6834/43598 [01:48<00:34, 1066.95 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 16%|██████████████████▋ | 6962/43598 [01:48<00:35, 1039.16 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 16%|███████████████████ | 7090/43598 [01:48<00:34, 1049.35 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 17%|███████████████████▎ | 7218/43598 [01:48<00:34, 1063.69 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 17%|███████████████████▌ | 7268/43598 [02:02<00:34, 1063.69 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 17%|████████████████████▏ | 7396/43598 [02:26<47:26, 12.72 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 17%|████████████████████▌ | 7524/43598 [02:26<34:21, 17.50 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 18%|████████████████████▉ | 7652/43598 [02:26<24:39, 24.29 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 18%|█████████████████████▏ | 7780/43598 [02:26<17:38, 33.84 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 18%|█████████████████████▌ | 7908/43598 [02:26<12:35, 47.27 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 18%|█████████████████████▉ | 8036/43598 [02:26<09:00, 65.81 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 19%|██████████████████████▎ | 8164/43598 [02:26<06:34, 89.81 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 19%|██████████████████████▊ | 8420/43598 [02:27<03:41, 158.94 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 20%|███████████████████████▏ | 8548/43598 [02:27<02:54, 201.23 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 20%|███████████████████████▍ | 8676/43598 [02:27<02:15, 257.56 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 20%|███████████████████████▊ | 8804/43598 [02:27<01:47, 324.99 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 20%|████████████████████████▏ | 8932/43598 [02:27<01:24, 409.49 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 21%|████████████████████████▌ | 9060/43598 [02:27<01:09, 499.32 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 21%|████████████████████████▊ | 9188/43598 [02:27<00:57, 593.80 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 21%|█████████████████████████▏ | 9316/43598 [02:27<00:49, 691.19 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 22%|█████████████████████████▌ | 9444/43598 [02:27<00:44, 767.32 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 22%|█████████████████████████▉ | 9572/43598 [02:28<00:40, 849.86 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 22%|██████████████████████████▎ | 9700/43598 [02:28<00:36, 924.75 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 23%|██████████████████████████▌ | 9828/43598 [02:28<00:36, 937.94 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 23%|██████████████████████████▉ | 9956/43598 [02:28<00:34, 988.34 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 23%|██████████████████████████▊ | 10084/43598 [02:28<00:33, 1014.60 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 23%|███████████████████████████▏ | 10212/43598 [02:28<00:32, 1035.91 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 24%|███████████████████████████▌ | 10340/43598 [02:28<00:32, 1029.18 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 24%|███████████████████████████▊ | 10468/43598 [02:28<00:30, 1071.21 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 24%|████████████████████████████▏ | 10596/43598 [02:29<00:30, 1082.00 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 25%|████████████████████████████▌ | 10724/43598 [02:29<00:29, 1099.19 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 25%|████████████████████████████▊ | 10852/43598 [02:29<00:31, 1031.97 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 25%|█████████████████████████████ | 10901/43598 [02:42<00:31, 1031.97 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 25%|█████████████████████████████▊ | 11029/43598 [03:08<44:33, 12.18 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 26%|██████████████████████████████▌ | 11285/43598 [03:08<25:10, 21.39 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 26%|██████████████████████████████▉ | 11413/43598 [03:08<19:15, 27.85 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 26%|███████████████████████████████▏ | 11541/43598 [03:08<14:29, 36.88 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 27%|███████████████████████████████▌ | 11669/43598 [03:08<10:44, 49.53 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 27%|███████████████████████████████▉ | 11797/43598 [03:08<07:54, 67.06 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 27%|████████████████████████████████▎ | 11925/43598 [03:08<05:51, 90.21 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 28%|████████████████████████████████▋ | 12181/43598 [03:09<03:23, 154.30 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 28%|█████████████████████████████████ | 12309/43598 [03:09<02:41, 194.28 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 29%|█████████████████████████████████▍ | 12437/43598 [03:09<02:08, 242.84 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 29%|█████████████████████████████████▋ | 12565/43598 [03:09<01:41, 306.09 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 29%|██████████████████████████████████ | 12693/43598 [03:09<01:20, 383.75 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 29%|██████████████████████████████████▍ | 12821/43598 [03:09<01:06, 463.45 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 30%|██████████████████████████████████▊ | 12949/43598 [03:09<00:56, 545.46 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 30%|███████████████████████████████████ | 13077/43598 [03:10<00:48, 628.07 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 30%|███████████████████████████████████▍ | 13205/43598 [03:10<00:42, 712.17 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 31%|███████████████████████████████████▊ | 13333/43598 [03:10<00:38, 794.87 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 31%|████████████████████████████████████ | 13461/43598 [03:10<00:34, 863.84 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 31%|████████████████████████████████████▍ | 13589/43598 [03:10<00:33, 889.72 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 31%|████████████████████████████████████▊ | 13717/43598 [03:10<00:31, 947.26 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 32%|█████████████████████████████████████▏ | 13845/43598 [03:10<00:30, 983.37 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 32%|█████████████████████████████████████▏ | 13973/43598 [03:10<00:29, 1011.90 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 32%|█████████████████████████████████████▊ | 14101/43598 [03:11<00:29, 983.31 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 33%|█████████████████████████████████████▊ | 14229/43598 [03:11<00:28, 1025.18 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 33%|██████████████████████████████████████▏ | 14357/43598 [03:11<00:27, 1063.04 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 33%|██████████████████████████████████████▌ | 14485/43598 [03:11<00:26, 1118.28 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 33%|██████████████████████████████████████▋ | 14534/43598 [03:22<00:25, 1118.28 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 34%|███████████████████████████████████████▋ | 14662/43598 [03:50<39:51, 12.10 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 34%|████████████████████████████████████████ | 14790/43598 [03:50<28:46, 16.69 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 34%|████████████████████████████████████████▍ | 14918/43598 [03:50<20:38, 23.16 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 35%|████████████████████████████████████████▋ | 15046/43598 [03:50<14:43, 32.31 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 35%|█████████████████████████████████████████ | 15174/43598 [03:50<10:29, 45.13 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 35%|█████████████████████████████████████████▍ | 15302/43598 [03:50<07:29, 62.94 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 35%|█████████████████████████████████████████▊ | 15430/43598 [03:51<05:22, 87.47 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 36%|█████████████████████████████████████████▊ | 15558/43598 [03:51<03:57, 118.23 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 36%|██████████████████████████████████████████▍ | 15814/43598 [03:51<02:14, 207.20 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 37%|██████████████████████████████████████████▊ | 15942/43598 [03:51<01:46, 259.90 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 37%|███████████████████████████████████████████▏ | 16070/43598 [03:51<01:24, 325.96 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 37%|███████████████████████████████████████████▍ | 16198/43598 [03:51<01:08, 402.58 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 37%|███████████████████████████████████████████▊ | 16326/43598 [03:51<00:55, 494.69 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 38%|████████████████████████████████████████████▏ | 16454/43598 [03:51<00:45, 593.42 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 38%|████████████████████████████████████████████▍ | 16582/43598 [03:52<00:39, 690.86 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 38%|████████████████████████████████████████████▊ | 16710/43598 [03:52<00:34, 775.47 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 39%|█████████████████████████████████████████████▏ | 16838/43598 [03:52<00:31, 857.12 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 39%|█████████████████████████████████████████████▌ | 16966/43598 [03:52<00:28, 941.79 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 39%|█████████████████████████████████████████████▊ | 17094/43598 [03:52<00:27, 972.45 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 40%|█████████████████████████████████████████████▊ | 17222/43598 [03:52<00:25, 1020.98 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 40%|██████████████████████████████████████████████▏ | 17350/43598 [03:52<00:24, 1053.66 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 40%|██████████████████████████████████████████████▌ | 17478/43598 [03:52<00:24, 1071.20 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 40%|██████████████████████████████████████████████▊ | 17606/43598 [03:52<00:23, 1099.82 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 41%|███████████████████████████████████████████████▏ | 17734/43598 [03:53<00:23, 1081.75 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 41%|███████████████████████████████████████████████▌ | 17862/43598 [03:53<00:22, 1131.44 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 41%|███████████████████████████████████████████████▊ | 17990/43598 [03:53<00:22, 1150.24 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 42%|████████████████████████████████████████████████▏ | 18118/43598 [03:53<00:21, 1162.08 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 42%|████████████████████████████████████████████████▎ | 18167/43598 [04:08<00:21, 1162.08 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 42%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 18295/43598 [04:32<34:47, 12.12 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 43%|██████████████████████████████████████████████████▏ | 18551/43598 [04:32<19:36, 21.29 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 43%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 18679/43598 [04:32<14:58, 27.74 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 43%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 18807/43598 [04:32<11:13, 36.82 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 43%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 18935/43598 [04:32<08:17, 49.59 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 44%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 19063/43598 [04:33<06:05, 67.14 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 44%|███████████████████████████████████████████████████▊ | 19319/43598 [04:33<03:31, 114.53 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 45%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 19575/43598 [04:33<02:15, 176.91 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 45%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 19703/43598 [04:33<01:50, 216.90 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 45%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 19831/43598 [04:33<01:29, 266.01 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 46%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 19959/43598 [04:33<01:11, 328.96 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 46%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 20087/43598 [04:33<00:58, 399.45 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 46%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 20215/43598 [04:34<00:48, 483.22 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 47%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 20343/43598 [04:34<00:40, 576.29 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 47%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 20599/43598 [04:34<00:31, 734.93 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 48%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 20727/43598 [04:34<00:28, 794.91 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 48%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 20855/43598 [04:34<00:26, 843.67 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 48%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 20983/43598 [04:34<00:24, 912.67 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 48%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 21111/43598 [04:34<00:23, 939.79 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 49%|████████████████████████████████████████████████████████▌ | 21239/43598 [04:34<00:22, 1000.71 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 49%|████████████████████████████████████████████████████████▊ | 21367/43598 [04:35<00:20, 1063.19 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 49%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 21495/43598 [04:35<00:20, 1093.66 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 50%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 21623/43598 [04:35<00:19, 1104.30 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 50%|█████████████████████████████████████████████████████████▊ | 21751/43598 [04:35<00:20, 1080.76 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 50%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 21800/43598 [04:48<00:20, 1080.76 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 50%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 21928/43598 [05:14<29:30, 12.24 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 51%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 22056/43598 [05:14<21:21, 16.82 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 51%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 22184/43598 [05:14<15:18, 23.30 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 51%|████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 22312/43598 [05:14<10:55, 32.48 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 51%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 22440/43598 [05:14<07:46, 45.32 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 22568/43598 [05:14<05:33, 63.00 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 22696/43598 [05:15<03:58, 87.49 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 22824/43598 [05:15<02:54, 119.17 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 23080/43598 [05:15<01:40, 204.65 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 23208/43598 [05:15<01:19, 256.98 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 23336/43598 [05:15<01:02, 322.41 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 23464/43598 [05:15<00:50, 399.89 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 23592/43598 [05:15<00:41, 485.30 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 23720/43598 [05:15<00:34, 576.11 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 23848/43598 [05:16<00:29, 672.18 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 23976/43598 [05:16<00:25, 761.39 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 24104/43598 [05:16<00:23, 835.21 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 24232/43598 [05:16<00:21, 899.01 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24360/43598 [05:16<00:20, 960.74 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 24488/43598 [05:16<00:18, 1024.74 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 24616/43598 [05:16<00:18, 1035.07 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 57%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 24744/43598 [05:16<00:17, 1081.28 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 24872/43598 [05:16<00:16, 1110.23 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 25000/43598 [05:17<00:16, 1144.54 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 25128/43598 [05:17<00:16, 1087.72 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 25256/43598 [05:17<00:16, 1092.66 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 25384/43598 [05:17<00:16, 1082.42 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 25433/43598 [05:28<00:16, 1082.42 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 25561/43598 [05:56<25:00, 12.02 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 25689/43598 [05:56<18:01, 16.56 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 25817/43598 [05:56<12:52, 23.01 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 25945/43598 [05:57<09:10, 32.09 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 26073/43598 [05:57<06:32, 44.61 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 26329/43598 [05:57<03:35, 80.03 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 26457/43598 [05:57<02:45, 103.86 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 26585/43598 [05:57<02:04, 136.21 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 26713/43598 [05:57<01:34, 178.41 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 26841/43598 [05:57<01:11, 233.00 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 26969/43598 [05:57<00:55, 301.85 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 27097/43598 [05:58<00:43, 381.94 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 27225/43598 [05:58<00:34, 475.06 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 27353/43598 [05:58<00:28, 574.36 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 27481/43598 [05:58<00:23, 681.61 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 27609/43598 [05:58<00:20, 768.88 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 27737/43598 [05:58<00:18, 853.40 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 27865/43598 [05:58<00:17, 896.47 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 27993/43598 [05:58<00:16, 949.09 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 28121/43598 [05:58<00:15, 991.87 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 28249/43598 [05:59<00:15, 996.37 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 28377/43598 [05:59<00:14, 1032.39 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 28505/43598 [05:59<00:14, 1076.05 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 28633/43598 [05:59<00:13, 1125.36 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 28761/43598 [05:59<00:13, 1138.23 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 28889/43598 [05:59<00:13, 1085.21 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 29017/43598 [05:59<00:13, 1073.23 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 29066/43598 [06:14<00:13, 1073.23 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 29194/43598 [06:38<19:45, 12.15 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 29322/43598 [06:38<14:12, 16.75 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 29450/43598 [06:38<10:08, 23.25 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 29578/43598 [06:39<07:12, 32.40 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 29834/43598 [06:39<03:59, 57.47 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 30090/43598 [06:39<02:25, 92.75 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 30346/43598 [06:39<01:35, 138.72 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 30474/43598 [06:39<01:18, 168.09 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 30602/43598 [06:39<01:02, 208.17 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 30730/43598 [06:40<00:49, 261.01 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 30858/43598 [06:40<00:39, 325.96 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 30986/43598 [06:40<00:31, 403.35 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 31114/43598 [06:40<00:25, 490.78 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 31242/43598 [06:40<00:21, 583.65 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31370/43598 [06:40<00:17, 681.56 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 31498/43598 [06:40<00:15, 771.96 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 31626/43598 [06:40<00:14, 841.48 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31754/43598 [06:40<00:12, 925.53 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 31882/43598 [06:41<00:12, 961.67 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 32010/43598 [06:41<00:11, 980.93 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 32138/43598 [06:41<00:11, 1030.28 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 32266/43598 [06:41<00:10, 1031.77 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 32394/43598 [06:41<00:10, 1095.34 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 32522/43598 [06:41<00:10, 1034.17 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 32650/43598 [06:41<00:10, 1016.05 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 32699/43598 [06:54<00:10, 1016.05 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 32827/43598 [07:20<14:49, 12.11 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 33083/43598 [07:20<08:14, 21.27 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 33211/43598 [07:21<06:14, 27.73 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 33339/43598 [07:21<04:38, 36.81 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 33467/43598 [07:21<03:24, 49.58 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 33723/43598 [07:21<01:56, 84.40 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 33851/43598 [07:21<01:30, 107.81 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 34107/43598 [07:21<00:55, 170.33 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 34235/43598 [07:21<00:44, 210.75 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 34363/43598 [07:22<00:35, 260.46 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 34491/43598 [07:22<00:27, 325.38 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 34619/43598 [07:22<00:22, 400.55 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 34747/43598 [07:22<00:17, 492.76 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 34875/43598 [07:22<00:14, 582.78 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 35003/43598 [07:22<00:12, 682.56 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 35131/43598 [07:22<00:10, 775.54 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 35259/43598 [07:22<00:09, 837.65 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 35387/43598 [07:22<00:09, 909.83 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 35515/43598 [07:23<00:08, 967.57 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 35643/43598 [07:23<00:07, 999.10 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 35771/43598 [07:23<00:07, 1049.58 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 35899/43598 [07:23<00:07, 1063.50 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 36027/43598 [07:23<00:07, 1076.18 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 36155/43598 [07:23<00:06, 1124.24 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 36283/43598 [07:23<00:06, 1127.45 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 36332/43598 [07:34<00:06, 1127.45 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 36460/43598 [08:02<09:51, 12.06 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 36716/43598 [08:03<05:24, 21.23 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 36972/43598 [08:03<03:14, 34.03 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 37228/43598 [08:03<02:02, 51.81 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 37356/43598 [08:03<01:37, 64.04 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 37484/43598 [08:03<01:16, 80.35 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 37740/43598 [08:03<00:45, 128.12 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 37868/43598 [08:04<00:36, 158.36 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 37996/43598 [08:04<00:28, 198.00 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38124/43598 [08:04<00:21, 250.70 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 38252/43598 [08:04<00:17, 312.93 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 38380/43598 [08:04<00:13, 388.49 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38508/43598 [08:04<00:10, 472.83 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 38636/43598 [08:04<00:08, 573.17 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 38764/43598 [08:04<00:07, 660.82 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38892/43598 [08:05<00:06, 736.50 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 39020/43598 [08:05<00:05, 801.66 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 39148/43598 [08:05<00:05, 869.71 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 39276/43598 [08:05<00:04, 929.01 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 39404/43598 [08:05<00:04, 946.31 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 39532/43598 [08:05<00:04, 985.32 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 39660/43598 [08:05<00:04, 978.64 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 39788/43598 [08:05<00:03, 1042.31 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 39916/43598 [08:06<00:03, 999.42 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 39965/43598 [08:22<00:03, 999.42 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 40093/43598 [08:44<04:49, 12.13 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 40221/43598 [08:45<03:22, 16.71 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 40349/43598 [08:45<02:20, 23.21 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 40477/43598 [08:45<01:36, 32.35 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 40605/43598 [08:45<01:06, 45.09 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 40733/43598 [08:45<00:45, 62.91 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 40861/43598 [08:45<00:31, 87.53 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 40989/43598 [08:45<00:21, 120.52 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 41117/43598 [08:45<00:15, 164.05 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 41245/43598 [08:46<00:10, 218.78 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 41373/43598 [08:46<00:07, 288.27 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 41501/43598 [08:46<00:05, 370.51 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 41629/43598 [08:46<00:04, 458.27 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 41757/43598 [08:46<00:03, 556.60 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 41885/43598 [08:46<00:02, 660.72 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 42013/43598 [08:46<00:02, 738.02 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 42141/43598 [08:46<00:01, 820.15 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 42269/43598 [08:46<00:01, 896.97 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 42397/43598 [08:47<00:01, 982.30 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 42525/43598 [08:47<00:01, 977.77 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 42653/43598 [08:47<00:00, 1018.76 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 42781/43598 [08:47<00:00, 1058.87 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 42909/43598 [08:47<00:00, 1088.67 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 43037/43598 [08:47<00:00, 1047.64 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 43293/43598 [08:47<00:00, 1156.87 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 43421/43598 [08:47<00:00, 1136.44 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 43549/43598 [08:48<00:00, 1148.05 examples/s] Tokenizing train (num_proc=12): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [08:48<00:00, 82.48 examples/s]
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-21 23:50:30,418 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
Saving the dataset (0/2 shards): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Saving the dataset (1/2 shards): 50%|████████████████████████████████████████████████████████▌ | 21799/43598 [00:00<00:00, 305956.16 examples/s] Saving the dataset (1/2 shards): 96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 41799/43598 [00:00<00:00, 322687.46 examples/s] Saving the dataset (2/2 shards): 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:00<00:00, 322687.46 examples/s] Saving the dataset (2/2 shards): 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:00<00:00, 323768.13 examples/s]
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-21 23:50:30,593 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
Tokenizing test (num_proc=12): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 5%|██████▋ | 128/2339 [01:04<18:29, 1.99 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 14%|████████████████▊ | 323/2339 [01:46<10:16, 3.27 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 17%|████████████████████▎ | 390/2339 [01:46<07:26, 4.36 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 17%|████████████████████▎ | 390/2339 [01:59<07:26, 4.36 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 22%|███████████████████████████ | 518/2339 [02:29<08:19, 3.65 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 30%|█████████████████████████████████████▏ | 713/2339 [03:11<06:39, 4.07 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 39%|███████████████████████████████████████████████▎ | 908/2339 [03:54<05:37, 4.24 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 47%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 1103/2339 [04:36<04:42, 4.38 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1298/2339 [05:19<03:53, 4.45 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1493/2339 [06:02<03:09, 4.46 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1560/2339 [06:02<02:30, 5.17 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1560/2339 [06:14<02:30, 5.17 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1688/2339 [06:46<02:31, 4.29 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1883/2339 [07:30<01:45, 4.33 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2078/2339 [08:12<00:59, 4.42 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2273/2339 [08:56<00:14, 4.44 examples/s] Tokenizing test (num_proc=12): 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [08:56<00:00, 4.36 examples/s]
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:43,698 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
Saving the dataset (0/1 shards): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Saving the dataset (1/1 shards): 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 64207.21 examples/s] Saving the dataset (1/1 shards): 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 63822.51 examples/s]
/root/dynamic-dpo-v4/scripts/tokenized_dpo_trainer.py:518: FutureWarning: `tokenizer` is deprecated and will be removed in version 5.0.0 for `NewDPOTrainer.__init__`. Use `processing_class` instead.
super().__init__(
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,263 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,263 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,264 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,274 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,275 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,277 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,278 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,278 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,278 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,281 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
/root/dynamic-dpo-v4/scripts/tokenized_dpo_trainer.py:518: FutureWarning: `tokenizer` is deprecated and will be removed in version 5.0.0 for `NewDPOTrainer.__init__`. Use `processing_class` instead.
super().__init__(
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,285 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:00:45,285 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
/root/dynamic-dpo-v4/scripts/tokenized_dpo_trainer.py:518: FutureWarning: `tokenizer` is deprecated and will be removed in version 5.0.0 for `NewDPOTrainer.__init__`. Use `processing_class` instead.
super().__init__(
/root/dynamic-dpo-v4/scripts/tokenized_dpo_trainer.py:518: FutureWarning: `tokenizer` is deprecated and will be removed in version 5.0.0 for `NewDPOTrainer.__init__`. Use `processing_class` instead.
super().__init__(
[INFO|trainer.py:748] 2026-04-22 00:00:45,813 >> Using auto half precision backend
/root/dynamic-dpo-v4/.venv/lib/python3.11/site-packages/accelerate/accelerator.py:1557: UserWarning: Upcasted low precision parameters in LlamaForCausalLM because mixed precision turned on in FSDP. Affects: model.embed_tokens.weight, model.norm.weight, lm_head.weight.
warnings.warn(
/root/dynamic-dpo-v4/.venv/lib/python3.11/site-packages/accelerate/accelerator.py:1557: UserWarning: Upcasted low precision parameters in LlamaDecoderLayer because mixed precision turned on in FSDP. Affects: self_attn.q_proj.weight, self_attn.k_proj.weight, self_attn.v_proj.weight, self_attn.o_proj.weight, mlp.gate_proj.weight, mlp.up_proj.weight, mlp.down_proj.weight, input_layernorm.weight, post_attention_layernorm.weight.
warnings.warn(
/root/dynamic-dpo-v4/.venv/lib/python3.11/site-packages/accelerate/accelerator.py:1563: UserWarning: FSDP upcast of low precision parameters may affect the precision of model checkpoints.
warnings.warn(
[INFO|trainer.py:2414] 2026-04-22 00:00:54,288 >> ***** Running training *****
[INFO|trainer.py:2415] 2026-04-22 00:00:54,288 >> Num examples = 43,598
[INFO|trainer.py:2416] 2026-04-22 00:00:54,288 >> Num Epochs = 1
[INFO|trainer.py:2417] 2026-04-22 00:00:54,288 >> Instantaneous batch size per device = 8
[INFO|trainer.py:2420] 2026-04-22 00:00:54,288 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 64
[INFO|trainer.py:2421] 2026-04-22 00:00:54,288 >> Gradient Accumulation steps = 2
[INFO|trainer.py:2422] 2026-04-22 00:00:54,288 >> Total optimization steps = 681
[INFO|trainer.py:2423] 2026-04-22 00:00:54,289 >> Number of trainable parameters = 2,007,565,312
[INFO|integration_utils.py:831] 2026-04-22 00:00:54,289 >> Automatic Weights & Biases logging enabled, to disable set os.environ["WANDB_DISABLED"] = "true"
wandb: Currently logged in as: feng-cheng (feng-cheng-northeastern-university). Use `wandb login --relogin` to force relogin
wandb: - Waiting for wandb.init()... wandb: \ Waiting for wandb.init()... wandb: wandb version 0.26.0 is available! To upgrade, please run:
wandb: $ pip install wandb --upgrade
wandb: Tracking run with wandb version 0.17.5
wandb: Run data is saved locally in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/wandb/wandb/run-20260422_000055-zcqg1rl4
wandb: Run `wandb offline` to turn off syncing.
wandb: Syncing run llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802
wandb: ⭐️ View project at https://wandb.ai/feng-cheng-northeastern-university/llama3-8b-base-new-method-hh-beta-0.1
wandb: 🚀 View run at https://wandb.ai/feng-cheng-northeastern-university/llama3-8b-base-new-method-hh-beta-0.1/runs/zcqg1rl4
0%| | 0/681 [00:00<?, ?it/s][WARNING|modeling_utils.py:1713] 2026-04-22 00:00:58,846 >> Could not estimate the number of tokens of the input, floating-point operations will not be computed
[WARNING|modeling_utils.py:1713] 2026-04-22 00:00:58,847 >> Could not estimate the number of tokens of the input, floating-point operations will not be computed
[WARNING|modeling_utils.py:1713] 2026-04-22 00:00:58,847 >> Could not estimate the number of tokens of the input, floating-point operations will not be computed
[WARNING|modeling_utils.py:1713] 2026-04-22 00:00:58,855 >> Could not estimate the number of tokens of the input, floating-point operations will not be computed
0%|▏ | 1/681 [00:02<31:20, 2.77s/it] {'loss': 1.389, 'grad_norm': 83.52236938476562, 'learning_rate': 0.0, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000149011612, 'fcm_dpo/q_t': 0.5005706548690796, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': -0.02287006378173828, 'margin_dpo/margin_mean': -0.02287048101425171, 'margin_dpo/margin_std': 0.41920793056488037, 'logps/chosen': -50.1435661315918, 'logps/rejected': -74.09991455078125, 'logps/ref_chosen': -50.14883804321289, 'logps/ref_rejected': -74.1280517578125, 'logits/chosen': -0.4974287748336792, 'logits/rejected': -0.43299180269241333, 'epoch': 0.0}
0%|▏ | 1/681 [00:02<31:20, 2.77s/it] 0%|▍ | 2/681 [00:05<29:27, 2.60s/it] 0%|▋ | 3/681 [00:07<29:01, 2.57s/it] 1%|▉ | 4/681 [00:10<29:18, 2.60s/it] 1%|█▏ | 5/681 [00:12<29:02, 2.58s/it] {'loss': 1.3898, 'grad_norm': 89.65718078613281, 'learning_rate': 2.898550724637681e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.5008123517036438, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': -0.03249748796224594, 'margin_dpo/margin_mean': -0.03249724209308624, 'margin_dpo/margin_std': 0.34048572182655334, 'logps/chosen': -56.06619644165039, 'logps/rejected': -78.66961669921875, 'logps/ref_chosen': -56.05734634399414, 'logps/ref_rejected': -78.69325256347656, 'logits/chosen': -0.4900774359703064, 'logits/rejected': -0.453380823135376, 'epoch': 0.01}
1%|█▏ | 5/681 [00:13<29:02, 2.58s/it] 1%|█▍ | 6/681 [00:15<27:33, 2.45s/it] 1%|█▋ | 7/681 [00:17<26:53, 2.39s/it] 1%|█▉ | 8/681 [00:19<26:37, 2.37s/it] 1%|██▏ | 9/681 [00:22<27:09, 2.42s/it] 1%|██▍ | 10/681 [00:24<27:47, 2.49s/it] {'loss': 1.3888, 'grad_norm': 70.88235473632812, 'learning_rate': 6.521739130434782e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.5005213022232056, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': -0.020858580246567726, 'margin_dpo/margin_mean': -0.02085849642753601, 'margin_dpo/margin_std': 0.38151517510414124, 'logps/chosen': -59.54156494140625, 'logps/rejected': -91.14656066894531, 'logps/ref_chosen': -59.54457473754883, 'logps/ref_rejected': -91.17041778564453, 'logits/chosen': -0.5124648809432983, 'logits/rejected': -0.4746035933494568, 'epoch': 0.01}
1%|██▍ | 10/681 [00:24<27:47, 2.49s/it] 2%|██▌ | 11/681 [00:27<28:28, 2.55s/it] 2%|██▊ | 12/681 [00:30<28:33, 2.56s/it] 2%|███ | 13/681 [00:32<28:51, 2.59s/it] 2%|███▎ | 14/681 [00:35<28:26, 2.56s/it] 2%|███▌ | 15/681 [00:37<28:16, 2.55s/it] {'loss': 1.3876, 'grad_norm': 64.12911987304688, 'learning_rate': 1.0144927536231885e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.5002168416976929, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': -0.008700313977897167, 'margin_dpo/margin_mean': -0.008700350299477577, 'margin_dpo/margin_std': 0.3919045627117157, 'logps/chosen': -58.85633087158203, 'logps/rejected': -92.95516967773438, 'logps/ref_chosen': -58.83195877075195, 'logps/ref_rejected': -92.93949890136719, 'logits/chosen': -0.4861031174659729, 'logits/rejected': -0.45661497116088867, 'epoch': 0.02}
2%|███▌ | 15/681 [00:37<28:16, 2.55s/it] 2%|███▊ | 16/681 [00:40<27:54, 2.52s/it] 2%|████ | 17/681 [00:42<27:37, 2.50s/it] 3%|████▎ | 18/681 [00:45<27:32, 2.49s/it] 3%|████▌ | 19/681 [00:47<27:37, 2.50s/it] 3%|████▊ | 20/681 [00:50<27:34, 2.50s/it] {'loss': 1.3805, 'grad_norm': 73.97709655761719, 'learning_rate': 1.3768115942028986e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.4984763562679291, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.060948461294174194, 'margin_dpo/margin_mean': 0.06094840168952942, 'margin_dpo/margin_std': 0.3420618772506714, 'logps/chosen': -59.64154815673828, 'logps/rejected': -82.82310485839844, 'logps/ref_chosen': -59.6396598815918, 'logps/ref_rejected': -82.76026916503906, 'logits/chosen': -0.5145794153213501, 'logits/rejected': -0.46688389778137207, 'epoch': 0.03}
3%|████▊ | 20/681 [00:50<27:34, 2.50s/it] 3%|████▉ | 21/681 [00:52<27:25, 2.49s/it] 3%|█████▏ | 22/681 [00:55<27:57, 2.54s/it] 3%|█████▍ | 23/681 [00:58<28:58, 2.64s/it] 4%|█████▋ | 24/681 [01:00<28:52, 2.64s/it] 4%|█████▉ | 25/681 [01:03<28:50, 2.64s/it] {'loss': 1.3678, 'grad_norm': 74.20327758789062, 'learning_rate': 1.7391304347826085e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.49522167444229126, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.19125637412071228, 'margin_dpo/margin_mean': 0.19125640392303467, 'margin_dpo/margin_std': 0.4390522539615631, 'logps/chosen': -53.17488479614258, 'logps/rejected': -89.15694427490234, 'logps/ref_chosen': -53.205284118652344, 'logps/ref_rejected': -88.99608612060547, 'logits/chosen': -0.5046600103378296, 'logits/rejected': -0.47779035568237305, 'epoch': 0.04}
4%|█████▉ | 25/681 [01:03<28:50, 2.64s/it] 4%|██████▏ | 26/681 [01:05<27:27, 2.52s/it] 4%|██████▍ | 27/681 [01:08<27:11, 2.49s/it] 4%|██████▋ | 28/681 [01:10<27:17, 2.51s/it] 4%|██████▉ | 29/681 [01:12<26:12, 2.41s/it] 4%|███████▏ | 30/681 [01:15<26:46, 2.47s/it] {'loss': 1.3412, 'grad_norm': 87.46487426757812, 'learning_rate': 2.1014492753623187e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.4883840084075928, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.465215265750885, 'margin_dpo/margin_mean': 0.4652155041694641, 'margin_dpo/margin_std': 0.5838907957077026, 'logps/chosen': -53.4693603515625, 'logps/rejected': -98.25569152832031, 'logps/ref_chosen': -53.5526008605957, 'logps/ref_rejected': -97.87371826171875, 'logits/chosen': -0.524259626865387, 'logits/rejected': -0.4842991232872009, 'epoch': 0.04}
4%|███████▏ | 30/681 [01:15<26:46, 2.47s/it] 5%|███████▎ | 31/681 [01:18<27:20, 2.52s/it] 5%|███████▌ | 32/681 [01:20<27:55, 2.58s/it] 5%|███████▊ | 33/681 [01:23<27:38, 2.56s/it] 5%|████████ | 34/681 [01:26<27:38, 2.56s/it] 5%|████████▎ | 35/681 [01:28<27:57, 2.60s/it] {'loss': 1.3116, 'grad_norm': 83.3965072631836, 'learning_rate': 2.463768115942029e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.4805462956428528, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.7807711362838745, 'margin_dpo/margin_mean': 0.7807710766792297, 'margin_dpo/margin_std': 0.820033848285675, 'logps/chosen': -56.19721221923828, 'logps/rejected': -92.41671752929688, 'logps/ref_chosen': -56.3298454284668, 'logps/ref_rejected': -91.76858520507812, 'logits/chosen': -0.5029053092002869, 'logits/rejected': -0.4691234529018402, 'epoch': 0.05}
5%|████████▎ | 35/681 [01:28<27:57, 2.60s/it] 5%|████████▌ | 36/681 [01:31<28:00, 2.61s/it] 5%|████████▊ | 37/681 [01:33<27:49, 2.59s/it] 6%|█████████ | 38/681 [01:36<26:32, 2.48s/it] 6%|█████████▎ | 39/681 [01:38<26:32, 2.48s/it] 6%|█████████▌ | 40/681 [01:41<27:08, 2.54s/it] {'loss': 1.2592, 'grad_norm': 60.05709457397461, 'learning_rate': 2.8260869565217386e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.46588778495788574, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 1.3780633211135864, 'margin_dpo/margin_mean': 1.3780632019042969, 'margin_dpo/margin_std': 1.4964091777801514, 'logps/chosen': -54.2760009765625, 'logps/rejected': -84.21268463134766, 'logps/ref_chosen': -54.38492965698242, 'logps/ref_rejected': -82.94353485107422, 'logits/chosen': -0.5348217487335205, 'logits/rejected': -0.4983762204647064, 'epoch': 0.06}
6%|█████████▌ | 40/681 [01:41<27:08, 2.54s/it] 6%|█████████▊ | 41/681 [01:43<27:01, 2.53s/it] 6%|█████████▉ | 42/681 [01:46<26:54, 2.53s/it] 6%|██████████▏ | 43/681 [01:48<26:56, 2.53s/it] 6%|██████████▍ | 44/681 [01:51<27:13, 2.56s/it] 7%|██████████▋ | 45/681 [01:54<27:17, 2.58s/it] {'loss': 1.1198, 'grad_norm': 84.72518920898438, 'learning_rate': 3.188405797101449e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.13015565276145935, 'fcm_dpo/q_t': 0.42787855863571167, 'fcm_dpo/delta': 0.4826194643974304, 'fcm_dpo/margin': 2.396104335784912, 'margin_dpo/margin_mean': 2.396104335784912, 'margin_dpo/margin_std': 2.2702395915985107, 'logps/chosen': -54.64501953125, 'logps/rejected': -100.20524597167969, 'logps/ref_chosen': -54.862335205078125, 'logps/ref_rejected': -98.0264663696289, 'logits/chosen': -0.5097236633300781, 'logits/rejected': -0.4814884662628174, 'epoch': 0.07}
7%|██████████▋ | 45/681 [01:54<27:17, 2.58s/it] 7%|██████████▉ | 46/681 [01:56<27:28, 2.60s/it] 7%|███████████▏ | 47/681 [01:59<27:26, 2.60s/it] 7%|███████████▍ | 48/681 [02:02<27:50, 2.64s/it] 7%|███████████▋ | 49/681 [02:04<27:24, 2.60s/it] 7%|███████████▉ | 50/681 [02:07<27:28, 2.61s/it] {'loss': 0.9364, 'grad_norm': 93.39527130126953, 'learning_rate': 3.5507246376811595e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.189666748046875, 'fcm_dpo/q_t': 0.36233529448509216, 'fcm_dpo/delta': 0.21794584393501282, 'fcm_dpo/margin': 3.3721413612365723, 'margin_dpo/margin_mean': 3.3721413612365723, 'margin_dpo/margin_std': 3.3471221923828125, 'logps/chosen': -58.14433670043945, 'logps/rejected': -94.90668487548828, 'logps/ref_chosen': -58.304595947265625, 'logps/ref_rejected': -91.69480895996094, 'logits/chosen': -0.5606456398963928, 'logits/rejected': -0.5093287229537964, 'epoch': 0.07}
7%|███████████▉ | 50/681 [02:07<27:28, 2.61s/it] 7%|████████████▏ | 51/681 [02:09<27:19, 2.60s/it] 8%|████████████▎ | 52/681 [02:12<26:39, 2.54s/it] 8%|████████████▌ | 53/681 [02:14<26:35, 2.54s/it] 8%|████████████▊ | 54/681 [02:17<25:57, 2.48s/it] 8%|█████████████ | 55/681 [02:19<24:59, 2.40s/it] {'loss': 0.8026, 'grad_norm': 78.50489807128906, 'learning_rate': 3.9130434782608694e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.1844942271709442, 'fcm_dpo/q_t': 0.30575454235076904, 'fcm_dpo/delta': -0.19296136498451233, 'fcm_dpo/margin': 5.56916618347168, 'margin_dpo/margin_mean': 5.5691657066345215, 'margin_dpo/margin_std': 5.670819282531738, 'logps/chosen': -56.305625915527344, 'logps/rejected': -91.50254821777344, 'logps/ref_chosen': -56.06591796875, 'logps/ref_rejected': -85.69367980957031, 'logits/chosen': -0.5810452699661255, 'logits/rejected': -0.5354865789413452, 'epoch': 0.08}
8%|█████████████ | 55/681 [02:19<24:59, 2.40s/it] 8%|█████████████▎ | 56/681 [02:21<25:52, 2.48s/it] 8%|█████████████▌ | 57/681 [02:24<25:47, 2.48s/it] 9%|█████████████▊ | 58/681 [02:27<26:06, 2.51s/it] 9%|██████████████ | 59/681 [02:29<26:30, 2.56s/it] 9%|██████████████▎ | 60/681 [02:32<25:49, 2.49s/it] {'loss': 0.8231, 'grad_norm': 80.88507080078125, 'learning_rate': 4.2753623188405794e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.14939136803150177, 'fcm_dpo/q_t': 0.3050878942012787, 'fcm_dpo/delta': -0.18733538687229156, 'fcm_dpo/margin': 6.829007148742676, 'margin_dpo/margin_mean': 6.829007148742676, 'margin_dpo/margin_std': 7.180797576904297, 'logps/chosen': -61.76525115966797, 'logps/rejected': -97.63427734375, 'logps/ref_chosen': -60.6871337890625, 'logps/ref_rejected': -89.72715759277344, 'logits/chosen': -0.5981510877609253, 'logits/rejected': -0.5482528805732727, 'epoch': 0.09}
9%|██████████████▎ | 60/681 [02:32<25:49, 2.49s/it] 9%|██████████████▌ | 61/681 [02:34<26:03, 2.52s/it] 9%|██████████████▋ | 62/681 [02:37<26:32, 2.57s/it] 9%|██████████████▉ | 63/681 [02:39<26:19, 2.56s/it] 9%|███████████████▏ | 64/681 [02:42<25:52, 2.52s/it] 10%|███████████████▍ | 65/681 [02:44<25:58, 2.53s/it] {'loss': 0.8599, 'grad_norm': 60.72844696044922, 'learning_rate': 4.63768115942029e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.1279543936252594, 'fcm_dpo/q_t': 0.31432515382766724, 'fcm_dpo/delta': -0.15479923784732819, 'fcm_dpo/margin': 7.741368293762207, 'margin_dpo/margin_mean': 7.741368293762207, 'margin_dpo/margin_std': 8.94554615020752, 'logps/chosen': -63.23627853393555, 'logps/rejected': -102.52547454833984, 'logps/ref_chosen': -61.75325393676758, 'logps/ref_rejected': -93.30108642578125, 'logits/chosen': -0.6157333850860596, 'logits/rejected': -0.5836382508277893, 'epoch': 0.1}
10%|███████████████▍ | 65/681 [02:44<25:58, 2.53s/it] 10%|███████████████▋ | 66/681 [02:47<26:09, 2.55s/it] 10%|███████████████▉ | 67/681 [02:49<25:08, 2.46s/it] 10%|████████████████▏ | 68/681 [02:52<24:51, 2.43s/it] 10%|████████████████▍ | 69/681 [02:54<26:02, 2.55s/it] 10%|████████████████▋ | 70/681 [02:57<25:35, 2.51s/it] {'loss': 0.8231, 'grad_norm': 56.712982177734375, 'learning_rate': 5e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.11097879707813263, 'fcm_dpo/q_t': 0.31369131803512573, 'fcm_dpo/delta': -0.13162511587142944, 'fcm_dpo/margin': 8.74174690246582, 'margin_dpo/margin_mean': 8.741745948791504, 'margin_dpo/margin_std': 9.22284984588623, 'logps/chosen': -61.81795120239258, 'logps/rejected': -95.02778625488281, 'logps/ref_chosen': -59.548004150390625, 'logps/ref_rejected': -84.01609802246094, 'logits/chosen': -0.6086438894271851, 'logits/rejected': -0.5690315961837769, 'epoch': 0.1}
10%|████████████████▋ | 70/681 [02:57<25:35, 2.51s/it] 10%|████████████████▉ | 71/681 [02:59<25:55, 2.55s/it] 11%|█████████████████▏ | 72/681 [03:02<26:06, 2.57s/it] 11%|█████████████████▎ | 73/681 [03:05<26:01, 2.57s/it] 11%|█████████████████▌ | 74/681 [03:07<25:44, 2.54s/it] 11%|█████████████████▊ | 75/681 [03:10<25:55, 2.57s/it] {'loss': 0.8066, 'grad_norm': 43.50236129760742, 'learning_rate': 4.999176576834721e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.09055890142917633, 'fcm_dpo/q_t': 0.2983909249305725, 'fcm_dpo/delta': -0.27352195978164673, 'fcm_dpo/margin': 12.153611183166504, 'margin_dpo/margin_mean': 12.153611183166504, 'margin_dpo/margin_std': 13.398017883300781, 'logps/chosen': -63.3004264831543, 'logps/rejected': -113.6408462524414, 'logps/ref_chosen': -59.86931228637695, 'logps/ref_rejected': -98.05613708496094, 'logits/chosen': -0.6517193913459778, 'logits/rejected': -0.6220844388008118, 'epoch': 0.11}
11%|█████████████████▊ | 75/681 [03:10<25:55, 2.57s/it] 11%|██████████████████ | 76/681 [03:12<25:46, 2.56s/it] 11%|██████████████████▎ | 77/681 [03:14<24:41, 2.45s/it] 11%|██████████████████▌ | 78/681 [03:17<25:07, 2.50s/it] 12%|██████████████████▊ | 79/681 [03:20<25:22, 2.53s/it] 12%|███████████████████ | 80/681 [03:22<25:17, 2.52s/it] {'loss': 0.834, 'grad_norm': 41.86962890625, 'learning_rate': 4.996706849759452e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.07161784917116165, 'fcm_dpo/q_t': 0.3114686608314514, 'fcm_dpo/delta': -0.15674835443496704, 'fcm_dpo/margin': 13.832998275756836, 'margin_dpo/margin_mean': 13.832998275756836, 'margin_dpo/margin_std': 14.778533935546875, 'logps/chosen': -60.72328567504883, 'logps/rejected': -104.79096984863281, 'logps/ref_chosen': -56.18925857543945, 'logps/ref_rejected': -86.42393493652344, 'logits/chosen': -0.6776489615440369, 'logits/rejected': -0.6389704942703247, 'epoch': 0.12}
12%|███████████████████ | 80/681 [03:22<25:17, 2.52s/it] 12%|███████████████████▎ | 81/681 [03:25<25:58, 2.60s/it] 12%|███████████████████▌ | 82/681 [03:27<25:46, 2.58s/it] 12%|███████████████████▋ | 83/681 [03:30<25:04, 2.52s/it] 12%|███████████████████▉ | 84/681 [03:33<25:36, 2.57s/it] 12%|████████████████████▏ | 85/681 [03:35<25:35, 2.58s/it] {'loss': 0.8553, 'grad_norm': 42.009918212890625, 'learning_rate': 4.992592445678582e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.06048274785280228, 'fcm_dpo/q_t': 0.3134708106517792, 'fcm_dpo/delta': -0.15613125264644623, 'fcm_dpo/margin': 16.303586959838867, 'margin_dpo/margin_mean': 16.303586959838867, 'margin_dpo/margin_std': 18.325000762939453, 'logps/chosen': -66.5967788696289, 'logps/rejected': -120.89393615722656, 'logps/ref_chosen': -60.018287658691406, 'logps/ref_rejected': -98.01185607910156, 'logits/chosen': -0.6713468432426453, 'logits/rejected': -0.6383522748947144, 'epoch': 0.12}
12%|████████████████████▏ | 85/681 [03:35<25:35, 2.58s/it] 13%|████████████████████▍ | 86/681 [03:38<25:52, 2.61s/it] 13%|████████████████████▋ | 87/681 [03:40<25:38, 2.59s/it] 13%|████████████████████▉ | 88/681 [03:43<25:36, 2.59s/it] 13%|█████████████████████▏ | 89/681 [03:45<25:05, 2.54s/it] 13%|█████████████████████▍ | 90/681 [03:48<24:38, 2.50s/it] {'loss': 0.9273, 'grad_norm': 42.72884750366211, 'learning_rate': 4.986836074908615e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.055021800100803375, 'fcm_dpo/q_t': 0.3316206634044647, 'fcm_dpo/delta': -0.09340845793485641, 'fcm_dpo/margin': 16.962265014648438, 'margin_dpo/margin_mean': 16.962265014648438, 'margin_dpo/margin_std': 22.208675384521484, 'logps/chosen': -69.03782653808594, 'logps/rejected': -122.91429138183594, 'logps/ref_chosen': -59.8709831237793, 'logps/ref_rejected': -96.78519439697266, 'logits/chosen': -0.6945492625236511, 'logits/rejected': -0.6738761067390442, 'epoch': 0.13}
13%|█████████████████████▍ | 90/681 [03:48<24:38, 2.50s/it] 13%|█████████████████████▋ | 91/681 [03:50<24:48, 2.52s/it] 14%|█████████████████████▉ | 92/681 [03:53<24:29, 2.49s/it] 14%|██████████████████████ | 93/681 [03:55<23:40, 2.42s/it] 14%|██████████████████████▎ | 94/681 [03:58<24:50, 2.54s/it] 14%|██████████████████████▌ | 95/681 [04:00<24:25, 2.50s/it] {'loss': 0.8711, 'grad_norm': 34.471012115478516, 'learning_rate': 4.979441529392784e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.049969423562288284, 'fcm_dpo/q_t': 0.3252207636833191, 'fcm_dpo/delta': -0.06735582649707794, 'fcm_dpo/margin': 18.21504783630371, 'margin_dpo/margin_mean': 18.215045928955078, 'margin_dpo/margin_std': 20.571401596069336, 'logps/chosen': -64.95755004882812, 'logps/rejected': -110.90779876708984, 'logps/ref_chosen': -55.94385528564453, 'logps/ref_rejected': -83.6790542602539, 'logits/chosen': -0.709299623966217, 'logits/rejected': -0.6731777787208557, 'epoch': 0.14}
14%|██████████████████████▌ | 95/681 [04:00<24:25, 2.50s/it] 14%|██████████████████████▊ | 96/681 [04:03<24:23, 2.50s/it] 14%|███████████████████████ | 97/681 [04:05<24:27, 2.51s/it] 14%|███████████████████████▎ | 98/681 [04:08<24:00, 2.47s/it] 15%|███████████████████████▌ | 99/681 [04:10<23:05, 2.38s/it] 15%|███████████████████████▋ | 100/681 [04:12<23:37, 2.44s/it] {'loss': 0.8736, 'grad_norm': 40.7348518371582, 'learning_rate': 4.970413680203148e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.04660476744174957, 'fcm_dpo/q_t': 0.32488057017326355, 'fcm_dpo/delta': -0.0532207265496254, 'fcm_dpo/margin': 19.219341278076172, 'margin_dpo/margin_mean': 19.219341278076172, 'margin_dpo/margin_std': 21.64118194580078, 'logps/chosen': -66.36493682861328, 'logps/rejected': -114.64266204833984, 'logps/ref_chosen': -57.05888748168945, 'logps/ref_rejected': -86.11727142333984, 'logits/chosen': -0.670303225517273, 'logits/rejected': -0.6368999481201172, 'epoch': 0.15}
15%|███████████████████████▋ | 100/681 [04:12<23:37, 2.44s/it] 15%|███████████████████████▉ | 101/681 [04:15<23:23, 2.42s/it] 15%|████████████████████████ | 102/681 [04:17<23:15, 2.41s/it] 15%|████████████████████████▎ | 103/681 [04:20<22:55, 2.38s/it] 15%|████████████████████████▌ | 104/681 [04:22<22:20, 2.32s/it] 15%|████████████████████████▊ | 105/681 [04:24<23:23, 2.44s/it] {'loss': 0.8519, 'grad_norm': 30.820974349975586, 'learning_rate': 4.959758474331832e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.04551302269101143, 'fcm_dpo/q_t': 0.315370112657547, 'fcm_dpo/delta': -0.15303857624530792, 'fcm_dpo/margin': 21.88186264038086, 'margin_dpo/margin_mean': 21.88186264038086, 'margin_dpo/margin_std': 24.000478744506836, 'logps/chosen': -70.07099914550781, 'logps/rejected': -119.24266052246094, 'logps/ref_chosen': -59.20774459838867, 'logps/ref_rejected': -86.49754333496094, 'logits/chosen': -0.7173506021499634, 'logits/rejected': -0.6785070896148682, 'epoch': 0.15}
15%|████████████████████████▊ | 105/681 [04:24<23:23, 2.44s/it] 16%|█████████████████████████ | 106/681 [04:27<23:26, 2.45s/it] 16%|█████████████████████████▎ | 107/681 [04:29<23:52, 2.50s/it] 16%|█████████████████████████▌ | 108/681 [04:32<23:28, 2.46s/it] 16%|█████████████████████████▊ | 109/681 [04:34<23:59, 2.52s/it] 16%|██████████████████████████ | 110/681 [04:37<24:18, 2.55s/it] {'loss': 0.8568, 'grad_norm': 30.027286529541016, 'learning_rate': 4.947482930773511e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.03847113624215126, 'fcm_dpo/q_t': 0.3201691508293152, 'fcm_dpo/delta': -0.08476176112890244, 'fcm_dpo/margin': 24.109981536865234, 'margin_dpo/margin_mean': 24.109981536865234, 'margin_dpo/margin_std': 25.9851016998291, 'logps/chosen': -72.03107452392578, 'logps/rejected': -126.54228210449219, 'logps/ref_chosen': -60.437957763671875, 'logps/ref_rejected': -90.83917999267578, 'logits/chosen': -0.6687729954719543, 'logits/rejected': -0.6251232624053955, 'epoch': 0.16}
16%|██████████████████████████ | 110/681 [04:37<24:18, 2.55s/it] 16%|██████████████████████████▏ | 111/681 [04:40<24:04, 2.53s/it] 16%|██████████████████████████▍ | 112/681 [04:42<23:09, 2.44s/it] 17%|██████████████████████████▋ | 113/681 [04:44<23:36, 2.49s/it] 17%|██████████████████████████▉ | 114/681 [04:47<23:24, 2.48s/it] 17%|███████████████████████████▏ | 115/681 [04:50<23:47, 2.52s/it] {'loss': 0.903, 'grad_norm': 42.781307220458984, 'learning_rate': 4.933595135901732e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.03624765947461128, 'fcm_dpo/q_t': 0.33425024151802063, 'fcm_dpo/delta': -0.01841454766690731, 'fcm_dpo/margin': 23.8579044342041, 'margin_dpo/margin_mean': 23.8579044342041, 'margin_dpo/margin_std': 28.585891723632812, 'logps/chosen': -76.1856918334961, 'logps/rejected': -123.62214660644531, 'logps/ref_chosen': -61.7908821105957, 'logps/ref_rejected': -85.36943054199219, 'logits/chosen': -0.6857893466949463, 'logits/rejected': -0.6449792385101318, 'epoch': 0.17}
17%|███████████████████████████▏ | 115/681 [04:50<23:47, 2.52s/it] 17%|███████████████████████████▍ | 116/681 [04:52<23:12, 2.47s/it] 17%|███████████████████████████▋ | 117/681 [04:54<22:59, 2.45s/it] 17%|███████████████████████████▉ | 118/681 [04:57<23:25, 2.50s/it] 17%|████████████████████████████▏ | 119/681 [05:00<24:14, 2.59s/it] 18%|████████████████████████████▎ | 120/681 [05:02<24:04, 2.57s/it] {'loss': 0.8772, 'grad_norm': 33.90849304199219, 'learning_rate': 4.918104238142103e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0364445336163044, 'fcm_dpo/q_t': 0.33086472749710083, 'fcm_dpo/delta': -0.015237887389957905, 'fcm_dpo/margin': 23.689233779907227, 'margin_dpo/margin_mean': 23.68923568725586, 'margin_dpo/margin_std': 26.572423934936523, 'logps/chosen': -81.74562072753906, 'logps/rejected': -126.8638916015625, 'logps/ref_chosen': -65.3261489868164, 'logps/ref_rejected': -86.75518798828125, 'logits/chosen': -0.6950192451477051, 'logits/rejected': -0.6637409925460815, 'epoch': 0.18}
18%|████████████████████████████▎ | 120/681 [05:02<24:04, 2.57s/it] 18%|████████████████████████████▌ | 121/681 [05:05<23:41, 2.54s/it] 18%|████████████████████████████▊ | 122/681 [05:07<22:55, 2.46s/it] 18%|█████████████████████████████ | 123/681 [05:10<23:31, 2.53s/it] 18%|█████████████████████████████▎ | 124/681 [05:12<23:31, 2.53s/it] 18%|█████████████████████████████▌ | 125/681 [05:15<23:14, 2.51s/it] {'loss': 0.8245, 'grad_norm': 28.747299194335938, 'learning_rate': 4.90102044194588e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.03069928288459778, 'fcm_dpo/q_t': 0.3057743012905121, 'fcm_dpo/delta': -0.22570106387138367, 'fcm_dpo/margin': 34.196529388427734, 'margin_dpo/margin_mean': 34.196529388427734, 'margin_dpo/margin_std': 37.522029876708984, 'logps/chosen': -76.18916320800781, 'logps/rejected': -153.27313232421875, 'logps/ref_chosen': -58.323204040527344, 'logps/ref_rejected': -101.2106704711914, 'logits/chosen': -0.6552901268005371, 'logits/rejected': -0.645017147064209, 'epoch': 0.18}
18%|█████████████████████████████▌ | 125/681 [05:15<23:14, 2.51s/it] 19%|█████████████████████████████▊ | 126/681 [05:17<23:36, 2.55s/it] 19%|██████████████████████████████ | 127/681 [05:20<23:45, 2.57s/it] 19%|██████████████████████████████▎ | 128/681 [05:23<23:57, 2.60s/it] 19%|██████████████████████████████▍ | 129/681 [05:25<23:41, 2.58s/it] 19%|██████████████████████████████▋ | 130/681 [05:28<23:25, 2.55s/it] {'loss': 0.9009, 'grad_norm': 29.514667510986328, 'learning_rate': 4.882355001067891e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.02867107465863228, 'fcm_dpo/q_t': 0.33143970370292664, 'fcm_dpo/delta': -0.030061205849051476, 'fcm_dpo/margin': 30.552875518798828, 'margin_dpo/margin_mean': 30.552875518798828, 'margin_dpo/margin_std': 35.57330322265625, 'logps/chosen': -75.02465057373047, 'logps/rejected': -135.35000610351562, 'logps/ref_chosen': -56.38518524169922, 'logps/ref_rejected': -86.15767669677734, 'logits/chosen': -0.6441887617111206, 'logits/rejected': -0.6197634935379028, 'epoch': 0.19}
19%|██████████████████████████████▋ | 130/681 [05:28<23:25, 2.55s/it] 19%|██████████████████████████████▉ | 131/681 [05:30<23:33, 2.57s/it] 19%|███████████████████████████████▏ | 132/681 [05:33<23:07, 2.53s/it] 20%|███████████████████████████████▍ | 133/681 [05:35<23:16, 2.55s/it] 20%|███████████████████████████████▋ | 134/681 [05:38<22:37, 2.48s/it] 20%|███████████████████████████████▉ | 135/681 [05:40<22:25, 2.46s/it] {'loss': 0.8502, 'grad_norm': 30.23385238647461, 'learning_rate': 4.862120211153265e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.02630027011036873, 'fcm_dpo/q_t': 0.3213648200035095, 'fcm_dpo/delta': -0.08074788004159927, 'fcm_dpo/margin': 35.100746154785156, 'margin_dpo/margin_mean': 35.100746154785156, 'margin_dpo/margin_std': 38.36650848388672, 'logps/chosen': -74.02909851074219, 'logps/rejected': -149.7999725341797, 'logps/ref_chosen': -54.59065628051758, 'logps/ref_rejected': -95.26080322265625, 'logits/chosen': -0.6420992612838745, 'logits/rejected': -0.6323195695877075, 'epoch': 0.2}
20%|███████████████████████████████▉ | 135/681 [05:40<22:25, 2.46s/it] 20%|████████████████████████████████▏ | 136/681 [05:43<22:58, 2.53s/it] 20%|████████████████████████████████▍ | 137/681 [05:45<22:54, 2.53s/it] 20%|████████████████████████████████▋ | 138/681 [05:47<22:14, 2.46s/it] 20%|████████████████████████████████▊ | 139/681 [05:50<21:54, 2.43s/it] 21%|█████████████████████████████████ | 140/681 [05:52<21:36, 2.40s/it] {'loss': 0.8815, 'grad_norm': 29.89729881286621, 'learning_rate': 4.840329401637809e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.024506056681275368, 'fcm_dpo/q_t': 0.3280564844608307, 'fcm_dpo/delta': -0.07339946180582047, 'fcm_dpo/margin': 37.39527130126953, 'margin_dpo/margin_mean': 37.39527130126953, 'margin_dpo/margin_std': 43.980499267578125, 'logps/chosen': -81.1108169555664, 'logps/rejected': -155.74142456054688, 'logps/ref_chosen': -56.04347610473633, 'logps/ref_rejected': -93.27880859375, 'logits/chosen': -0.6269393563270569, 'logits/rejected': -0.6138561367988586, 'epoch': 0.21}
21%|█████████████████████████████████ | 140/681 [05:52<21:36, 2.40s/it] 21%|█████████████████████████████████▎ | 141/681 [05:55<22:21, 2.48s/it] 21%|█████████████████████████████████▌ | 142/681 [05:58<23:00, 2.56s/it] 21%|█████████████████████████████████▊ | 143/681 [06:00<23:44, 2.65s/it] 21%|██████████████████████████████████ | 144/681 [06:03<23:44, 2.65s/it] 21%|██████████████████████████████████▎ | 145/681 [06:05<22:55, 2.57s/it] {'loss': 0.9115, 'grad_norm': 34.29755401611328, 'learning_rate': 4.816996926967401e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.023285897448658943, 'fcm_dpo/q_t': 0.3340276777744293, 'fcm_dpo/delta': -0.010504422709345818, 'fcm_dpo/margin': 36.870033264160156, 'margin_dpo/margin_mean': 36.870033264160156, 'margin_dpo/margin_std': 44.208961486816406, 'logps/chosen': -89.64959716796875, 'logps/rejected': -151.40634155273438, 'logps/ref_chosen': -61.4414176940918, 'logps/ref_rejected': -86.32813262939453, 'logits/chosen': -0.5899958610534668, 'logits/rejected': -0.5646438598632812, 'epoch': 0.21}
21%|██████████████████████████████████▎ | 145/681 [06:06<22:55, 2.57s/it] 21%|██████████████████████████████████▌ | 146/681 [06:08<22:45, 2.55s/it] 22%|██████████████████████████████████▊ | 147/681 [06:11<22:47, 2.56s/it] 22%|██████████████████████████████████▉ | 148/681 [06:13<22:42, 2.56s/it] 22%|███████████████████████████████████▏ | 149/681 [06:16<22:51, 2.58s/it] 22%|███████████████████████████████████▍ | 150/681 [06:18<22:42, 2.57s/it] {'loss': 0.9086, 'grad_norm': 31.706588745117188, 'learning_rate': 4.792138157142157e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.02298033982515335, 'fcm_dpo/q_t': 0.33299776911735535, 'fcm_dpo/delta': -0.04273203760385513, 'fcm_dpo/margin': 38.58696746826172, 'margin_dpo/margin_mean': 38.58696746826172, 'margin_dpo/margin_std': 47.16357421875, 'logps/chosen': -89.40864562988281, 'logps/rejected': -158.06101989746094, 'logps/ref_chosen': -57.70451736450195, 'logps/ref_rejected': -87.76991271972656, 'logits/chosen': -0.5931132435798645, 'logits/rejected': -0.5684978365898132, 'epoch': 0.22}
22%|███████████████████████████████████▍ | 150/681 [06:18<22:42, 2.57s/it] 22%|███████████████████████████████████▋ | 151/681 [06:21<22:07, 2.50s/it] 22%|███████████████████████████████████▉ | 152/681 [06:23<22:47, 2.58s/it] 22%|████████████████████████████████████▏ | 153/681 [06:26<22:37, 2.57s/it] 23%|████████████████████████████████████▍ | 154/681 [06:29<22:53, 2.61s/it] 23%|████████████████████████████████████▋ | 155/681 [06:31<23:28, 2.68s/it] {'loss': 0.8772, 'grad_norm': 28.768526077270508, 'learning_rate': 4.7657694675916247e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.02123543620109558, 'fcm_dpo/q_t': 0.32444706559181213, 'fcm_dpo/delta': -0.0736246332526207, 'fcm_dpo/margin': 43.11958694458008, 'margin_dpo/margin_mean': 43.11958694458008, 'margin_dpo/margin_std': 49.604820251464844, 'logps/chosen': -90.71160888671875, 'logps/rejected': -166.54122924804688, 'logps/ref_chosen': -62.08925247192383, 'logps/ref_rejected': -94.79930114746094, 'logits/chosen': -0.6274883151054382, 'logits/rejected': -0.6081691980361938, 'epoch': 0.23}
23%|████████████████████████████████████▋ | 155/681 [06:32<23:28, 2.68s/it] 23%|████████████████████████████████████▉ | 156/681 [06:34<23:12, 2.65s/it] 23%|█████████████████████████████████████ | 157/681 [06:36<22:08, 2.54s/it] 23%|█████████████████████████████████████▎ | 158/681 [06:39<22:13, 2.55s/it] 23%|█████████████████████████████████████▌ | 159/681 [06:42<22:22, 2.57s/it] 23%|█████████████████████████████████████▊ | 160/681 [06:44<22:04, 2.54s/it] {'loss': 0.95, 'grad_norm': 35.6558837890625, 'learning_rate': 4.737908228387656e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.020709924399852753, 'fcm_dpo/q_t': 0.3394644856452942, 'fcm_dpo/delta': -0.028781410306692123, 'fcm_dpo/margin': 42.2672004699707, 'margin_dpo/margin_mean': 42.26719665527344, 'margin_dpo/margin_std': 56.8797607421875, 'logps/chosen': -102.9297866821289, 'logps/rejected': -174.969482421875, 'logps/ref_chosen': -67.15288543701172, 'logps/ref_rejected': -96.92537689208984, 'logits/chosen': -0.6209047436714172, 'logits/rejected': -0.602047324180603, 'epoch': 0.23}
23%|█████████████████████████████████████▊ | 160/681 [06:44<22:04, 2.54s/it] 24%|██████████████████████████████████████ | 161/681 [06:46<21:10, 2.44s/it] 24%|██████████████████████████████████████▎ | 162/681 [06:49<21:54, 2.53s/it] 24%|██████████████████████████████████████▌ | 163/681 [06:51<21:47, 2.52s/it] 24%|██████████████████████████████████████▊ | 164/681 [06:54<21:53, 2.54s/it] 24%|███████████████████████████████████████ | 165/681 [06:57<21:45, 2.53s/it] {'loss': 0.9112, 'grad_norm': 44.44900894165039, 'learning_rate': 4.708572792802069e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.019984444603323936, 'fcm_dpo/q_t': 0.33927860856056213, 'fcm_dpo/delta': 0.019107891246676445, 'fcm_dpo/margin': 41.58051300048828, 'margin_dpo/margin_mean': 41.58051681518555, 'margin_dpo/margin_std': 49.86974334716797, 'logps/chosen': -88.99661254882812, 'logps/rejected': -153.48812866210938, 'logps/ref_chosen': -57.40401077270508, 'logps/ref_rejected': -80.31498718261719, 'logits/chosen': -0.5925561189651489, 'logits/rejected': -0.5611370801925659, 'epoch': 0.24}
24%|███████████████████████████████████████ | 165/681 [06:57<21:45, 2.53s/it] 24%|███████████████████████████████████████▏ | 166/681 [06:59<20:50, 2.43s/it] 25%|███████████████████████████████████████▍ | 167/681 [07:01<21:29, 2.51s/it] 25%|███████████████████████████████████████▋ | 168/681 [07:04<21:54, 2.56s/it] 25%|███████████████████████████████████████▉ | 169/681 [07:07<22:17, 2.61s/it] 25%|████████████████████████████████████████▏ | 170/681 [07:09<22:16, 2.61s/it] {'loss': 0.8528, 'grad_norm': 27.767526626586914, 'learning_rate': 4.6777824852166437e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.018490394577383995, 'fcm_dpo/q_t': 0.3191189765930176, 'fcm_dpo/delta': -0.12243499606847763, 'fcm_dpo/margin': 51.66387939453125, 'margin_dpo/margin_mean': 51.66387939453125, 'margin_dpo/margin_std': 58.07769775390625, 'logps/chosen': -85.2691650390625, 'logps/rejected': -170.64334106445312, 'logps/ref_chosen': -52.029144287109375, 'logps/ref_rejected': -85.73944091796875, 'logits/chosen': -0.5405124425888062, 'logits/rejected': -0.528901994228363, 'epoch': 0.25}
25%|████████████████████████████████████████▏ | 170/681 [07:10<22:16, 2.61s/it] 25%|████████████████████████████████████████▍ | 171/681 [07:12<21:24, 2.52s/it] 25%|████████████████████████████████████████▋ | 172/681 [07:14<21:09, 2.49s/it] 25%|████████████████████████████████████████▉ | 173/681 [07:17<20:57, 2.48s/it] 26%|█████████████████████████████████████████▏ | 174/681 [07:19<21:00, 2.49s/it] 26%|█████████████████████████████████████████▎ | 175/681 [07:22<21:14, 2.52s/it] {'loss': 0.8859, 'grad_norm': 37.51227569580078, 'learning_rate': 4.645557588393406e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.01827237568795681, 'fcm_dpo/q_t': 0.32835322618484497, 'fcm_dpo/delta': -0.062149811536073685, 'fcm_dpo/margin': 49.67750549316406, 'margin_dpo/margin_mean': 49.67750549316406, 'margin_dpo/margin_std': 58.46363067626953, 'logps/chosen': -106.3938217163086, 'logps/rejected': -186.0583038330078, 'logps/ref_chosen': -62.996971130371094, 'logps/ref_rejected': -92.98394012451172, 'logits/chosen': -0.5422641038894653, 'logits/rejected': -0.5189716815948486, 'epoch': 0.26}
26%|█████████████████████████████████████████▎ | 175/681 [07:22<21:14, 2.52s/it] 26%|█████████████████████████████████████████▌ | 176/681 [07:24<20:52, 2.48s/it] 26%|█████████████████████████████████████████▊ | 177/681 [07:27<21:06, 2.51s/it] 26%|██████████████████████████████████████████ | 178/681 [07:29<21:13, 2.53s/it] 26%|██████████████████████████████████████████▎ | 179/681 [07:32<21:33, 2.58s/it] 26%|██████████████████████████████████████████▌ | 180/681 [07:34<21:18, 2.55s/it] {'loss': 0.8569, 'grad_norm': 27.392812728881836, 'learning_rate': 4.611919330113591e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.01582510769367218, 'fcm_dpo/q_t': 0.31790629029273987, 'fcm_dpo/delta': -0.1366010159254074, 'fcm_dpo/margin': 61.5815315246582, 'margin_dpo/margin_mean': 61.5815315246582, 'margin_dpo/margin_std': 70.3671646118164, 'logps/chosen': -105.83013916015625, 'logps/rejected': -207.4561767578125, 'logps/ref_chosen': -57.0670280456543, 'logps/ref_rejected': -97.1115493774414, 'logits/chosen': -0.485221803188324, 'logits/rejected': -0.48061603307724, 'epoch': 0.26}
26%|██████████████████████████████████████████▌ | 180/681 [07:35<21:18, 2.55s/it] 27%|██████████████████████████████████████████▊ | 181/681 [07:37<21:18, 2.56s/it] 27%|███████████████████████████████████████████ | 182/681 [07:39<20:58, 2.52s/it] 27%|███████████████████████████████████████████▎ | 183/681 [07:42<20:21, 2.45s/it] 27%|███████████████████████████████████████████▌ | 184/681 [07:44<20:54, 2.52s/it] 27%|███████████████████████████████████████████▋ | 185/681 [07:47<20:36, 2.49s/it] {'loss': 0.9783, 'grad_norm': 36.289039611816406, 'learning_rate': 4.5768898691940836e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.015623442828655243, 'fcm_dpo/q_t': 0.3591853976249695, 'fcm_dpo/delta': 0.13391907513141632, 'fcm_dpo/margin': 46.54853057861328, 'margin_dpo/margin_mean': 46.54853057861328, 'margin_dpo/margin_std': 60.472984313964844, 'logps/chosen': -97.86585998535156, 'logps/rejected': -165.0836944580078, 'logps/ref_chosen': -54.840736389160156, 'logps/ref_rejected': -75.51002502441406, 'logits/chosen': -0.5313425064086914, 'logits/rejected': -0.5060660243034363, 'epoch': 0.27}
27%|███████████████████████████████████████████▋ | 185/681 [07:47<20:36, 2.49s/it] 27%|███████████████████████████████████████████▉ | 186/681 [07:49<20:32, 2.49s/it] 27%|████████████████████████████████████████████▏ | 187/681 [07:52<19:58, 2.43s/it] 28%|████████████████████████████████████████████▍ | 188/681 [07:54<20:10, 2.46s/it] 28%|████████████████████████████████████████████▋ | 189/681 [07:57<20:29, 2.50s/it] 28%|████████████████████████████████████████████▉ | 190/681 [07:59<20:03, 2.45s/it] {'loss': 0.8786, 'grad_norm': 40.74492645263672, 'learning_rate': 4.5404922808905543e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.01625588908791542, 'fcm_dpo/q_t': 0.3247375786304474, 'fcm_dpo/delta': -0.08447099477052689, 'fcm_dpo/margin': 56.91190719604492, 'margin_dpo/margin_mean': 56.91190719604492, 'margin_dpo/margin_std': 66.29203033447266, 'logps/chosen': -102.94236755371094, 'logps/rejected': -188.99276733398438, 'logps/ref_chosen': -57.72148895263672, 'logps/ref_rejected': -86.85997009277344, 'logits/chosen': -0.5222185254096985, 'logits/rejected': -0.49877819418907166, 'epoch': 0.28}
28%|████████████████████████████████████████████▉ | 190/681 [07:59<20:03, 2.45s/it] 28%|█████████████████████████████████████████████▏ | 191/681 [08:02<20:41, 2.53s/it] 28%|█████████████████████████████████████████████▍ | 192/681 [08:04<20:25, 2.51s/it] 28%|█████████████████████████████████████████████▋ | 193/681 [08:07<20:01, 2.46s/it] 28%|█████████████████████████████████████████████▊ | 194/681 [08:09<19:24, 2.39s/it] 29%|██████████████████████████████████████████████ | 195/681 [08:11<19:52, 2.45s/it] {'loss': 0.8883, 'grad_norm': 33.52628707885742, 'learning_rate': 4.5027505416968985e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.014897446148097515, 'fcm_dpo/q_t': 0.32934439182281494, 'fcm_dpo/delta': -0.034334540367126465, 'fcm_dpo/margin': 58.907752990722656, 'margin_dpo/margin_mean': 58.907752990722656, 'margin_dpo/margin_std': 67.69029235839844, 'logps/chosen': -110.0854263305664, 'logps/rejected': -200.19639587402344, 'logps/ref_chosen': -58.26164627075195, 'logps/ref_rejected': -89.46485900878906, 'logits/chosen': -0.4740094542503357, 'logits/rejected': -0.4610044062137604, 'epoch': 0.29}
29%|██████████████████████████████████████████████ | 195/681 [08:12<19:52, 2.45s/it] 29%|██████████████████████████████████████████████▎ | 196/681 [08:14<19:58, 2.47s/it] 29%|██████████████████████████████████████████████▌ | 197/681 [08:17<20:09, 2.50s/it] 29%|██████████████████████████████████████████████▊ | 198/681 [08:19<20:15, 2.52s/it] 29%|███████████████████████████████████████████████ | 199/681 [08:22<20:37, 2.57s/it] 29%|███████████████████████████████████████████████▎ | 200/681 [08:24<20:33, 2.56s/it] {'loss': 0.8697, 'grad_norm': 31.517562866210938, 'learning_rate': 4.4636895135509966e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.014423737302422523, 'fcm_dpo/q_t': 0.3252788186073303, 'fcm_dpo/delta': -0.07692910730838776, 'fcm_dpo/margin': 63.713844299316406, 'margin_dpo/margin_mean': 63.713844299316406, 'margin_dpo/margin_std': 73.30004119873047, 'logps/chosen': -105.78775787353516, 'logps/rejected': -196.93441772460938, 'logps/ref_chosen': -55.71953201293945, 'logps/ref_rejected': -83.15235137939453, 'logits/chosen': -0.46841588616371155, 'logits/rejected': -0.4528680443763733, 'epoch': 0.29}
29%|███████████████████████████████████████████████▎ | 200/681 [08:24<20:33, 2.56s/it][INFO|trainer.py:4307] 2026-04-22 00:09:22,146 >>
***** Running Evaluation *****
[INFO|trainer.py:4309] 2026-04-22 00:09:22,146 >> Num examples = 2339
[INFO|trainer.py:4312] 2026-04-22 00:09:22,146 >> Batch size = 8
0%| | 0/73 [00:00<?, ?it/s]
3%|████▍ | 2/73 [00:00<00:19, 3.68it/s]
4%|██████▋ | 3/73 [00:01<00:26, 2.63it/s]
5%|████████▉ | 4/73 [00:01<00:29, 2.31it/s]
7%|███████████▏ | 5/73 [00:02<00:31, 2.15it/s]
8%|█████████████▍ | 6/73 [00:02<00:33, 2.02it/s]
10%|███████████████▋ | 7/73 [00:03<00:31, 2.10it/s]
11%|█████████████████▉ | 8/73 [00:03<00:33, 1.95it/s]
12%|████████████████████▏ | 9/73 [00:04<00:33, 1.90it/s]
14%|██████████████████████▎ | 10/73 [00:04<00:33, 1.87it/s]
15%|████████████████████████▌ | 11/73 [00:05<00:32, 1.88it/s]
16%|██████████████████████████▊ | 12/73 [00:05<00:33, 1.84it/s]
18%|█████████████████████████████ | 13/73 [00:06<00:31, 1.88it/s]
19%|███████████████████████████████▎ | 14/73 [00:06<00:31, 1.86it/s]
21%|█████████████████████████████████▍ | 15/73 [00:07<00:31, 1.86it/s]
22%|███████████████████████████████████▋ | 16/73 [00:08<00:31, 1.79it/s]
23%|█████████████████████████████████████▉ | 17/73 [00:08<00:31, 1.78it/s]
25%|████████████████████████████████████████▏ | 18/73 [00:09<00:31, 1.75it/s]
26%|██████████████████████████████████████████▍ | 19/73 [00:09<00:31, 1.73it/s]
27%|████████████████████████████████████████████▋ | 20/73 [00:10<00:30, 1.74it/s]
29%|██████████████████████████████████████████████▉ | 21/73 [00:11<00:30, 1.73it/s]
30%|█████████████████████████████████████████████████ | 22/73 [00:11<00:29, 1.71it/s]
32%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 23/73 [00:12<00:28, 1.75it/s]
33%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 24/73 [00:12<00:27, 1.76it/s]
34%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 25/73 [00:13<00:27, 1.74it/s]
36%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 26/73 [00:13<00:26, 1.77it/s]
37%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 27/73 [00:14<00:23, 1.96it/s]
38%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 28/73 [00:14<00:23, 1.91it/s]
40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 29/73 [00:15<00:22, 1.93it/s]
41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 30/73 [00:15<00:21, 1.96it/s]
42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31/73 [00:16<00:22, 1.87it/s]
44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 32/73 [00:16<00:21, 1.91it/s]
45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 33/73 [00:17<00:20, 1.95it/s]
47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 34/73 [00:17<00:20, 1.91it/s]
48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 35/73 [00:18<00:20, 1.83it/s]
49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 36/73 [00:19<00:20, 1.84it/s]
51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 37/73 [00:19<00:19, 1.83it/s]
52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 38/73 [00:20<00:18, 1.92it/s]
53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 39/73 [00:20<00:18, 1.83it/s]
55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 40/73 [00:21<00:17, 1.84it/s]
56%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 41/73 [00:21<00:16, 1.91it/s]
58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 42/73 [00:22<00:16, 1.86it/s]
59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 43/73 [00:22<00:15, 1.88it/s]
60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 44/73 [00:23<00:15, 1.87it/s]
62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 45/73 [00:23<00:15, 1.80it/s]
63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 46/73 [00:24<00:14, 1.88it/s]
64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 47/73 [00:24<00:14, 1.84it/s]
66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 48/73 [00:25<00:13, 1.83it/s]
67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 49/73 [00:26<00:13, 1.81it/s]
68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 50/73 [00:26<00:12, 1.83it/s]
70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 51/73 [00:27<00:12, 1.80it/s]
71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 52/73 [00:27<00:11, 1.76it/s]
73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 53/73 [00:28<00:11, 1.73it/s]
74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 54/73 [00:28<00:10, 1.84it/s]
75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 55/73 [00:29<00:09, 1.84it/s]
77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 56/73 [00:29<00:09, 1.88it/s]
78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 57/73 [00:30<00:08, 1.80it/s]
79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 58/73 [00:31<00:08, 1.87it/s]
81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 59/73 [00:31<00:07, 1.87it/s]
82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 60/73 [00:32<00:07, 1.84it/s]
84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 61/73 [00:32<00:06, 1.83it/s]
85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 62/73 [00:33<00:06, 1.79it/s]
86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 63/73 [00:33<00:05, 1.91it/s]
88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 64/73 [00:34<00:04, 1.97it/s]
89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 65/73 [00:34<00:04, 1.94it/s]
90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 66/73 [00:35<00:03, 1.86it/s]
92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 67/73 [00:35<00:03, 1.90it/s]
93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 68/73 [00:36<00:02, 1.86it/s]
95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 69/73 [00:36<00:02, 1.83it/s]
96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 70/73 [00:37<00:01, 1.82it/s]
97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 71/73 [00:38<00:01, 1.83it/s]
99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 72/73 [00:38<00:00, 1.83it/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.97it/s]
{'eval_loss': 0.5858080387115479, 'eval_runtime': 39.5337, 'eval_samples_per_second': 59.165, 'eval_steps_per_second': 1.872, 'eval_fcm_dpo/beta': 0.019768698140978813, 'eval_fcm_dpo/q_t': 0.37947365641593933, 'eval_fcm_dpo/delta': 0.06340710818767548, 'eval_fcm_dpo/margin': 38.271907806396484, 'eval_margin_dpo/margin_mean': 38.271907806396484, 'eval_margin_dpo/margin_std': 74.73805236816406, 'eval_logps/chosen': -148.67208862304688, 'eval_logps/rejected': -194.69088745117188, 'eval_logps/ref_chosen': -79.05104064941406, 'eval_logps/ref_rejected': -86.79793548583984, 'eval_logits/chosen': -0.49050527811050415, 'eval_logits/rejected': -0.47104698419570923, 'epoch': 0.29}
29%|███████████████████████████████████████████████▎ | 200/681 [09:04<20:33, 2.56s/it]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.97it/s]
 30%|██████████████████████████████████████████████▉ | 201/681 [09:07<1:55:59, 14.50s/it] 30%|███████████████████████████████████████████████▏ | 202/681 [09:09<1:27:15, 10.93s/it] 30%|███████████████████████████████████████████████▍ | 203/681 [09:12<1:07:18, 8.45s/it] 30%|████████████████████████████████████████████████▏ | 204/681 [09:15<53:29, 6.73s/it] 30%|████████████████████████████████████████████████▍ | 205/681 [09:17<43:17, 5.46s/it] {'loss': 0.8772, 'grad_norm': 39.298316955566406, 'learning_rate': 4.4233349274571974e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.018562760204076767, 'fcm_dpo/q_t': 0.30979180335998535, 'fcm_dpo/delta': -0.2798296809196472, 'fcm_dpo/margin': 58.922264099121094, 'margin_dpo/margin_mean': 58.9222526550293, 'margin_dpo/margin_std': 72.63723754882812, 'logps/chosen': -121.86454772949219, 'logps/rejected': -207.75625610351562, 'logps/ref_chosen': -65.13258361816406, 'logps/ref_rejected': -92.10203552246094, 'logits/chosen': -0.4523549973964691, 'logits/rejected': -0.43011409044265747, 'epoch': 0.3}
30%|████████████████████████████████████████████████▍ | 205/681 [09:17<43:17, 5.46s/it] 30%|████████████████████████████████████████████████▋ | 206/681 [09:19<35:33, 4.49s/it] 30%|████████████████████████████████████████████████▉ | 207/681 [09:22<30:37, 3.88s/it] 31%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 208/681 [09:24<27:35, 3.50s/it] 31%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 209/681 [09:27<24:42, 3.14s/it] 31%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 210/681 [09:29<22:55, 2.92s/it] {'loss': 0.8362, 'grad_norm': 31.66854476928711, 'learning_rate': 4.381713366536311e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.014536149799823761, 'fcm_dpo/q_t': 0.31058698892593384, 'fcm_dpo/delta': -0.1799614131450653, 'fcm_dpo/margin': 69.11328125, 'margin_dpo/margin_mean': 69.11328125, 'margin_dpo/margin_std': 75.44652557373047, 'logps/chosen': -109.48213195800781, 'logps/rejected': -211.12930297851562, 'logps/ref_chosen': -54.52837371826172, 'logps/ref_rejected': -87.06227111816406, 'logits/chosen': -0.4480575919151306, 'logits/rejected': -0.43101295828819275, 'epoch': 0.31}
31%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 210/681 [09:29<22:55, 2.92s/it] 31%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 211/681 [09:31<21:22, 2.73s/it] 31%|██████████████████████████████████████████████████ | 212/681 [09:34<21:05, 2.70s/it] 31%|██████████████████████████████████████████████████▎ | 213/681 [09:37<21:03, 2.70s/it] 31%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 214/681 [09:39<20:11, 2.59s/it] 32%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 215/681 [09:42<20:11, 2.60s/it] {'loss': 0.8705, 'grad_norm': 30.947105407714844, 'learning_rate': 4.3388522485142885e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.013478484936058521, 'fcm_dpo/q_t': 0.3255953788757324, 'fcm_dpo/delta': -0.06460683792829514, 'fcm_dpo/margin': 67.31108093261719, 'margin_dpo/margin_mean': 67.31107330322266, 'margin_dpo/margin_std': 74.4868392944336, 'logps/chosen': -116.98878479003906, 'logps/rejected': -214.6497344970703, 'logps/ref_chosen': -59.905250549316406, 'logps/ref_rejected': -90.25511932373047, 'logits/chosen': -0.47888296842575073, 'logits/rejected': -0.4555312693119049, 'epoch': 0.32}
32%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 215/681 [09:42<20:11, 2.60s/it] 32%|███████████████████████████████████████████████████ | 216/681 [09:44<20:19, 2.62s/it] 32%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 217/681 [09:47<19:57, 2.58s/it] 32%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 218/681 [09:50<20:03, 2.60s/it] 32%|███████████████████████████████████████████████████▊ | 219/681 [09:52<20:00, 2.60s/it] 32%|████████████████████████████████████████████████████ | 220/681 [09:55<19:53, 2.59s/it] {'loss': 0.89, 'grad_norm': 32.80592346191406, 'learning_rate': 4.2947798076611047e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.012834814377129078, 'fcm_dpo/q_t': 0.3348235487937927, 'fcm_dpo/delta': 0.019026797264814377, 'fcm_dpo/margin': 64.8343505859375, 'margin_dpo/margin_mean': 64.8343505859375, 'margin_dpo/margin_std': 71.27854919433594, 'logps/chosen': -118.51663970947266, 'logps/rejected': -213.3939208984375, 'logps/ref_chosen': -57.68498611450195, 'logps/ref_rejected': -87.72792053222656, 'logits/chosen': -0.4836200177669525, 'logits/rejected': -0.4622252583503723, 'epoch': 0.32}
32%|████████████████████████████████████████████████████ | 220/681 [09:55<19:53, 2.59s/it] 32%|████████████████████████████████████████████████████▏ | 221/681 [09:57<19:34, 2.55s/it] 33%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 222/681 [10:00<19:31, 2.55s/it]wandb: ERROR Error while calling W&B API: An internal error occurred. Please contact support. (<Response [500]>)
33%|████████████████████████████████████████████████████▋ | 223/681 [10:02<18:34, 2.43s/it] 33%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 224/681 [10:04<18:16, 2.40s/it] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 225/681 [10:06<17:53, 2.35s/it] {'loss': 0.8406, 'grad_norm': 35.1022834777832, 'learning_rate': 4.249525076191759e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.012188979424536228, 'fcm_dpo/q_t': 0.30945101380348206, 'fcm_dpo/delta': -0.16104714572429657, 'fcm_dpo/margin': 81.43888854980469, 'margin_dpo/margin_mean': 81.43888854980469, 'margin_dpo/margin_std': 86.77934265136719, 'logps/chosen': -134.11956787109375, 'logps/rejected': -254.3486785888672, 'logps/ref_chosen': -54.47245407104492, 'logps/ref_rejected': -93.26266479492188, 'logits/chosen': -0.40194278955459595, 'logits/rejected': -0.3876434564590454, 'epoch': 0.33}
33%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 225/681 [10:06<17:53, 2.35s/it] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 226/681 [10:09<18:43, 2.47s/it] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▋ | 227/681 [10:11<18:19, 2.42s/it] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 228/681 [10:14<18:41, 2.48s/it] 34%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 229/681 [10:17<18:31, 2.46s/it] 34%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 230/681 [10:19<18:13, 2.42s/it] {'loss': 0.865, 'grad_norm': 34.77726364135742, 'learning_rate': 4.203117865141635e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.01108027994632721, 'fcm_dpo/q_t': 0.3215538561344147, 'fcm_dpo/delta': -0.06726758182048798, 'fcm_dpo/margin': 82.1200942993164, 'margin_dpo/margin_mean': 82.1200942993164, 'margin_dpo/margin_std': 89.67250061035156, 'logps/chosen': -139.94625854492188, 'logps/rejected': -251.1558380126953, 'logps/ref_chosen': -58.7701301574707, 'logps/ref_rejected': -87.85963439941406, 'logits/chosen': -0.3820115923881531, 'logits/rejected': -0.35805052518844604, 'epoch': 0.34}
34%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 230/681 [10:19<18:13, 2.42s/it] 34%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 231/681 [10:21<18:33, 2.47s/it] 34%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 232/681 [10:24<19:04, 2.55s/it] 34%|███████████████████████████████████████████████████████ | 233/681 [10:27<19:22, 2.60s/it] 34%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 234/681 [10:30<19:26, 2.61s/it] 35%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 235/681 [10:32<19:10, 2.58s/it] {'loss': 0.9162, 'grad_norm': 32.15520095825195, 'learning_rate': 4.1555887447288255e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.010919634252786636, 'fcm_dpo/q_t': 0.34256863594055176, 'fcm_dpo/delta': 0.039671458303928375, 'fcm_dpo/margin': 74.35450744628906, 'margin_dpo/margin_mean': 74.35450744628906, 'margin_dpo/margin_std': 88.09162902832031, 'logps/chosen': -133.8794403076172, 'logps/rejected': -240.3823699951172, 'logps/ref_chosen': -59.0481071472168, 'logps/ref_rejected': -91.19654846191406, 'logits/chosen': -0.4005228877067566, 'logits/rejected': -0.3855542838573456, 'epoch': 0.35}
35%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 235/681 [10:32<19:10, 2.58s/it] 35%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 236/681 [10:35<19:34, 2.64s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████ | 237/681 [10:37<19:25, 2.62s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 238/681 [10:40<19:30, 2.64s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████▌ | 239/681 [10:42<18:51, 2.56s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 240/681 [10:45<18:46, 2.55s/it] {'loss': 0.8677, 'grad_norm': 40.340721130371094, 'learning_rate': 4.106969024216348e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.010825184173882008, 'fcm_dpo/q_t': 0.3274964690208435, 'fcm_dpo/delta': -0.018980540335178375, 'fcm_dpo/margin': 79.97639465332031, 'margin_dpo/margin_mean': 79.97639465332031, 'margin_dpo/margin_std': 84.8770523071289, 'logps/chosen': -138.43865966796875, 'logps/rejected': -254.26034545898438, 'logps/ref_chosen': -55.238983154296875, 'logps/ref_rejected': -91.08428955078125, 'logits/chosen': -0.3556009829044342, 'logits/rejected': -0.34894007444381714, 'epoch': 0.35}
35%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 240/681 [10:45<18:46, 2.55s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████▉ | 241/681 [10:47<18:25, 2.51s/it] 36%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 242/681 [10:50<18:09, 2.48s/it] 36%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 243/681 [10:52<18:05, 2.48s/it] 36%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 244/681 [10:55<18:06, 2.49s/it] 36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 245/681 [10:57<18:31, 2.55s/it] {'loss': 0.8333, 'grad_norm': 42.48567581176758, 'learning_rate': 4.057290731287531e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.010110095143318176, 'fcm_dpo/q_t': 0.3163699507713318, 'fcm_dpo/delta': -0.10127156972885132, 'fcm_dpo/margin': 92.84043884277344, 'margin_dpo/margin_mean': 92.8404312133789, 'margin_dpo/margin_std': 95.6347885131836, 'logps/chosen': -158.22030639648438, 'logps/rejected': -272.03009033203125, 'logps/ref_chosen': -65.08844757080078, 'logps/ref_rejected': -86.05777740478516, 'logits/chosen': -0.35475802421569824, 'logits/rejected': -0.3244848847389221, 'epoch': 0.36}
36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 245/681 [10:58<18:31, 2.55s/it] 36%|██████████████████████████████████████████████████████████▏ | 246/681 [11:00<18:41, 2.58s/it] 36%|██████████████████████████████████████████████████████████▍ | 247/681 [11:03<18:23, 2.54s/it] 36%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 248/681 [11:05<18:30, 2.56s/it] 37%|██████████████████████████████████████████████████████████▊ | 249/681 [11:08<17:59, 2.50s/it] 37%|███████████████████████████████████████████████████████████ | 250/681 [11:10<17:52, 2.49s/it] {'loss': 0.8678, 'grad_norm': 54.82107162475586, 'learning_rate': 4.006586590948141e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00962417759001255, 'fcm_dpo/q_t': 0.3266645073890686, 'fcm_dpo/delta': -0.020193621516227722, 'fcm_dpo/margin': 90.06238555908203, 'margin_dpo/margin_mean': 90.06238555908203, 'margin_dpo/margin_std': 93.82579040527344, 'logps/chosen': -154.8458709716797, 'logps/rejected': -273.19061279296875, 'logps/ref_chosen': -59.08491897583008, 'logps/ref_rejected': -87.36727142333984, 'logits/chosen': -0.37928658723831177, 'logits/rejected': -0.35434064269065857, 'epoch': 0.37}
37%|███████████████████████████████████████████████████████████ | 250/681 [11:10<17:52, 2.49s/it] 37%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 251/681 [11:12<17:38, 2.46s/it] 37%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 252/681 [11:15<17:40, 2.47s/it] 37%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 253/681 [11:18<17:55, 2.51s/it] 37%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 254/681 [11:20<18:07, 2.55s/it] 37%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 255/681 [11:23<17:45, 2.50s/it] {'loss': 0.9102, 'grad_norm': 58.291961669921875, 'learning_rate': 3.954890003969163e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.009607134386897087, 'fcm_dpo/q_t': 0.3329293131828308, 'fcm_dpo/delta': 0.0022653634659945965, 'fcm_dpo/margin': 88.13050842285156, 'margin_dpo/margin_mean': 88.13050842285156, 'margin_dpo/margin_std': 103.13516998291016, 'logps/chosen': -170.76805114746094, 'logps/rejected': -285.3667907714844, 'logps/ref_chosen': -61.85979461669922, 'logps/ref_rejected': -88.32804107666016, 'logits/chosen': -0.33103686571121216, 'logits/rejected': -0.3057294487953186, 'epoch': 0.37}
37%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 255/681 [11:23<17:45, 2.50s/it] 38%|████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 256/681 [11:25<17:43, 2.50s/it] 38%|████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 257/681 [11:28<17:56, 2.54s/it] 38%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 258/681 [11:30<17:29, 2.48s/it] 38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 259/681 [11:33<17:27, 2.48s/it] 38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 260/681 [11:35<17:44, 2.53s/it] {'loss': 0.8885, 'grad_norm': 39.26882553100586, 'learning_rate': 3.9022350248844246e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.009414169006049633, 'fcm_dpo/q_t': 0.33001503348350525, 'fcm_dpo/delta': -0.016010303050279617, 'fcm_dpo/margin': 91.66337585449219, 'margin_dpo/margin_mean': 91.66337585449219, 'margin_dpo/margin_std': 103.34080505371094, 'logps/chosen': -154.59693908691406, 'logps/rejected': -283.89129638671875, 'logps/ref_chosen': -52.843467712402344, 'logps/ref_rejected': -90.4744873046875, 'logits/chosen': -0.31099259853363037, 'logits/rejected': -0.3064902424812317, 'epoch': 0.38}
38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 260/681 [11:35<17:44, 2.53s/it] 38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 261/681 [11:38<17:31, 2.50s/it] 38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 262/681 [11:40<17:07, 2.45s/it] 39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 263/681 [11:42<17:00, 2.44s/it] 39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 264/681 [11:45<17:30, 2.52s/it] 39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 265/681 [11:47<17:09, 2.47s/it] {'loss': 0.8593, 'grad_norm': 42.47758865356445, 'learning_rate': 3.848656339557562e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.009381098672747612, 'fcm_dpo/q_t': 0.3260762095451355, 'fcm_dpo/delta': -0.015523952431976795, 'fcm_dpo/margin': 92.02482604980469, 'margin_dpo/margin_mean': 92.02482604980469, 'margin_dpo/margin_std': 95.39722442626953, 'logps/chosen': -151.35202026367188, 'logps/rejected': -274.75714111328125, 'logps/ref_chosen': -59.35320281982422, 'logps/ref_rejected': -90.73350524902344, 'logits/chosen': -0.299502432346344, 'logits/rejected': -0.27807632088661194, 'epoch': 0.39}
39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 265/681 [11:47<17:09, 2.47s/it] 39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 266/681 [11:50<17:03, 2.47s/it] 39%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 267/681 [11:52<17:09, 2.49s/it] 39%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 268/681 [11:55<17:07, 2.49s/it] 40%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 269/681 [11:57<16:57, 2.47s/it] 40%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 270/681 [12:00<17:16, 2.52s/it] {'loss': 0.8569, 'grad_norm': 51.16044616699219, 'learning_rate': 3.794189242333106e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.009062977507710457, 'fcm_dpo/q_t': 0.32098034024238586, 'fcm_dpo/delta': -0.06297405064105988, 'fcm_dpo/margin': 100.06938171386719, 'margin_dpo/margin_mean': 100.06938171386719, 'margin_dpo/margin_std': 107.111083984375, 'logps/chosen': -184.3603057861328, 'logps/rejected': -313.5339660644531, 'logps/ref_chosen': -66.30875396728516, 'logps/ref_rejected': -95.4130630493164, 'logits/chosen': -0.23682311177253723, 'logits/rejected': -0.21265558898448944, 'epoch': 0.4}
40%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 270/681 [12:00<17:16, 2.52s/it] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 271/681 [12:02<17:13, 2.52s/it] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 272/681 [12:05<17:28, 2.56s/it] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 273/681 [12:08<17:29, 2.57s/it] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 274/681 [12:10<17:00, 2.51s/it] 40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 275/681 [12:13<17:14, 2.55s/it] {'loss': 0.8306, 'grad_norm': 33.570701599121094, 'learning_rate': 3.738869612786737e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.008018719032406807, 'fcm_dpo/q_t': 0.3118273615837097, 'fcm_dpo/delta': -0.12382125854492188, 'fcm_dpo/margin': 119.62171936035156, 'margin_dpo/margin_mean': 119.6217269897461, 'margin_dpo/margin_std': 122.45941162109375, 'logps/chosen': -189.1214599609375, 'logps/rejected': -346.2816467285156, 'logps/ref_chosen': -54.69990921020508, 'logps/ref_rejected': -92.23838806152344, 'logits/chosen': -0.15879306197166443, 'logits/rejected': -0.14661014080047607, 'epoch': 0.4}
40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 275/681 [12:13<17:14, 2.55s/it] 41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 276/681 [12:15<16:59, 2.52s/it] 41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 277/681 [12:17<16:21, 2.43s/it] 41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 278/681 [12:20<16:28, 2.45s/it] 41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 279/681 [12:22<16:32, 2.47s/it] 41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 280/681 [12:25<16:44, 2.51s/it] {'loss': 0.8467, 'grad_norm': 67.1026840209961, 'learning_rate': 3.6827338920900253e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007537333760410547, 'fcm_dpo/q_t': 0.3190959692001343, 'fcm_dpo/delta': -0.07704190909862518, 'fcm_dpo/margin': 122.15445709228516, 'margin_dpo/margin_mean': 122.15445709228516, 'margin_dpo/margin_std': 127.57193756103516, 'logps/chosen': -187.32925415039062, 'logps/rejected': -343.0320129394531, 'logps/ref_chosen': -54.64586639404297, 'logps/ref_rejected': -88.19416809082031, 'logits/chosen': -0.15290072560310364, 'logits/rejected': -0.14313052594661713, 'epoch': 0.41}
41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 280/681 [12:25<16:44, 2.51s/it] 41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 281/681 [12:28<16:45, 2.51s/it] 41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 282/681 [12:30<16:40, 2.51s/it] 42%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 283/681 [12:33<16:52, 2.54s/it] 42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 284/681 [12:35<17:10, 2.60s/it] 42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 285/681 [12:38<16:59, 2.58s/it] {'loss': 0.8457, 'grad_norm': 36.61220169067383, 'learning_rate': 3.625819059005228e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007103285752236843, 'fcm_dpo/q_t': 0.32029491662979126, 'fcm_dpo/delta': -0.03963179141283035, 'fcm_dpo/margin': 124.67244720458984, 'margin_dpo/margin_mean': 124.67244720458984, 'margin_dpo/margin_std': 126.2774429321289, 'logps/chosen': -234.484375, 'logps/rejected': -389.29510498046875, 'logps/ref_chosen': -63.02496337890625, 'logps/ref_rejected': -93.16323852539062, 'logits/chosen': -0.09207823872566223, 'logits/rejected': -0.07269109785556793, 'epoch': 0.42}
42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 285/681 [12:38<16:59, 2.58s/it] 42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 286/681 [12:41<17:19, 2.63s/it] 42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 287/681 [12:43<16:28, 2.51s/it] 42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 288/681 [12:45<16:27, 2.51s/it] 42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 289/681 [12:48<16:19, 2.50s/it] 43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 290/681 [12:50<16:01, 2.46s/it] {'loss': 0.8386, 'grad_norm': 32.6433219909668, 'learning_rate': 3.568162605525952e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006760433316230774, 'fcm_dpo/q_t': 0.3183870315551758, 'fcm_dpo/delta': -0.0626429095864296, 'fcm_dpo/margin': 134.1584930419922, 'margin_dpo/margin_mean': 134.1584930419922, 'margin_dpo/margin_std': 134.99864196777344, 'logps/chosen': -225.1572723388672, 'logps/rejected': -392.53900146484375, 'logps/ref_chosen': -58.37105178833008, 'logps/ref_rejected': -91.59428405761719, 'logits/chosen': -0.07117484509944916, 'logits/rejected': -0.06140874698758125, 'epoch': 0.43}
43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 290/681 [12:50<16:01, 2.46s/it] 43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 291/681 [12:53<16:10, 2.49s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 292/681 [12:55<15:52, 2.45s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 293/681 [12:58<16:08, 2.50s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 294/681 [13:00<15:52, 2.46s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 295/681 [13:03<15:43, 2.44s/it] {'loss': 0.8958, 'grad_norm': 46.24834060668945, 'learning_rate': 3.509802512179737e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006551184691488743, 'fcm_dpo/q_t': 0.3340519070625305, 'fcm_dpo/delta': 0.024965018033981323, 'fcm_dpo/margin': 126.14031982421875, 'margin_dpo/margin_mean': 126.14030456542969, 'margin_dpo/margin_std': 140.62646484375, 'logps/chosen': -215.8157958984375, 'logps/rejected': -372.1355285644531, 'logps/ref_chosen': -55.113426208496094, 'logps/ref_rejected': -85.29283905029297, 'logits/chosen': -0.051733147352933884, 'logits/rejected': -0.04382902756333351, 'epoch': 0.43}
43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 295/681 [13:03<15:43, 2.44s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 296/681 [13:05<15:50, 2.47s/it] 44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 297/681 [13:08<15:57, 2.49s/it] 44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 298/681 [13:10<16:30, 2.59s/it] 44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 299/681 [13:13<16:19, 2.56s/it] 44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 300/681 [13:16<16:23, 2.58s/it] {'loss': 0.9105, 'grad_norm': 67.42388916015625, 'learning_rate': 3.4507772230088147e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006881644017994404, 'fcm_dpo/q_t': 0.3347456455230713, 'fcm_dpo/delta': -0.0010080442298203707, 'fcm_dpo/margin': 123.4745101928711, 'margin_dpo/margin_mean': 123.4745101928711, 'margin_dpo/margin_std': 146.905029296875, 'logps/chosen': -241.1220703125, 'logps/rejected': -402.16766357421875, 'logps/ref_chosen': -59.46582794189453, 'logps/ref_rejected': -97.03690338134766, 'logits/chosen': -0.06820065528154373, 'logits/rejected': -0.0680488869547844, 'epoch': 0.44}
44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 300/681 [13:16<16:23, 2.58s/it] 44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 301/681 [13:18<15:41, 2.48s/it] 44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 302/681 [13:20<15:51, 2.51s/it] 44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 303/681 [13:23<15:58, 2.54s/it] 45%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 304/681 [13:26<16:11, 2.58s/it] 45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 305/681 [13:28<16:13, 2.59s/it] {'loss': 0.8706, 'grad_norm': 42.539947509765625, 'learning_rate': 3.391125620245535e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006595266051590443, 'fcm_dpo/q_t': 0.33005213737487793, 'fcm_dpo/delta': 0.0008342728251591325, 'fcm_dpo/margin': 128.62730407714844, 'margin_dpo/margin_mean': 128.62728881835938, 'margin_dpo/margin_std': 136.1685333251953, 'logps/chosen': -225.65005493164062, 'logps/rejected': -383.4462890625, 'logps/ref_chosen': -62.78144454956055, 'logps/ref_rejected': -91.95039367675781, 'logits/chosen': -0.09431194514036179, 'logits/rejected': -0.08120522648096085, 'epoch': 0.45}
45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 305/681 [13:28<16:13, 2.59s/it] 45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 306/681 [13:31<16:14, 2.60s/it] 45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 307/681 [13:34<16:28, 2.64s/it] 45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 308/681 [13:36<16:27, 2.65s/it] 45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 309/681 [13:39<16:23, 2.64s/it] 46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 310/681 [13:42<16:30, 2.67s/it] {'loss': 0.851, 'grad_norm': 40.4238395690918, 'learning_rate': 3.3308869986991487e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006700504571199417, 'fcm_dpo/q_t': 0.3245096802711487, 'fcm_dpo/delta': -0.0035556063521653414, 'fcm_dpo/margin': 127.2578125, 'margin_dpo/margin_mean': 127.2578125, 'margin_dpo/margin_std': 124.93436431884766, 'logps/chosen': -217.1204071044922, 'logps/rejected': -365.7741394042969, 'logps/ref_chosen': -61.359039306640625, 'logps/ref_rejected': -82.75496673583984, 'logits/chosen': -0.07853604853153229, 'logits/rejected': -0.056885600090026855, 'epoch': 0.46}
46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 310/681 [13:42<16:30, 2.67s/it] 46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 311/681 [13:44<16:10, 2.62s/it] 46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 312/681 [13:46<15:29, 2.52s/it] 46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 313/681 [13:49<15:02, 2.45s/it] 46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 314/681 [13:51<15:03, 2.46s/it] 46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 315/681 [13:54<15:00, 2.46s/it] {'loss': 0.8915, 'grad_norm': 71.91686248779297, 'learning_rate': 3.270101039870797e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006514403969049454, 'fcm_dpo/q_t': 0.3323710560798645, 'fcm_dpo/delta': 0.00254381587728858, 'fcm_dpo/margin': 129.9599151611328, 'margin_dpo/margin_mean': 129.9599151611328, 'margin_dpo/margin_std': 146.8983612060547, 'logps/chosen': -250.1263885498047, 'logps/rejected': -412.8932189941406, 'logps/ref_chosen': -51.77602005004883, 'logps/ref_rejected': -84.58292388916016, 'logits/chosen': 0.050092458724975586, 'logits/rejected': 0.06273595988750458, 'epoch': 0.46}
46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 315/681 [13:54<15:00, 2.46s/it] 46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 316/681 [13:56<15:05, 2.48s/it] 47%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 317/681 [13:59<15:14, 2.51s/it] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 318/681 [14:01<14:59, 2.48s/it] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 319/681 [14:04<15:17, 2.54s/it] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 320/681 [14:07<15:45, 2.62s/it] {'loss': 0.7846, 'grad_norm': 37.25245666503906, 'learning_rate': 3.208807785813777e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006153360940515995, 'fcm_dpo/q_t': 0.3038443326950073, 'fcm_dpo/delta': -0.12349160015583038, 'fcm_dpo/margin': 156.13824462890625, 'margin_dpo/margin_mean': 156.13824462890625, 'margin_dpo/margin_std': 138.79611206054688, 'logps/chosen': -244.4154815673828, 'logps/rejected': -443.03955078125, 'logps/ref_chosen': -56.777862548828125, 'logps/ref_rejected': -99.26368713378906, 'logits/chosen': -0.020375465974211693, 'logits/rejected': -0.011311917565762997, 'epoch': 0.47}
47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 320/681 [14:07<15:45, 2.62s/it] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 321/681 [14:09<15:23, 2.57s/it] 47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 322/681 [14:12<15:24, 2.57s/it] 47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 323/681 [14:14<15:40, 2.63s/it] 48%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 324/681 [14:17<15:11, 2.55s/it] 48%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 325/681 [14:20<15:27, 2.60s/it] {'loss': 0.8735, 'grad_norm': 46.0535774230957, 'learning_rate': 3.147047612756302e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00587537931278348, 'fcm_dpo/q_t': 0.3283257484436035, 'fcm_dpo/delta': 0.004868075251579285, 'fcm_dpo/margin': 143.66757202148438, 'margin_dpo/margin_mean': 143.66757202148438, 'margin_dpo/margin_std': 146.94345092773438, 'logps/chosen': -280.6909484863281, 'logps/rejected': -449.8771057128906, 'logps/ref_chosen': -58.28468704223633, 'logps/ref_rejected': -83.80326843261719, 'logits/chosen': 0.04561225324869156, 'logits/rejected': 0.05908801406621933, 'epoch': 0.48}
48%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 325/681 [14:20<15:27, 2.60s/it] 48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 326/681 [14:22<15:22, 2.60s/it] 48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 327/681 [14:25<15:29, 2.63s/it] 48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 328/681 [14:27<15:22, 2.61s/it] 48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 329/681 [14:30<15:01, 2.56s/it] 48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 330/681 [14:32<15:05, 2.58s/it] {'loss': 0.8302, 'grad_norm': 50.687007904052734, 'learning_rate': 3.084861204504122e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0057464223355054855, 'fcm_dpo/q_t': 0.3170631527900696, 'fcm_dpo/delta': -0.0528077557682991, 'fcm_dpo/margin': 156.2254638671875, 'margin_dpo/margin_mean': 156.2254638671875, 'margin_dpo/margin_std': 149.75978088378906, 'logps/chosen': -278.55731201171875, 'logps/rejected': -466.06658935546875, 'logps/ref_chosen': -62.75822067260742, 'logps/ref_rejected': -94.04203033447266, 'logits/chosen': 0.018803680315613747, 'logits/rejected': 0.03341676667332649, 'epoch': 0.48}
48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 330/681 [14:33<15:05, 2.58s/it] 49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 331/681 [14:35<15:06, 2.59s/it] 49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 332/681 [14:38<14:52, 2.56s/it] 49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 333/681 [14:40<14:28, 2.49s/it] 49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 334/681 [14:42<14:18, 2.47s/it] 49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 335/681 [14:45<14:25, 2.50s/it] {'loss': 0.8834, 'grad_norm': 52.71037673950195, 'learning_rate': 3.022289525640531e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005659957882016897, 'fcm_dpo/q_t': 0.33370915055274963, 'fcm_dpo/delta': 0.03993542492389679, 'fcm_dpo/margin': 143.60537719726562, 'margin_dpo/margin_mean': 143.60537719726562, 'margin_dpo/margin_std': 148.41580200195312, 'logps/chosen': -285.34234619140625, 'logps/rejected': -459.047119140625, 'logps/ref_chosen': -58.59650421142578, 'logps/ref_rejected': -88.69586944580078, 'logits/chosen': 0.07965292036533356, 'logits/rejected': 0.0922585278749466, 'epoch': 0.49}
49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 335/681 [14:45<14:25, 2.50s/it] 49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 336/681 [14:48<14:40, 2.55s/it] 49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 337/681 [14:50<14:10, 2.47s/it] 50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 338/681 [14:52<14:12, 2.49s/it] 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 339/681 [14:55<13:46, 2.42s/it] 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 340/681 [14:57<13:57, 2.46s/it] {'loss': 0.825, 'grad_norm': 35.8148193359375, 'learning_rate': 2.959373794541426e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005560899153351784, 'fcm_dpo/q_t': 0.3149014711380005, 'fcm_dpo/delta': -0.058431338518857956, 'fcm_dpo/margin': 162.19033813476562, 'margin_dpo/margin_mean': 162.1903533935547, 'margin_dpo/margin_std': 153.74880981445312, 'logps/chosen': -255.1841278076172, 'logps/rejected': -453.63641357421875, 'logps/ref_chosen': -58.18162155151367, 'logps/ref_rejected': -94.44358825683594, 'logits/chosen': 0.013386556878685951, 'logits/rejected': 0.0291533712297678, 'epoch': 0.5}
50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 340/681 [14:57<13:57, 2.46s/it] 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 341/681 [14:59<13:32, 2.39s/it] 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 342/681 [15:02<14:08, 2.50s/it] 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 343/681 [15:05<13:45, 2.44s/it] 51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 344/681 [15:07<13:51, 2.47s/it] 51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 345/681 [15:10<14:07, 2.52s/it] {'loss': 0.8223, 'grad_norm': 50.1009521484375, 'learning_rate': 2.896155456223163e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0053556510247290134, 'fcm_dpo/q_t': 0.31634849309921265, 'fcm_dpo/delta': -0.04881957173347473, 'fcm_dpo/margin': 166.8225860595703, 'margin_dpo/margin_mean': 166.8225860595703, 'margin_dpo/margin_std': 155.08956909179688, 'logps/chosen': -275.6701354980469, 'logps/rejected': -483.6131896972656, 'logps/ref_chosen': -57.9904899597168, 'logps/ref_rejected': -99.11092376708984, 'logits/chosen': -0.0006014652317389846, 'logits/rejected': 0.011017178185284138, 'epoch': 0.51}
51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 345/681 [15:10<14:07, 2.52s/it] 51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 346/681 [15:12<14:11, 2.54s/it] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 347/681 [15:14<13:29, 2.42s/it] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 348/681 [15:17<13:25, 2.42s/it] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 349/681 [15:19<13:38, 2.46s/it] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 350/681 [15:22<13:51, 2.51s/it] {'loss': 0.8883, 'grad_norm': 61.714805603027344, 'learning_rate': 2.8326761550411346e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005294440779834986, 'fcm_dpo/q_t': 0.3322368264198303, 'fcm_dpo/delta': 0.02646171674132347, 'fcm_dpo/margin': 155.80526733398438, 'margin_dpo/margin_mean': 155.80526733398438, 'margin_dpo/margin_std': 168.00064086914062, 'logps/chosen': -326.2274169921875, 'logps/rejected': -512.9906005859375, 'logps/ref_chosen': -58.29923629760742, 'logps/ref_rejected': -89.25711822509766, 'logits/chosen': 0.13601693511009216, 'logits/rejected': 0.14563313126564026, 'epoch': 0.51}
51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 350/681 [15:22<13:51, 2.51s/it] 52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 351/681 [15:25<13:51, 2.52s/it] 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 352/681 [15:27<13:50, 2.52s/it] 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 353/681 [15:30<13:44, 2.51s/it] 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 354/681 [15:32<13:56, 2.56s/it] 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 355/681 [15:35<13:45, 2.53s/it] {'loss': 0.8631, 'grad_norm': 50.927425384521484, 'learning_rate': 2.7689777072570284e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005374093074351549, 'fcm_dpo/q_t': 0.325572669506073, 'fcm_dpo/delta': -0.00456079700961709, 'fcm_dpo/margin': 158.74806213378906, 'margin_dpo/margin_mean': 158.74806213378906, 'margin_dpo/margin_std': 160.3525848388672, 'logps/chosen': -304.60711669921875, 'logps/rejected': -488.50799560546875, 'logps/ref_chosen': -60.788482666015625, 'logps/ref_rejected': -85.94129943847656, 'logits/chosen': 0.049882251769304276, 'logits/rejected': 0.07219198346138, 'epoch': 0.52}
52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 355/681 [15:35<13:45, 2.53s/it] 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 356/681 [15:37<13:58, 2.58s/it] 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 357/681 [15:40<14:24, 2.67s/it] 53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 358/681 [15:43<14:40, 2.73s/it] 53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 359/681 [15:46<14:20, 2.67s/it] 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 360/681 [15:48<13:58, 2.61s/it] {'loss': 0.9029, 'grad_norm': 103.65924835205078, 'learning_rate': 2.7051020734928443e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005639675538986921, 'fcm_dpo/q_t': 0.33998966217041016, 'fcm_dpo/delta': 0.06519472599029541, 'fcm_dpo/margin': 139.63821411132812, 'margin_dpo/margin_mean': 139.63821411132812, 'margin_dpo/margin_std': 152.2101593017578, 'logps/chosen': -303.3082580566406, 'logps/rejected': -465.8846130371094, 'logps/ref_chosen': -57.6871337890625, 'logps/ref_rejected': -80.62527465820312, 'logits/chosen': 0.07553316652774811, 'logits/rejected': 0.0942920446395874, 'epoch': 0.53}
53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 360/681 [15:48<13:58, 2.61s/it] 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 361/681 [15:51<14:02, 2.63s/it] 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 362/681 [15:53<13:27, 2.53s/it] 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 363/681 [15:55<12:59, 2.45s/it] 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 364/681 [15:58<13:05, 2.48s/it] 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 365/681 [16:01<13:14, 2.51s/it] {'loss': 0.8274, 'grad_norm': 103.95121002197266, 'learning_rate': 2.641091331089811e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005498864687979221, 'fcm_dpo/q_t': 0.3161132335662842, 'fcm_dpo/delta': -0.058943700045347214, 'fcm_dpo/margin': 164.1685028076172, 'margin_dpo/margin_mean': 164.1685028076172, 'margin_dpo/margin_std': 157.7042236328125, 'logps/chosen': -293.01922607421875, 'logps/rejected': -496.72552490234375, 'logps/ref_chosen': -51.490867614746094, 'logps/ref_rejected': -91.02871704101562, 'logits/chosen': 0.13508400321006775, 'logits/rejected': 0.1376177817583084, 'epoch': 0.54}
54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 365/681 [16:01<13:14, 2.51s/it] 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 366/681 [16:03<13:24, 2.56s/it] 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 367/681 [16:06<13:38, 2.61s/it] 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 368/681 [16:08<13:30, 2.59s/it] 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 369/681 [16:11<14:07, 2.72s/it] 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 370/681 [16:14<14:04, 2.71s/it] {'loss': 0.8812, 'grad_norm': 51.74324035644531, 'learning_rate': 2.5769876463904263e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005576250609010458, 'fcm_dpo/q_t': 0.3373372554779053, 'fcm_dpo/delta': 0.08467354625463486, 'fcm_dpo/margin': 138.50732421875, 'margin_dpo/margin_mean': 138.50733947753906, 'margin_dpo/margin_std': 134.93521118164062, 'logps/chosen': -298.34576416015625, 'logps/rejected': -468.1741638183594, 'logps/ref_chosen': -58.113502502441406, 'logps/ref_rejected': -89.43451690673828, 'logits/chosen': 0.10848675668239594, 'logits/rejected': 0.11948434263467789, 'epoch': 0.54}
54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 370/681 [16:14<14:04, 2.71s/it] 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 371/681 [16:17<13:55, 2.70s/it] 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 372/681 [16:19<13:11, 2.56s/it] 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 373/681 [16:22<12:59, 2.53s/it] 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 374/681 [16:24<13:09, 2.57s/it] 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 375/681 [16:27<13:07, 2.57s/it] {'loss': 0.8508, 'grad_norm': 49.77079772949219, 'learning_rate': 2.512833246961859e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0056075444445014, 'fcm_dpo/q_t': 0.3194437623023987, 'fcm_dpo/delta': -0.06286319345235825, 'fcm_dpo/margin': 161.43272399902344, 'margin_dpo/margin_mean': 161.43270874023438, 'margin_dpo/margin_std': 164.4888458251953, 'logps/chosen': -326.29534912109375, 'logps/rejected': -511.74200439453125, 'logps/ref_chosen': -65.23600769042969, 'logps/ref_rejected': -89.24995422363281, 'logits/chosen': 0.1206691637635231, 'logits/rejected': 0.14743848145008087, 'epoch': 0.55}
55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 375/681 [16:27<13:07, 2.57s/it] 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 376/681 [16:29<13:12, 2.60s/it] 55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 377/681 [16:32<12:56, 2.55s/it] 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 378/681 [16:34<12:14, 2.43s/it] 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 379/681 [16:37<12:22, 2.46s/it] 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 380/681 [16:39<12:07, 2.42s/it] {'loss': 0.8158, 'grad_norm': 47.95132064819336, 'learning_rate': 2.4486703937790243e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005182487424463034, 'fcm_dpo/q_t': 0.3068377375602722, 'fcm_dpo/delta': -0.11963502317667007, 'fcm_dpo/margin': 185.00277709960938, 'margin_dpo/margin_mean': 185.00277709960938, 'margin_dpo/margin_std': 178.25515747070312, 'logps/chosen': -336.24005126953125, 'logps/rejected': -570.0576171875, 'logps/ref_chosen': -53.33893966674805, 'logps/ref_rejected': -102.15375518798828, 'logits/chosen': 0.1993691623210907, 'logits/rejected': 0.2027546912431717, 'epoch': 0.56}
56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 380/681 [16:39<12:07, 2.42s/it] 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 381/681 [16:41<12:18, 2.46s/it] 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 382/681 [16:44<12:43, 2.55s/it] 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 383/681 [16:47<12:37, 2.54s/it] 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 384/681 [16:49<12:34, 2.54s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 385/681 [16:52<12:23, 2.51s/it] {'loss': 0.8731, 'grad_norm': 34.479740142822266, 'learning_rate': 2.3845413533856514e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0049522449262440205, 'fcm_dpo/q_t': 0.3291183114051819, 'fcm_dpo/delta': 0.019767077639698982, 'fcm_dpo/margin': 167.88037109375, 'margin_dpo/margin_mean': 167.88037109375, 'margin_dpo/margin_std': 172.85272216796875, 'logps/chosen': -353.31121826171875, 'logps/rejected': -552.2758178710938, 'logps/ref_chosen': -58.36262130737305, 'logps/ref_rejected': -89.44685363769531, 'logits/chosen': 0.18332220613956451, 'logits/rejected': 0.19640536606311798, 'epoch': 0.57}
57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 385/681 [16:52<12:23, 2.51s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 386/681 [16:54<12:27, 2.53s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 387/681 [16:57<12:23, 2.53s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 388/681 [16:59<12:00, 2.46s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 389/681 [17:02<11:51, 2.44s/it] 57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 390/681 [17:04<11:52, 2.45s/it] {'loss': 0.8665, 'grad_norm': 46.603187561035156, 'learning_rate': 2.320488370051681e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004950010217726231, 'fcm_dpo/q_t': 0.32719507813453674, 'fcm_dpo/delta': -0.0016832177061587572, 'fcm_dpo/margin': 171.85813903808594, 'margin_dpo/margin_mean': 171.85813903808594, 'margin_dpo/margin_std': 178.92532348632812, 'logps/chosen': -333.3777160644531, 'logps/rejected': -539.3297119140625, 'logps/ref_chosen': -56.380653381347656, 'logps/ref_rejected': -90.47447204589844, 'logits/chosen': 0.12718243896961212, 'logits/rejected': 0.1411055475473404, 'epoch': 0.57}
57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 390/681 [17:04<11:52, 2.45s/it] 57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 391/681 [17:07<11:59, 2.48s/it] 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 392/681 [17:09<12:10, 2.53s/it] 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 393/681 [17:12<12:12, 2.54s/it] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 394/681 [17:14<12:13, 2.56s/it] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 395/681 [17:17<12:02, 2.52s/it] {'loss': 0.9001, 'grad_norm': 44.36903381347656, 'learning_rate': 2.2565536379453404e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005209635477513075, 'fcm_dpo/q_t': 0.33868879079818726, 'fcm_dpo/delta': 0.042330484837293625, 'fcm_dpo/margin': 155.28634643554688, 'margin_dpo/margin_mean': 155.28634643554688, 'margin_dpo/margin_std': 174.56260681152344, 'logps/chosen': -274.38555908203125, 'logps/rejected': -460.8504943847656, 'logps/ref_chosen': -55.95304489135742, 'logps/ref_rejected': -87.13162994384766, 'logits/chosen': 0.03185752406716347, 'logits/rejected': 0.039340805262327194, 'epoch': 0.58}
58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 395/681 [17:17<12:02, 2.52s/it] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 396/681 [17:19<11:59, 2.53s/it] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 397/681 [17:22<11:49, 2.50s/it] 58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 398/681 [17:24<11:30, 2.44s/it] 59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 399/681 [17:26<11:13, 2.39s/it] 59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 400/681 [17:29<11:18, 2.42s/it] {'loss': 0.8159, 'grad_norm': 40.749473571777344, 'learning_rate': 2.192779273338215e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005051156505942345, 'fcm_dpo/q_t': 0.31105726957321167, 'fcm_dpo/delta': -0.08489851653575897, 'fcm_dpo/margin': 183.75982666015625, 'margin_dpo/margin_mean': 183.7598419189453, 'margin_dpo/margin_std': 173.43460083007812, 'logps/chosen': -283.33929443359375, 'logps/rejected': -499.20843505859375, 'logps/ref_chosen': -64.59160614013672, 'logps/ref_rejected': -96.700927734375, 'logits/chosen': 0.04275448992848396, 'logits/rejected': 0.0653674453496933, 'epoch': 0.59}
59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 400/681 [17:29<11:18, 2.42s/it][INFO|trainer.py:4307] 2026-04-22 00:18:26,598 >>
***** Running Evaluation *****
[INFO|trainer.py:4309] 2026-04-22 00:18:26,599 >> Num examples = 2339
[INFO|trainer.py:4312] 2026-04-22 00:18:26,599 >> Batch size = 8
0%| | 0/73 [00:00<?, ?it/s]
3%|████▍ | 2/73 [00:00<00:19, 3.72it/s]
4%|██████▋ | 3/73 [00:01<00:26, 2.64it/s]
5%|████████▉ | 4/73 [00:01<00:29, 2.31it/s]
7%|███████████▏ | 5/73 [00:02<00:31, 2.16it/s]
8%|█████████████▍ | 6/73 [00:02<00:33, 2.03it/s]
10%|███████████████▋ | 7/73 [00:03<00:31, 2.10it/s]
11%|█████████████████▉ | 8/73 [00:03<00:33, 1.95it/s]
12%|████████████████████▏ | 9/73 [00:04<00:33, 1.89it/s]
14%|██████████████████████▎ | 10/73 [00:04<00:33, 1.86it/s]
15%|████████████████████████▌ | 11/73 [00:05<00:33, 1.87it/s]
16%|██████████████████████████▊ | 12/73 [00:05<00:33, 1.83it/s]
18%|█████████████████████████████ | 13/73 [00:06<00:32, 1.87it/s]
19%|███████████████████████████████▎ | 14/73 [00:06<00:31, 1.86it/s]
21%|█████████████████████████████████▍ | 15/73 [00:07<00:31, 1.86it/s]
22%|███████████████████████████████████▋ | 16/73 [00:08<00:31, 1.79it/s]
23%|█████████████████████████████████████▉ | 17/73 [00:08<00:31, 1.78it/s]
25%|████████████████████████████████████████▏ | 18/73 [00:09<00:31, 1.75it/s]
26%|██████████████████████████████████████████▍ | 19/73 [00:09<00:31, 1.73it/s]
27%|████████████████████████████████████████████▋ | 20/73 [00:10<00:30, 1.73it/s]
29%|██████████████████████████████████████████████▉ | 21/73 [00:11<00:30, 1.72it/s]
30%|█████████████████████████████████████████████████ | 22/73 [00:11<00:29, 1.70it/s]
32%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 23/73 [00:12<00:28, 1.75it/s]
33%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 24/73 [00:12<00:27, 1.76it/s]
34%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 25/73 [00:13<00:27, 1.74it/s]
36%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 26/73 [00:13<00:26, 1.77it/s]
37%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 27/73 [00:14<00:23, 1.96it/s]
38%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 28/73 [00:14<00:23, 1.91it/s]
40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 29/73 [00:15<00:22, 1.94it/s]
41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 30/73 [00:15<00:22, 1.95it/s]
42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31/73 [00:16<00:22, 1.87it/s]
44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 32/73 [00:16<00:21, 1.92it/s]
45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 33/73 [00:17<00:20, 1.94it/s]
47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 34/73 [00:17<00:20, 1.90it/s]
48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 35/73 [00:18<00:20, 1.83it/s]
49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 36/73 [00:19<00:20, 1.84it/s]
51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 37/73 [00:19<00:19, 1.82it/s]
52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 38/73 [00:20<00:18, 1.91it/s]
53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 39/73 [00:20<00:18, 1.83it/s]
55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 40/73 [00:21<00:17, 1.84it/s]
56%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 41/73 [00:21<00:16, 1.92it/s]
58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 42/73 [00:22<00:16, 1.86it/s]
59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 43/73 [00:22<00:15, 1.88it/s]
60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 44/73 [00:23<00:15, 1.87it/s]
62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 45/73 [00:23<00:15, 1.80it/s]
63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 46/73 [00:24<00:14, 1.88it/s]
64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 47/73 [00:24<00:14, 1.84it/s]
66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 48/73 [00:25<00:13, 1.83it/s]
67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 49/73 [00:26<00:13, 1.81it/s]
68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 50/73 [00:26<00:12, 1.83it/s]
70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 51/73 [00:27<00:12, 1.80it/s]
71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 52/73 [00:27<00:11, 1.76it/s]
73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 53/73 [00:28<00:11, 1.73it/s]
74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 54/73 [00:28<00:10, 1.84it/s]
75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 55/73 [00:29<00:09, 1.84it/s]
77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 56/73 [00:29<00:09, 1.88it/s]
78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 57/73 [00:30<00:08, 1.81it/s]
79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 58/73 [00:31<00:07, 1.88it/s]
81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 59/73 [00:31<00:07, 1.87it/s]
82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 60/73 [00:32<00:07, 1.85it/s]
84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 61/73 [00:32<00:06, 1.84it/s]
85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 62/73 [00:33<00:06, 1.80it/s]
86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 63/73 [00:33<00:05, 1.92it/s]
88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 64/73 [00:34<00:04, 1.98it/s]
89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 65/73 [00:34<00:04, 1.95it/s]
90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 66/73 [00:35<00:03, 1.87it/s]
92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 67/73 [00:35<00:03, 1.91it/s]
93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 68/73 [00:36<00:02, 1.87it/s]
95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 69/73 [00:36<00:02, 1.83it/s]
96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 70/73 [00:37<00:01, 1.83it/s]
97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 71/73 [00:37<00:01, 1.83it/s]
99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 72/73 [00:38<00:00, 1.83it/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.98it/s]
{'eval_loss': 0.5361973643302917, 'eval_runtime': 39.5126, 'eval_samples_per_second': 59.196, 'eval_steps_per_second': 1.873, 'eval_fcm_dpo/beta': 0.0069984132423996925, 'eval_fcm_dpo/q_t': 0.36032289266586304, 'eval_fcm_dpo/delta': 0.07261277735233307, 'eval_fcm_dpo/margin': 111.74861907958984, 'eval_margin_dpo/margin_mean': 111.74861907958984, 'eval_margin_dpo/margin_std': 182.2795867919922, 'eval_logps/chosen': -360.3431091308594, 'eval_logps/rejected': -479.838623046875, 'eval_logps/ref_chosen': -79.05104064941406, 'eval_logps/ref_rejected': -86.79793548583984, 'eval_logits/chosen': 0.07495035231113434, 'eval_logits/rejected': 0.09724592417478561, 'epoch': 0.59}
59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 400/681 [18:08<11:18, 2.42s/it]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.98it/s]
 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 401/681 [18:11<1:06:48, 14.32s/it] 59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 402/681 [18:13<49:54, 10.73s/it] 59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 403/681 [18:16<38:08, 8.23s/it] 59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 404/681 [18:18<30:09, 6.53s/it] 59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 405/681 [18:21<24:12, 5.26s/it] {'loss': 0.8372, 'grad_norm': 75.37237548828125, 'learning_rate': 2.129207286861638e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006445285864174366, 'fcm_dpo/q_t': 0.29232606291770935, 'fcm_dpo/delta': -0.3454572856426239, 'fcm_dpo/margin': 178.49400329589844, 'margin_dpo/margin_mean': 178.4940185546875, 'margin_dpo/margin_std': 191.11578369140625, 'logps/chosen': -286.4220886230469, 'logps/rejected': -492.58770751953125, 'logps/ref_chosen': -53.61777877807617, 'logps/ref_rejected': -81.28938293457031, 'logits/chosen': 0.15050789713859558, 'logits/rejected': 0.16446948051452637, 'epoch': 0.59}
59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 405/681 [18:21<24:12, 5.26s/it] 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 406/681 [18:23<20:04, 4.38s/it] 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 407/681 [18:25<17:30, 3.83s/it] 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 408/681 [18:28<15:51, 3.48s/it] 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 409/681 [18:31<14:38, 3.23s/it] 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 410/681 [18:33<13:38, 3.02s/it] {'loss': 0.8828, 'grad_norm': 44.97209167480469, 'learning_rate': 2.065879555832674e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005619804374873638, 'fcm_dpo/q_t': 0.32710129022598267, 'fcm_dpo/delta': -0.025178026407957077, 'fcm_dpo/margin': 155.10745239257812, 'margin_dpo/margin_mean': 155.10745239257812, 'margin_dpo/margin_std': 172.00360107421875, 'logps/chosen': -324.66778564453125, 'logps/rejected': -506.4046936035156, 'logps/ref_chosen': -58.9287223815918, 'logps/ref_rejected': -85.55818176269531, 'logits/chosen': 0.16110701858997345, 'logits/rejected': 0.18340006470680237, 'epoch': 0.6}
60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 410/681 [18:33<13:38, 3.02s/it] 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 411/681 [18:35<12:29, 2.78s/it] 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 412/681 [18:38<11:47, 2.63s/it] 61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 413/681 [18:40<11:45, 2.63s/it] 61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 414/681 [18:43<11:37, 2.61s/it] 61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 415/681 [18:46<11:53, 2.68s/it] {'loss': 0.848, 'grad_norm': 46.68992614746094, 'learning_rate': 2.002837796667909e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00546681135892868, 'fcm_dpo/q_t': 0.3214709758758545, 'fcm_dpo/delta': -0.03474488854408264, 'fcm_dpo/margin': 160.98959350585938, 'margin_dpo/margin_mean': 160.98959350585938, 'margin_dpo/margin_std': 161.0213623046875, 'logps/chosen': -350.0954895019531, 'logps/rejected': -546.299072265625, 'logps/ref_chosen': -58.45662307739258, 'logps/ref_rejected': -93.67063903808594, 'logits/chosen': 0.17981475591659546, 'logits/rejected': 0.1913680136203766, 'epoch': 0.61}
61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 415/681 [18:46<11:53, 2.68s/it] 61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 416/681 [18:48<11:46, 2.67s/it] 61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 417/681 [18:51<11:17, 2.57s/it] 61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 418/681 [18:53<11:11, 2.55s/it] 62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 419/681 [18:56<11:15, 2.58s/it] 62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 420/681 [18:58<11:04, 2.55s/it] {'loss': 0.8229, 'grad_norm': 47.35343933105469, 'learning_rate': 1.9401235374032425e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005015296395868063, 'fcm_dpo/q_t': 0.3122255802154541, 'fcm_dpo/delta': -0.08632484823465347, 'fcm_dpo/margin': 184.5193634033203, 'margin_dpo/margin_mean': 184.5193634033203, 'margin_dpo/margin_std': 177.80752563476562, 'logps/chosen': -375.71832275390625, 'logps/rejected': -580.8656616210938, 'logps/ref_chosen': -64.2349853515625, 'logps/ref_rejected': -84.86299133300781, 'logits/chosen': 0.1722276657819748, 'logits/rejected': 0.20106978714466095, 'epoch': 0.62}
62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 420/681 [18:58<11:04, 2.55s/it] 62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 421/681 [19:01<11:04, 2.56s/it] 62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 422/681 [19:04<11:16, 2.61s/it] 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 423/681 [19:06<10:55, 2.54s/it] 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 424/681 [19:09<10:56, 2.56s/it] 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 425/681 [19:11<10:58, 2.57s/it] {'loss': 0.9033, 'grad_norm': 35.061790466308594, 'learning_rate': 1.8777780903377732e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005182936787605286, 'fcm_dpo/q_t': 0.33798202872276306, 'fcm_dpo/delta': 0.06720009446144104, 'fcm_dpo/margin': 151.88052368164062, 'margin_dpo/margin_mean': 151.88052368164062, 'margin_dpo/margin_std': 166.2532958984375, 'logps/chosen': -300.1365661621094, 'logps/rejected': -481.1341247558594, 'logps/ref_chosen': -56.054161071777344, 'logps/ref_rejected': -85.17119598388672, 'logits/chosen': 0.07602418959140778, 'logits/rejected': 0.090725377202034, 'epoch': 0.62}
62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 425/681 [19:11<10:58, 2.57s/it] 63%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 426/681 [19:14<11:10, 2.63s/it] 63%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 427/681 [19:17<11:12, 2.65s/it] 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 428/681 [19:19<11:10, 2.65s/it] 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 429/681 [19:22<11:01, 2.63s/it] 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 430/681 [19:25<11:06, 2.66s/it] {'loss': 0.8974, 'grad_norm': 38.60581970214844, 'learning_rate': 1.8158425248197928e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005413433536887169, 'fcm_dpo/q_t': 0.3347117006778717, 'fcm_dpo/delta': 0.0383293442428112, 'fcm_dpo/margin': 150.35128784179688, 'margin_dpo/margin_mean': 150.35128784179688, 'margin_dpo/margin_std': 164.39129638671875, 'logps/chosen': -316.62884521484375, 'logps/rejected': -489.60089111328125, 'logps/ref_chosen': -69.24568176269531, 'logps/ref_rejected': -91.8664321899414, 'logits/chosen': 0.00837210938334465, 'logits/rejected': 0.03842420130968094, 'epoch': 0.63}
63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 430/681 [19:25<11:06, 2.66s/it] 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 431/681 [19:27<11:04, 2.66s/it] 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 432/681 [19:30<11:14, 2.71s/it] 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 433/681 [19:33<10:48, 2.61s/it] 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 434/681 [19:35<10:37, 2.58s/it] 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 435/681 [19:37<10:07, 2.47s/it] {'loss': 0.8427, 'grad_norm': 28.78717613220215, 'learning_rate': 1.7543576401928218e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0052519310265779495, 'fcm_dpo/q_t': 0.3183755874633789, 'fcm_dpo/delta': -0.04517149180173874, 'fcm_dpo/margin': 169.1701202392578, 'margin_dpo/margin_mean': 169.1701202392578, 'margin_dpo/margin_std': 165.15988159179688, 'logps/chosen': -321.0721130371094, 'logps/rejected': -520.89501953125, 'logps/ref_chosen': -60.03449630737305, 'logps/ref_rejected': -90.6872329711914, 'logits/chosen': 0.07158392667770386, 'logits/rejected': 0.0934370905160904, 'epoch': 0.64}
64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 435/681 [19:37<10:07, 2.47s/it] 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 436/681 [19:40<10:23, 2.54s/it] 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 437/681 [19:43<10:30, 2.58s/it] 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 438/681 [19:45<10:28, 2.59s/it] 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 439/681 [19:48<10:11, 2.53s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 440/681 [19:50<09:54, 2.47s/it] {'loss': 0.867, 'grad_norm': 44.71712875366211, 'learning_rate': 1.6933639389195134e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00523256603628397, 'fcm_dpo/q_t': 0.33098357915878296, 'fcm_dpo/delta': 0.028819337487220764, 'fcm_dpo/margin': 157.2620086669922, 'margin_dpo/margin_mean': 157.2620086669922, 'margin_dpo/margin_std': 156.13658142089844, 'logps/chosen': -312.62689208984375, 'logps/rejected': -490.05169677734375, 'logps/ref_chosen': -65.50349426269531, 'logps/ref_rejected': -85.66627502441406, 'logits/chosen': 0.05249354988336563, 'logits/rejected': 0.08613702654838562, 'epoch': 0.65}
65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 440/681 [19:50<09:54, 2.47s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 441/681 [19:53<10:04, 2.52s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 442/681 [19:55<09:51, 2.47s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 443/681 [19:58<09:56, 2.51s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 444/681 [20:00<09:53, 2.50s/it] 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 445/681 [20:03<09:53, 2.51s/it] {'loss': 0.8507, 'grad_norm': 36.37860107421875, 'learning_rate': 1.6329015999011182e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00520352041348815, 'fcm_dpo/q_t': 0.3184102475643158, 'fcm_dpo/delta': -0.07986284047365189, 'fcm_dpo/margin': 177.13780212402344, 'margin_dpo/margin_mean': 177.13780212402344, 'margin_dpo/margin_std': 186.6912384033203, 'logps/chosen': -362.954345703125, 'logps/rejected': -569.2933349609375, 'logps/ref_chosen': -60.72443389892578, 'logps/ref_rejected': -89.9255142211914, 'logits/chosen': 0.12497935444116592, 'logits/rejected': 0.14361031353473663, 'epoch': 0.65}
65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 445/681 [20:03<09:53, 2.51s/it] 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 446/681 [20:05<09:55, 2.54s/it] 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 447/681 [20:08<09:39, 2.48s/it] 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 448/681 [20:10<09:49, 2.53s/it] 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 449/681 [20:13<09:43, 2.51s/it] 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 450/681 [20:15<09:47, 2.54s/it] {'loss': 0.8135, 'grad_norm': 43.16559982299805, 'learning_rate': 1.573010452010098e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004721947945654392, 'fcm_dpo/q_t': 0.3099059462547302, 'fcm_dpo/delta': -0.10506816953420639, 'fcm_dpo/margin': 200.17857360839844, 'margin_dpo/margin_mean': 200.17857360839844, 'margin_dpo/margin_std': 195.84307861328125, 'logps/chosen': -397.82037353515625, 'logps/rejected': -636.7515869140625, 'logps/ref_chosen': -59.96248245239258, 'logps/ref_rejected': -98.71509552001953, 'logits/chosen': 0.18583309650421143, 'logits/rejected': 0.19731836020946503, 'epoch': 0.66}
66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 450/681 [20:15<09:47, 2.54s/it] 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 451/681 [20:18<09:29, 2.47s/it] 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 452/681 [20:20<09:23, 2.46s/it] 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 453/681 [20:22<09:07, 2.40s/it] 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 454/681 [20:25<09:11, 2.43s/it] 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 455/681 [20:27<09:03, 2.40s/it] {'loss': 0.8442, 'grad_norm': 35.01383972167969, 'learning_rate': 1.5137299478533064e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004480073228478432, 'fcm_dpo/q_t': 0.31971079111099243, 'fcm_dpo/delta': -0.03945715352892876, 'fcm_dpo/margin': 197.69662475585938, 'margin_dpo/margin_mean': 197.69662475585938, 'margin_dpo/margin_std': 198.9961395263672, 'logps/chosen': -383.10321044921875, 'logps/rejected': -616.95068359375, 'logps/ref_chosen': -54.48131561279297, 'logps/ref_rejected': -90.6321029663086, 'logits/chosen': 0.23781771957874298, 'logits/rejected': 0.259443998336792, 'epoch': 0.67}
67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 455/681 [20:27<09:03, 2.40s/it] 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 456/681 [20:30<09:12, 2.46s/it] 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 457/681 [20:32<09:24, 2.52s/it] 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 458/681 [20:35<09:12, 2.48s/it] 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 459/681 [20:37<09:14, 2.50s/it] 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 460/681 [20:40<09:19, 2.53s/it] {'loss': 0.8071, 'grad_norm': 38.242950439453125, 'learning_rate': 1.4550991377830423e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004186900332570076, 'fcm_dpo/q_t': 0.31360098719596863, 'fcm_dpo/delta': -0.045056529343128204, 'fcm_dpo/margin': 212.65853881835938, 'margin_dpo/margin_mean': 212.65853881835938, 'margin_dpo/margin_std': 186.55628967285156, 'logps/chosen': -349.6832580566406, 'logps/rejected': -605.0254516601562, 'logps/ref_chosen': -52.97611618041992, 'logps/ref_rejected': -95.65971374511719, 'logits/chosen': 0.1622854471206665, 'logits/rejected': 0.17482970654964447, 'epoch': 0.68}
68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 460/681 [20:40<09:19, 2.53s/it] 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 461/681 [20:43<09:28, 2.58s/it] 68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 462/681 [20:45<09:17, 2.55s/it] 68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 463/681 [20:48<09:20, 2.57s/it] 68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 464/681 [20:50<08:56, 2.47s/it] 68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 465/681 [20:52<08:58, 2.50s/it] {'loss': 0.8641, 'grad_norm': 34.140296936035156, 'learning_rate': 1.3971566441730714e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00432776240631938, 'fcm_dpo/q_t': 0.3281356990337372, 'fcm_dpo/delta': 0.006079354323446751, 'fcm_dpo/margin': 194.74021911621094, 'margin_dpo/margin_mean': 194.74020385742188, 'margin_dpo/margin_std': 195.8119659423828, 'logps/chosen': -407.28875732421875, 'logps/rejected': -637.9019775390625, 'logps/ref_chosen': -58.2827033996582, 'logps/ref_rejected': -94.15567779541016, 'logits/chosen': 0.18998193740844727, 'logits/rejected': 0.19938889145851135, 'epoch': 0.68}
68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 465/681 [20:53<08:58, 2.50s/it] 68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 466/681 [20:55<09:01, 2.52s/it] 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 467/681 [20:58<08:55, 2.50s/it] 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 468/681 [21:00<09:00, 2.54s/it] 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 469/681 [21:03<09:17, 2.63s/it] 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 470/681 [21:05<08:57, 2.55s/it] {'loss': 0.8415, 'grad_norm': 49.6895866394043, 'learning_rate': 1.339940635976592e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004061209969222546, 'fcm_dpo/q_t': 0.3175013065338135, 'fcm_dpo/delta': -0.04996412992477417, 'fcm_dpo/margin': 220.33602905273438, 'margin_dpo/margin_mean': 220.33602905273438, 'margin_dpo/margin_std': 218.0626220703125, 'logps/chosen': -454.7452087402344, 'logps/rejected': -708.7222900390625, 'logps/ref_chosen': -62.69774627685547, 'logps/ref_rejected': -96.33873748779297, 'logits/chosen': 0.18324866890907288, 'logits/rejected': 0.2053983509540558, 'epoch': 0.69}
69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 470/681 [21:05<08:57, 2.55s/it] 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 471/681 [21:08<08:39, 2.48s/it] 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 472/681 [21:10<08:56, 2.57s/it] 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 473/681 [21:13<09:06, 2.63s/it] 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 474/681 [21:16<09:07, 2.64s/it] 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 475/681 [21:18<08:58, 2.61s/it] {'loss': 0.89, 'grad_norm': 61.28792190551758, 'learning_rate': 1.2834888035828596e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004032416269183159, 'fcm_dpo/q_t': 0.33193299174308777, 'fcm_dpo/delta': 0.020370058715343475, 'fcm_dpo/margin': 205.8577423095703, 'margin_dpo/margin_mean': 205.8577423095703, 'margin_dpo/margin_std': 225.5378875732422, 'logps/chosen': -447.81591796875, 'logps/rejected': -684.9736328125, 'logps/ref_chosen': -61.12194061279297, 'logps/ref_rejected': -92.42192077636719, 'logits/chosen': 0.18428394198417664, 'logits/rejected': 0.20524394512176514, 'epoch': 0.7}
70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 475/681 [21:18<08:58, 2.61s/it] 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 476/681 [21:21<08:56, 2.62s/it] 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 477/681 [21:24<08:48, 2.59s/it] 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 478/681 [21:26<08:50, 2.61s/it] 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 479/681 [21:29<08:43, 2.59s/it] 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 480/681 [21:31<08:28, 2.53s/it] {'loss': 0.8956, 'grad_norm': 75.26780700683594, 'learning_rate': 1.227838333989088e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004136770032346249, 'fcm_dpo/q_t': 0.3363509476184845, 'fcm_dpo/delta': 0.05575358867645264, 'fcm_dpo/margin': 192.84674072265625, 'margin_dpo/margin_mean': 192.84674072265625, 'margin_dpo/margin_std': 205.8238525390625, 'logps/chosen': -393.8836364746094, 'logps/rejected': -615.8314208984375, 'logps/ref_chosen': -53.550628662109375, 'logps/ref_rejected': -82.65167999267578, 'logits/chosen': 0.1994629055261612, 'logits/rejected': 0.222102090716362, 'epoch': 0.7}
70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 480/681 [21:31<08:28, 2.53s/it] 71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 481/681 [21:34<08:22, 2.51s/it] 71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 482/681 [21:36<08:27, 2.55s/it] 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 483/681 [21:39<08:21, 2.53s/it] 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 484/681 [21:41<08:04, 2.46s/it] 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 485/681 [21:44<08:01, 2.46s/it] {'loss': 0.849, 'grad_norm': 33.045082092285156, 'learning_rate': 1.1730258863039347e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004281387198716402, 'fcm_dpo/q_t': 0.32248061895370483, 'fcm_dpo/delta': -0.022714762017130852, 'fcm_dpo/margin': 203.22549438476562, 'margin_dpo/margin_mean': 203.2254638671875, 'margin_dpo/margin_std': 202.1529541015625, 'logps/chosen': -369.179931640625, 'logps/rejected': -604.3448486328125, 'logps/ref_chosen': -60.76704788208008, 'logps/ref_rejected': -92.70649719238281, 'logits/chosen': 0.14324723184108734, 'logits/rejected': 0.16249491274356842, 'epoch': 0.71}
71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 485/681 [21:44<08:01, 2.46s/it] 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 486/681 [21:46<07:41, 2.37s/it] 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 487/681 [21:48<07:54, 2.45s/it] 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 488/681 [21:51<08:05, 2.52s/it] 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 489/681 [21:53<07:58, 2.49s/it] 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 490/681 [21:56<08:15, 2.60s/it] {'loss': 0.8672, 'grad_norm': 38.83848571777344, 'learning_rate': 1.1190875675987355e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004233093000948429, 'fcm_dpo/q_t': 0.33092981576919556, 'fcm_dpo/delta': 0.0409715473651886, 'fcm_dpo/margin': 191.93649291992188, 'margin_dpo/margin_mean': 191.93650817871094, 'margin_dpo/margin_std': 187.42601013183594, 'logps/chosen': -345.2209777832031, 'logps/rejected': -575.0504150390625, 'logps/ref_chosen': -53.78142547607422, 'logps/ref_rejected': -91.67438507080078, 'logits/chosen': 0.09927807748317719, 'logits/rejected': 0.11963877826929092, 'epoch': 0.72}
72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 490/681 [21:56<08:15, 2.60s/it] 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 491/681 [21:59<08:03, 2.54s/it] 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 492/681 [22:01<08:01, 2.55s/it] 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 493/681 [22:04<08:07, 2.59s/it] 73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 494/681 [22:06<07:59, 2.56s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 495/681 [22:09<07:59, 2.58s/it] {'loss': 0.905, 'grad_norm': 36.38589096069336, 'learning_rate': 1.0660589091223854e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004637162666767836, 'fcm_dpo/q_t': 0.33525848388671875, 'fcm_dpo/delta': 0.03998362645506859, 'fcm_dpo/margin': 174.73489379882812, 'margin_dpo/margin_mean': 174.73489379882812, 'margin_dpo/margin_std': 193.69952392578125, 'logps/chosen': -392.77386474609375, 'logps/rejected': -590.7625732421875, 'logps/ref_chosen': -58.9004020690918, 'logps/ref_rejected': -82.15424346923828, 'logits/chosen': 0.17240563035011292, 'logits/rejected': 0.19218161702156067, 'epoch': 0.73}
73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 495/681 [22:09<07:59, 2.58s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 496/681 [22:12<07:59, 2.59s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 497/681 [22:14<07:56, 2.59s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 498/681 [22:17<08:02, 2.64s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 499/681 [22:19<07:51, 2.59s/it] 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 500/681 [22:22<07:42, 2.55s/it] {'loss': 0.8955, 'grad_norm': 64.69699096679688, 'learning_rate': 1.0139748428955333e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.004700102843344212, 'fcm_dpo/q_t': 0.33339887857437134, 'fcm_dpo/delta': 0.027824098244309425, 'fcm_dpo/margin': 175.03207397460938, 'margin_dpo/margin_mean': 175.03207397460938, 'margin_dpo/margin_std': 190.1815948486328, 'logps/chosen': -471.3478088378906, 'logps/rejected': -672.1627197265625, 'logps/ref_chosen': -62.13483810424805, 'logps/ref_rejected': -87.91773223876953, 'logits/chosen': 0.20382651686668396, 'logits/rejected': 0.22221975028514862, 'epoch': 0.73}
73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 500/681 [22:22<07:42, 2.55s/it] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 501/681 [22:25<07:43, 2.57s/it] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 502/681 [22:27<07:47, 2.61s/it] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 503/681 [22:30<07:49, 2.64s/it] 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 504/681 [22:32<07:40, 2.60s/it] 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 505/681 [22:35<07:36, 2.59s/it] {'loss': 0.8415, 'grad_norm': 84.53753662109375, 'learning_rate': 9.628696786995188e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004485036246478558, 'fcm_dpo/q_t': 0.3203888535499573, 'fcm_dpo/delta': -0.030254876241087914, 'fcm_dpo/margin': 195.27134704589844, 'margin_dpo/margin_mean': 195.2713623046875, 'margin_dpo/margin_std': 185.7364959716797, 'logps/chosen': -467.5668029785156, 'logps/rejected': -687.7979736328125, 'logps/ref_chosen': -62.631813049316406, 'logps/ref_rejected': -87.59168243408203, 'logits/chosen': 0.2238425463438034, 'logits/rejected': 0.2508949339389801, 'epoch': 0.74}
74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 505/681 [22:35<07:36, 2.59s/it] 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 506/681 [22:37<07:21, 2.52s/it] 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 507/681 [22:40<07:13, 2.49s/it] 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 508/681 [22:42<07:18, 2.53s/it] 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 509/681 [22:45<07:20, 2.56s/it] 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 510/681 [22:48<07:28, 2.62s/it] {'loss': 0.8647, 'grad_norm': 47.08674240112305, 'learning_rate': 9.127770814751932e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004516937769949436, 'fcm_dpo/q_t': 0.32770413160324097, 'fcm_dpo/delta': -0.005912508815526962, 'fcm_dpo/margin': 189.2612762451172, 'margin_dpo/margin_mean': 189.2612762451172, 'margin_dpo/margin_std': 197.85511779785156, 'logps/chosen': -452.9044494628906, 'logps/rejected': -672.7006225585938, 'logps/ref_chosen': -60.552574157714844, 'logps/ref_rejected': -91.0874252319336, 'logits/chosen': 0.21628710627555847, 'logits/rejected': 0.23013325035572052, 'epoch': 0.75}
75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 510/681 [22:48<07:28, 2.62s/it] 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 511/681 [22:51<07:28, 2.64s/it] 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 512/681 [22:53<07:05, 2.52s/it] 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 513/681 [22:56<07:17, 2.61s/it] 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 514/681 [22:58<07:22, 2.65s/it] 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 515/681 [23:01<07:15, 2.62s/it] {'loss': 0.9098, 'grad_norm': 41.41278076171875, 'learning_rate': 8.637300491465272e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004476507194340229, 'fcm_dpo/q_t': 0.3367224335670471, 'fcm_dpo/delta': 0.04546705633401871, 'fcm_dpo/margin': 180.66757202148438, 'margin_dpo/margin_mean': 180.66757202148438, 'margin_dpo/margin_std': 204.07958984375, 'logps/chosen': -423.93670654296875, 'logps/rejected': -627.0337524414062, 'logps/ref_chosen': -60.9382438659668, 'logps/ref_rejected': -83.36767578125, 'logits/chosen': 0.23490139842033386, 'logits/rejected': 0.25515562295913696, 'epoch': 0.76}
76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 515/681 [23:01<07:15, 2.62s/it] 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 516/681 [23:03<06:50, 2.49s/it] 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 517/681 [23:06<06:47, 2.48s/it] 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 518/681 [23:08<06:55, 2.55s/it] 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 519/681 [23:11<06:58, 2.58s/it] 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 520/681 [23:14<07:01, 2.62s/it] {'loss': 0.8604, 'grad_norm': 33.79608917236328, 'learning_rate': 8.15760890883607e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0045339628122746944, 'fcm_dpo/q_t': 0.32560357451438904, 'fcm_dpo/delta': -0.015271050855517387, 'fcm_dpo/margin': 190.21194458007812, 'margin_dpo/margin_mean': 190.21194458007812, 'margin_dpo/margin_std': 195.6290740966797, 'logps/chosen': -399.65496826171875, 'logps/rejected': -622.4992065429688, 'logps/ref_chosen': -65.47642517089844, 'logps/ref_rejected': -98.10872650146484, 'logits/chosen': 0.1384505331516266, 'logits/rejected': 0.14931073784828186, 'epoch': 0.76}
76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 520/681 [23:14<07:01, 2.62s/it] 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 521/681 [23:16<06:58, 2.61s/it] 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 522/681 [23:19<06:59, 2.64s/it] 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 523/681 [23:22<07:05, 2.69s/it] 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 524/681 [23:24<06:58, 2.67s/it] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 525/681 [23:27<06:57, 2.68s/it] {'loss': 0.8642, 'grad_norm': 39.144676208496094, 'learning_rate': 7.689012058193384e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0047523765824735165, 'fcm_dpo/q_t': 0.3255954086780548, 'fcm_dpo/delta': 0.011808094568550587, 'fcm_dpo/margin': 176.2508087158203, 'margin_dpo/margin_mean': 176.2508087158203, 'margin_dpo/margin_std': 174.07464599609375, 'logps/chosen': -376.6075134277344, 'logps/rejected': -576.66845703125, 'logps/ref_chosen': -59.072021484375, 'logps/ref_rejected': -82.8821792602539, 'logits/chosen': 0.17502716183662415, 'logits/rejected': 0.1978307068347931, 'epoch': 0.77}
77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 525/681 [23:27<06:57, 2.68s/it] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 526/681 [23:30<06:47, 2.63s/it] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 527/681 [23:32<06:43, 2.62s/it] 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 528/681 [23:35<06:43, 2.64s/it] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 529/681 [23:37<06:42, 2.65s/it] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 530/681 [23:40<06:40, 2.65s/it] {'loss': 0.8608, 'grad_norm': 32.63557434082031, 'learning_rate': 7.231818622338822e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0046645584516227245, 'fcm_dpo/q_t': 0.3263426423072815, 'fcm_dpo/delta': -0.0016397640574723482, 'fcm_dpo/margin': 182.26202392578125, 'margin_dpo/margin_mean': 182.26202392578125, 'margin_dpo/margin_std': 181.18548583984375, 'logps/chosen': -398.6494445800781, 'logps/rejected': -606.8101806640625, 'logps/ref_chosen': -61.11234664916992, 'logps/ref_rejected': -87.01112365722656, 'logits/chosen': 0.18306271731853485, 'logits/rejected': 0.20520134270191193, 'epoch': 0.78}
78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 530/681 [23:40<06:40, 2.65s/it] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 531/681 [23:42<06:16, 2.51s/it] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 532/681 [23:45<06:23, 2.57s/it] 78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 533/681 [23:48<06:19, 2.57s/it] 78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 534/681 [23:50<06:26, 2.63s/it] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 535/681 [23:53<06:20, 2.61s/it] {'loss': 0.8464, 'grad_norm': 34.20729064941406, 'learning_rate': 6.786329772205246e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004603945650160313, 'fcm_dpo/q_t': 0.32039114832878113, 'fcm_dpo/delta': -0.03259692341089249, 'fcm_dpo/margin': 190.7316436767578, 'margin_dpo/margin_mean': 190.73162841796875, 'margin_dpo/margin_std': 186.18397521972656, 'logps/chosen': -409.9130859375, 'logps/rejected': -621.4046630859375, 'logps/ref_chosen': -60.96736526489258, 'logps/ref_rejected': -81.727294921875, 'logits/chosen': 0.19900277256965637, 'logits/rejected': 0.2242613583803177, 'epoch': 0.79}
79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 535/681 [23:53<06:20, 2.61s/it] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 536/681 [23:56<06:17, 2.60s/it] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 537/681 [23:58<06:12, 2.58s/it] 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 538/681 [24:01<06:10, 2.59s/it] 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 539/681 [24:04<06:18, 2.67s/it] 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 540/681 [24:06<06:11, 2.63s/it] {'loss': 0.8217, 'grad_norm': 36.321292877197266, 'learning_rate': 6.352838968463919e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0043141767382621765, 'fcm_dpo/q_t': 0.3138847351074219, 'fcm_dpo/delta': -0.06867679208517075, 'fcm_dpo/margin': 211.166015625, 'margin_dpo/margin_mean': 211.166015625, 'margin_dpo/margin_std': 199.3925323486328, 'logps/chosen': -403.5604248046875, 'logps/rejected': -646.4922485351562, 'logps/ref_chosen': -58.64385986328125, 'logps/ref_rejected': -90.40965270996094, 'logits/chosen': 0.1988883763551712, 'logits/rejected': 0.2228163480758667, 'epoch': 0.79}
79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 540/681 [24:06<06:11, 2.63s/it] 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 541/681 [24:08<05:55, 2.54s/it] 80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 542/681 [24:11<05:57, 2.57s/it] 80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 543/681 [24:13<05:49, 2.53s/it] 80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 544/681 [24:16<05:50, 2.56s/it] 80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 545/681 [24:19<05:45, 2.54s/it] {'loss': 0.8888, 'grad_norm': 47.214256286621094, 'learning_rate': 5.9316317682106294e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004401062615215778, 'fcm_dpo/q_t': 0.3344213664531708, 'fcm_dpo/delta': 0.036251001060009, 'fcm_dpo/margin': 185.14137268066406, 'margin_dpo/margin_mean': 185.14137268066406, 'margin_dpo/margin_std': 199.3173828125, 'logps/chosen': -444.91400146484375, 'logps/rejected': -665.7626953125, 'logps/ref_chosen': -64.73474884033203, 'logps/ref_rejected': -100.44208526611328, 'logits/chosen': 0.1989498883485794, 'logits/rejected': 0.21334727108478546, 'epoch': 0.8}
80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 545/681 [24:19<05:45, 2.54s/it] 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 546/681 [24:21<05:47, 2.57s/it] 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 547/681 [24:24<05:55, 2.66s/it] 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 548/681 [24:27<05:45, 2.60s/it] 81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 549/681 [24:29<05:37, 2.55s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 550/681 [24:32<05:34, 2.55s/it] {'loss': 0.8799, 'grad_norm': 44.434165954589844, 'learning_rate': 5.5229856368582376e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0044622840359807014, 'fcm_dpo/q_t': 0.3330041766166687, 'fcm_dpo/delta': 0.047435857355594635, 'fcm_dpo/margin': 180.65365600585938, 'margin_dpo/margin_mean': 180.65365600585938, 'margin_dpo/margin_std': 186.55726623535156, 'logps/chosen': -433.3397521972656, 'logps/rejected': -642.0101928710938, 'logps/ref_chosen': -59.13951873779297, 'logps/ref_rejected': -87.15635681152344, 'logits/chosen': 0.20213136076927185, 'logits/rejected': 0.22051355242729187, 'epoch': 0.81}
81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 550/681 [24:32<05:34, 2.55s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 551/681 [24:34<05:26, 2.51s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 552/681 [24:36<05:20, 2.48s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 553/681 [24:39<05:21, 2.51s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 554/681 [24:42<05:20, 2.53s/it] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 555/681 [24:44<05:09, 2.45s/it] {'loss': 0.8051, 'grad_norm': 43.85456848144531, 'learning_rate': 5.127169765359515e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004191819578409195, 'fcm_dpo/q_t': 0.3060959577560425, 'fcm_dpo/delta': -0.12720482051372528, 'fcm_dpo/margin': 229.26779174804688, 'margin_dpo/margin_mean': 229.26779174804688, 'margin_dpo/margin_std': 213.53018188476562, 'logps/chosen': -431.9147033691406, 'logps/rejected': -701.501708984375, 'logps/ref_chosen': -62.1995849609375, 'logps/ref_rejected': -102.51883697509766, 'logits/chosen': 0.1819799244403839, 'logits/rejected': 0.20495197176933289, 'epoch': 0.81}
81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 555/681 [24:44<05:09, 2.45s/it] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 556/681 [24:47<05:19, 2.56s/it] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 557/681 [24:49<05:18, 2.57s/it] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 558/681 [24:52<05:23, 2.63s/it] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 559/681 [24:55<05:16, 2.60s/it] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 560/681 [24:57<05:19, 2.64s/it] {'loss': 0.8683, 'grad_norm': 43.7994270324707, 'learning_rate': 4.7444448928806615e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004056096542626619, 'fcm_dpo/q_t': 0.33151647448539734, 'fcm_dpo/delta': 0.024886898696422577, 'fcm_dpo/margin': 203.6185760498047, 'margin_dpo/margin_mean': 203.6185760498047, 'margin_dpo/margin_std': 203.64950561523438, 'logps/chosen': -446.46905517578125, 'logps/rejected': -685.920654296875, 'logps/ref_chosen': -61.541908264160156, 'logps/ref_rejected': -97.37491607666016, 'logits/chosen': 0.23396944999694824, 'logits/rejected': 0.26040390133857727, 'epoch': 0.82}
82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 560/681 [24:57<05:19, 2.64s/it] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 561/681 [25:00<05:09, 2.58s/it] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 562/681 [25:02<05:09, 2.60s/it] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 563/681 [25:05<04:57, 2.52s/it] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 564/681 [25:07<04:52, 2.50s/it] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 565/681 [25:10<04:57, 2.57s/it] {'loss': 0.8593, 'grad_norm': 34.782867431640625, 'learning_rate': 4.375063135042445e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0042213378474116325, 'fcm_dpo/q_t': 0.3270900845527649, 'fcm_dpo/delta': 0.0051836492493748665, 'fcm_dpo/margin': 199.88539123535156, 'margin_dpo/margin_mean': 199.88539123535156, 'margin_dpo/margin_std': 199.06076049804688, 'logps/chosen': -460.4130859375, 'logps/rejected': -691.2828979492188, 'logps/ref_chosen': -62.85475540161133, 'logps/ref_rejected': -93.8392105102539, 'logits/chosen': 0.271693617105484, 'logits/rejected': 0.29448002576828003, 'epoch': 0.83}
83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 565/681 [25:10<04:57, 2.57s/it] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 566/681 [25:12<04:57, 2.59s/it] 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 567/681 [25:15<04:50, 2.55s/it] 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 568/681 [25:17<04:41, 2.49s/it] 84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 569/681 [25:20<04:45, 2.55s/it] 84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 570/681 [25:23<04:48, 2.60s/it] {'loss': 0.857, 'grad_norm': 37.619651794433594, 'learning_rate': 4.019267817841834e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004123511724174023, 'fcm_dpo/q_t': 0.32254526019096375, 'fcm_dpo/delta': -0.02085905149579048, 'fcm_dpo/margin': 210.5379180908203, 'margin_dpo/margin_mean': 210.5379180908203, 'margin_dpo/margin_std': 210.2278289794922, 'logps/chosen': -445.2286682128906, 'logps/rejected': -685.6959228515625, 'logps/ref_chosen': -57.98622512817383, 'logps/ref_rejected': -87.91555786132812, 'logits/chosen': 0.2957739233970642, 'logits/rejected': 0.3121660649776459, 'epoch': 0.84}
84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 570/681 [25:23<04:48, 2.60s/it] 84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 571/681 [25:25<04:44, 2.59s/it] 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 572/681 [25:28<04:33, 2.51s/it] 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 573/681 [25:30<04:21, 2.42s/it] 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 574/681 [25:32<04:27, 2.50s/it] 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 575/681 [25:35<04:27, 2.52s/it] {'loss': 0.8759, 'grad_norm': 44.181026458740234, 'learning_rate': 3.677293317363864e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004019825719296932, 'fcm_dpo/q_t': 0.326122909784317, 'fcm_dpo/delta': -0.013523074798285961, 'fcm_dpo/margin': 214.1552276611328, 'margin_dpo/margin_mean': 214.1552276611328, 'margin_dpo/margin_std': 227.3217315673828, 'logps/chosen': -452.9761657714844, 'logps/rejected': -701.61962890625, 'logps/ref_chosen': -55.194114685058594, 'logps/ref_rejected': -89.68229675292969, 'logits/chosen': 0.2930538058280945, 'logits/rejected': 0.3044101595878601, 'epoch': 0.84}
84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 575/681 [25:35<04:27, 2.52s/it] 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 576/681 [25:37<04:19, 2.47s/it] 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 577/681 [25:40<04:16, 2.47s/it] 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 578/681 [25:43<04:20, 2.53s/it] 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 579/681 [25:45<04:19, 2.55s/it] 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 580/681 [25:48<04:18, 2.56s/it] {'loss': 0.8625, 'grad_norm': 33.26530456542969, 'learning_rate': 3.349364905389032e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004043132532387972, 'fcm_dpo/q_t': 0.32523873448371887, 'fcm_dpo/delta': 0.005774930119514465, 'fcm_dpo/margin': 208.61080932617188, 'margin_dpo/margin_mean': 208.61080932617188, 'margin_dpo/margin_std': 206.9934539794922, 'logps/chosen': -421.0636291503906, 'logps/rejected': -664.0301513671875, 'logps/ref_chosen': -54.605796813964844, 'logps/ref_rejected': -88.9614486694336, 'logits/chosen': 0.2503589987754822, 'logits/rejected': 0.2608030438423157, 'epoch': 0.85}
85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 580/681 [25:48<04:18, 2.56s/it] 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 581/681 [25:50<04:16, 2.56s/it] 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 582/681 [25:53<04:14, 2.57s/it] 86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 583/681 [25:55<04:13, 2.59s/it] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 584/681 [25:58<04:05, 2.53s/it] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 585/681 [26:00<04:00, 2.51s/it] {'loss': 0.8647, 'grad_norm': 40.046321868896484, 'learning_rate': 3.035698600998121e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004104516003280878, 'fcm_dpo/q_t': 0.3261064291000366, 'fcm_dpo/delta': -0.005921521689742804, 'fcm_dpo/margin': 208.0009307861328, 'margin_dpo/margin_mean': 208.0009307861328, 'margin_dpo/margin_std': 209.61935424804688, 'logps/chosen': -438.46337890625, 'logps/rejected': -681.82958984375, 'logps/ref_chosen': -59.03770065307617, 'logps/ref_rejected': -94.4029541015625, 'logits/chosen': 0.28162720799446106, 'logits/rejected': 0.2981635630130768, 'epoch': 0.86}
86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 585/681 [26:00<04:00, 2.51s/it] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 586/681 [26:03<03:57, 2.50s/it] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 587/681 [26:05<03:55, 2.50s/it] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 588/681 [26:08<03:49, 2.47s/it] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 589/681 [26:10<03:46, 2.46s/it] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 590/681 [26:13<03:44, 2.47s/it] {'loss': 0.8486, 'grad_norm': 41.44359588623047, 'learning_rate': 2.736501028272095e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.00406238529831171, 'fcm_dpo/q_t': 0.32257598638534546, 'fcm_dpo/delta': -0.020377200096845627, 'fcm_dpo/margin': 213.8004913330078, 'margin_dpo/margin_mean': 213.8004913330078, 'margin_dpo/margin_std': 211.3090057373047, 'logps/chosen': -428.0189514160156, 'logps/rejected': -688.2059326171875, 'logps/ref_chosen': -53.5163688659668, 'logps/ref_rejected': -99.90290832519531, 'logits/chosen': 0.2646399140357971, 'logits/rejected': 0.268844336271286, 'epoch': 0.87}
87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 590/681 [26:13<03:44, 2.47s/it] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 591/681 [26:15<03:30, 2.34s/it] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 592/681 [26:17<03:36, 2.43s/it] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 593/681 [26:20<03:36, 2.46s/it] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 594/681 [26:22<03:34, 2.46s/it] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 595/681 [26:25<03:34, 2.50s/it] {'loss': 0.9023, 'grad_norm': 32.38268280029297, 'learning_rate': 2.451969280180849e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004042100626975298, 'fcm_dpo/q_t': 0.3346654772758484, 'fcm_dpo/delta': 0.045332007110118866, 'fcm_dpo/margin': 199.73629760742188, 'margin_dpo/margin_mean': 199.73629760742188, 'margin_dpo/margin_std': 218.01443481445312, 'logps/chosen': -435.3770446777344, 'logps/rejected': -661.0988159179688, 'logps/ref_chosen': -51.44538497924805, 'logps/ref_rejected': -77.43083190917969, 'logits/chosen': 0.30068081617355347, 'logits/rejected': 0.32306617498397827, 'epoch': 0.87}
87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 595/681 [26:25<03:34, 2.50s/it] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 596/681 [26:28<03:34, 2.53s/it] 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 597/681 [26:30<03:32, 2.53s/it] 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 598/681 [26:32<03:25, 2.47s/it] 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 599/681 [26:35<03:31, 2.58s/it] 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 600/681 [26:38<03:31, 2.62s/it] {'loss': 0.8894, 'grad_norm': 49.09275436401367, 'learning_rate': 2.1822907887504932e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0041966065764427185, 'fcm_dpo/q_t': 0.3304395377635956, 'fcm_dpo/delta': 0.029329314827919006, 'fcm_dpo/margin': 195.78518676757812, 'margin_dpo/margin_mean': 195.78518676757812, 'margin_dpo/margin_std': 207.5529327392578, 'logps/chosen': -457.60186767578125, 'logps/rejected': -683.9581298828125, 'logps/ref_chosen': -57.161705017089844, 'logps/ref_rejected': -87.73274230957031, 'logits/chosen': 0.2844870686531067, 'logits/rejected': 0.29689234495162964, 'epoch': 0.88}
88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 600/681 [26:38<03:31, 2.62s/it][INFO|trainer.py:4307] 2026-04-22 00:27:35,703 >>
***** Running Evaluation *****
[INFO|trainer.py:4309] 2026-04-22 00:27:35,703 >> Num examples = 2339
[INFO|trainer.py:4312] 2026-04-22 00:27:35,703 >> Batch size = 8
0%| | 0/73 [00:00<?, ?it/s]
3%|████▍ | 2/73 [00:00<00:19, 3.71it/s]
4%|██████▋ | 3/73 [00:01<00:26, 2.63it/s]
5%|████████▉ | 4/73 [00:01<00:29, 2.31it/s]
7%|███████████▏ | 5/73 [00:02<00:31, 2.14it/s]
8%|█████████████▍ | 6/73 [00:02<00:33, 2.03it/s]
10%|███████████████▋ | 7/73 [00:03<00:31, 2.10it/s]
11%|█████████████████▉ | 8/73 [00:03<00:33, 1.95it/s]
12%|████████████████████▏ | 9/73 [00:04<00:33, 1.90it/s]
14%|██████████████████████▎ | 10/73 [00:04<00:33, 1.87it/s]
15%|████████████████████████▌ | 11/73 [00:05<00:32, 1.88it/s]
16%|██████████████████████████▊ | 12/73 [00:05<00:33, 1.84it/s]
18%|█████████████████████████████ | 13/73 [00:06<00:31, 1.88it/s]
19%|███████████████████████████████▎ | 14/73 [00:06<00:31, 1.85it/s]
21%|█████████████████████████████████▍ | 15/73 [00:07<00:31, 1.86it/s]
22%|███████████████████████████████████▋ | 16/73 [00:08<00:31, 1.79it/s]
23%|█████████████████████████████████████▉ | 17/73 [00:08<00:31, 1.78it/s]
25%|████████████████████████████████████████▏ | 18/73 [00:09<00:31, 1.76it/s]
26%|██████████████████████████████████████████▍ | 19/73 [00:09<00:30, 1.74it/s]
27%|████████████████████████████████████████████▋ | 20/73 [00:10<00:30, 1.73it/s]
29%|██████████████████████████████████████████████▉ | 21/73 [00:11<00:30, 1.72it/s]
30%|█████████████████████████████████████████████████ | 22/73 [00:11<00:29, 1.70it/s]
32%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 23/73 [00:12<00:28, 1.75it/s]
33%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 24/73 [00:12<00:27, 1.76it/s]
34%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 25/73 [00:13<00:27, 1.74it/s]
36%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 26/73 [00:13<00:26, 1.77it/s]
37%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 27/73 [00:14<00:23, 1.96it/s]
38%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 28/73 [00:14<00:23, 1.91it/s]
40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 29/73 [00:15<00:22, 1.93it/s]
41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 30/73 [00:15<00:21, 1.96it/s]
42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31/73 [00:16<00:22, 1.88it/s]
44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 32/73 [00:16<00:21, 1.92it/s]
45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 33/73 [00:17<00:20, 1.95it/s]
47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 34/73 [00:17<00:20, 1.91it/s]
48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 35/73 [00:18<00:20, 1.83it/s]
49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 36/73 [00:19<00:20, 1.84it/s]
51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 37/73 [00:19<00:19, 1.82it/s]
52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 38/73 [00:20<00:18, 1.92it/s]
53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 39/73 [00:20<00:18, 1.83it/s]
55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 40/73 [00:21<00:17, 1.84it/s]
56%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 41/73 [00:21<00:16, 1.91it/s]
58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 42/73 [00:22<00:16, 1.86it/s]
59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 43/73 [00:22<00:15, 1.89it/s]
60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 44/73 [00:23<00:15, 1.88it/s]
62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 45/73 [00:23<00:15, 1.80it/s]
63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 46/73 [00:24<00:14, 1.88it/s]
64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 47/73 [00:24<00:14, 1.84it/s]
66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 48/73 [00:25<00:13, 1.82it/s]
67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 49/73 [00:26<00:13, 1.80it/s]
68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 50/73 [00:26<00:12, 1.82it/s]
70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 51/73 [00:27<00:12, 1.79it/s]
71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 52/73 [00:27<00:11, 1.75it/s]
73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 53/73 [00:28<00:11, 1.73it/s]
74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 54/73 [00:28<00:10, 1.84it/s]
75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 55/73 [00:29<00:09, 1.83it/s]
77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 56/73 [00:29<00:09, 1.87it/s]
78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 57/73 [00:30<00:08, 1.80it/s]
79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 58/73 [00:31<00:08, 1.87it/s]
81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 59/73 [00:31<00:07, 1.87it/s]
82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 60/73 [00:32<00:07, 1.84it/s]
84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 61/73 [00:32<00:06, 1.83it/s]
85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 62/73 [00:33<00:06, 1.79it/s]
86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 63/73 [00:33<00:05, 1.91it/s]
88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 64/73 [00:34<00:04, 1.97it/s]
89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 65/73 [00:34<00:04, 1.94it/s]
90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 66/73 [00:35<00:03, 1.86it/s]
92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 67/73 [00:35<00:03, 1.90it/s]
93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 68/73 [00:36<00:02, 1.86it/s]
95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 69/73 [00:36<00:02, 1.83it/s]
96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 70/73 [00:37<00:01, 1.82it/s]
97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 71/73 [00:38<00:01, 1.83it/s]
99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 72/73 [00:38<00:00, 1.82it/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.97it/s]
{'eval_loss': 0.5130776166915894, 'eval_runtime': 39.5413, 'eval_samples_per_second': 59.153, 'eval_steps_per_second': 1.871, 'eval_fcm_dpo/beta': 0.005688491743057966, 'eval_fcm_dpo/q_t': 0.3537566661834717, 'eval_fcm_dpo/delta': 0.04913259670138359, 'eval_fcm_dpo/margin': 139.8485870361328, 'eval_margin_dpo/margin_mean': 139.8485870361328, 'eval_margin_dpo/margin_std': 209.58946228027344, 'eval_logps/chosen': -511.802978515625, 'eval_logps/rejected': -659.3984375, 'eval_logps/ref_chosen': -79.05104064941406, 'eval_logps/ref_rejected': -86.79793548583984, 'eval_logits/chosen': 0.25595730543136597, 'eval_logits/rejected': 0.27860310673713684, 'epoch': 0.88}
88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 600/681 [27:17<03:31, 2.62s/it]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.97it/s]
 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 601/681 [27:20<19:11, 14.39s/it] 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 602/681 [27:22<14:17, 10.86s/it] 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 603/681 [27:25<10:48, 8.31s/it] 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 604/681 [27:28<08:31, 6.65s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 605/681 [27:30<06:56, 5.48s/it] {'loss': 0.7792, 'grad_norm': 34.59627914428711, 'learning_rate': 1.9276432015946446e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005007568746805191, 'fcm_dpo/q_t': 0.2881125211715698, 'fcm_dpo/delta': -0.2992556691169739, 'fcm_dpo/margin': 222.298583984375, 'margin_dpo/margin_mean': 222.298583984375, 'margin_dpo/margin_std': 220.7966766357422, 'logps/chosen': -441.85162353515625, 'logps/rejected': -701.3492431640625, 'logps/ref_chosen': -58.169830322265625, 'logps/ref_rejected': -95.36891174316406, 'logits/chosen': 0.24366600811481476, 'logits/rejected': 0.25845664739608765, 'epoch': 0.89}
89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 605/681 [27:30<06:56, 5.48s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 606/681 [27:33<05:41, 4.55s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 607/681 [27:35<04:53, 3.97s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 608/681 [27:38<04:14, 3.49s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 609/681 [27:40<03:45, 3.13s/it] 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 610/681 [27:42<03:24, 2.89s/it] {'loss': 0.8149, 'grad_norm': 41.44016647338867, 'learning_rate': 1.6881942648911074e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004342931322753429, 'fcm_dpo/q_t': 0.31335949897766113, 'fcm_dpo/delta': -0.05808112025260925, 'fcm_dpo/margin': 207.65054321289062, 'margin_dpo/margin_mean': 207.65054321289062, 'margin_dpo/margin_std': 189.12887573242188, 'logps/chosen': -439.32952880859375, 'logps/rejected': -677.037841796875, 'logps/ref_chosen': -58.97087860107422, 'logps/ref_rejected': -89.0286865234375, 'logits/chosen': 0.2341168224811554, 'logits/rejected': 0.2553400695323944, 'epoch': 0.9}
90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 610/681 [27:42<03:24, 2.89s/it] 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 611/681 [27:45<03:10, 2.73s/it] 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 612/681 [27:47<02:59, 2.60s/it] 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 613/681 [27:49<02:56, 2.59s/it] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 614/681 [27:52<02:51, 2.56s/it] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 615/681 [27:55<02:49, 2.57s/it] {'loss': 0.8145, 'grad_norm': 38.849464416503906, 'learning_rate': 1.4641017128809801e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.00410483730956912, 'fcm_dpo/q_t': 0.3158699870109558, 'fcm_dpo/delta': -0.03579559922218323, 'fcm_dpo/margin': 214.7685089111328, 'margin_dpo/margin_mean': 214.7685089111328, 'margin_dpo/margin_std': 188.67098999023438, 'logps/chosen': -440.29595947265625, 'logps/rejected': -692.904052734375, 'logps/ref_chosen': -58.081878662109375, 'logps/ref_rejected': -95.92155456542969, 'logits/chosen': 0.2525313198566437, 'logits/rejected': 0.26471230387687683, 'epoch': 0.9}
90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 615/681 [27:55<02:49, 2.57s/it] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 616/681 [27:57<02:46, 2.57s/it] 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 617/681 [28:00<02:49, 2.64s/it] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 618/681 [28:03<02:45, 2.62s/it] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 619/681 [28:05<02:40, 2.60s/it] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 620/681 [28:08<02:36, 2.56s/it] {'loss': 0.9129, 'grad_norm': 46.56772232055664, 'learning_rate': 1.2555131639630567e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004342620261013508, 'fcm_dpo/q_t': 0.34116441011428833, 'fcm_dpo/delta': 0.06593510508537292, 'fcm_dpo/margin': 181.14906311035156, 'margin_dpo/margin_mean': 181.14906311035156, 'margin_dpo/margin_std': 204.39202880859375, 'logps/chosen': -464.8133850097656, 'logps/rejected': -664.2962036132812, 'logps/ref_chosen': -62.203094482421875, 'logps/ref_rejected': -80.53683471679688, 'logits/chosen': 0.24702966213226318, 'logits/rejected': 0.2741623520851135, 'epoch': 0.91}
91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 620/681 [28:08<02:36, 2.56s/it] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 621/681 [28:10<02:33, 2.55s/it] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 622/681 [28:13<02:29, 2.54s/it] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 623/681 [28:15<02:21, 2.44s/it] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 624/681 [28:17<02:19, 2.45s/it] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 625/681 [28:20<02:18, 2.47s/it] {'loss': 0.8444, 'grad_norm': 40.270851135253906, 'learning_rate': 1.0625660234518913e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.004249856807291508, 'fcm_dpo/q_t': 0.32065385580062866, 'fcm_dpo/delta': -0.03912333771586418, 'fcm_dpo/margin': 208.0172576904297, 'margin_dpo/margin_mean': 208.0172882080078, 'margin_dpo/margin_std': 208.2506103515625, 'logps/chosen': -449.50860595703125, 'logps/rejected': -684.2371826171875, 'logps/ref_chosen': -61.727455139160156, 'logps/ref_rejected': -88.4387435913086, 'logits/chosen': 0.2736581265926361, 'logits/rejected': 0.2979634702205658, 'epoch': 0.92}
92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 625/681 [28:20<02:18, 2.47s/it] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 626/681 [28:23<02:21, 2.58s/it] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 627/681 [28:25<02:23, 2.65s/it] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 628/681 [28:28<02:18, 2.61s/it] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 629/681 [28:31<02:15, 2.61s/it] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 630/681 [28:33<02:12, 2.61s/it] {'loss': 0.8807, 'grad_norm': 46.073326110839844, 'learning_rate': 8.85387393063622e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.004256346728652716, 'fcm_dpo/q_t': 0.33398014307022095, 'fcm_dpo/delta': 0.025741109624505043, 'fcm_dpo/margin': 193.95529174804688, 'margin_dpo/margin_mean': 193.95529174804688, 'margin_dpo/margin_std': 204.22341918945312, 'logps/chosen': -437.273193359375, 'logps/rejected': -666.4697875976562, 'logps/ref_chosen': -61.30865478515625, 'logps/ref_rejected': -96.54997253417969, 'logits/chosen': 0.1979989856481552, 'logits/rejected': 0.21419593691825867, 'epoch': 0.93}
93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 630/681 [28:33<02:12, 2.61s/it] 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 631/681 [28:36<02:07, 2.56s/it] 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 632/681 [28:38<02:00, 2.47s/it] 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 633/681 [28:40<01:57, 2.45s/it] 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 634/681 [28:43<01:56, 2.49s/it] 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 635/681 [28:45<01:53, 2.48s/it] {'loss': 0.944, 'grad_norm': 41.188926696777344, 'learning_rate': 7.240939871891699e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.004541632253676653, 'fcm_dpo/q_t': 0.3458203673362732, 'fcm_dpo/delta': 0.08948247134685516, 'fcm_dpo/margin': 168.99508666992188, 'margin_dpo/margin_mean': 168.99508666992188, 'margin_dpo/margin_std': 206.3029022216797, 'logps/chosen': -468.99005126953125, 'logps/rejected': -663.9180297851562, 'logps/ref_chosen': -63.7315673828125, 'logps/ref_rejected': -89.66435241699219, 'logits/chosen': 0.26888564229011536, 'logits/rejected': 0.2919827103614807, 'epoch': 0.93}
93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 635/681 [28:45<01:53, 2.48s/it] 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 636/681 [28:48<01:55, 2.56s/it] 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 637/681 [28:51<01:52, 2.55s/it] 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 638/681 [28:53<01:52, 2.62s/it] 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 639/681 [28:56<01:49, 2.62s/it] 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 640/681 [28:59<01:48, 2.65s/it] {'loss': 0.823, 'grad_norm': 34.060367584228516, 'learning_rate': 5.7879205600998296e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.004565252922475338, 'fcm_dpo/q_t': 0.3128082752227783, 'fcm_dpo/delta': -0.08675488084554672, 'fcm_dpo/margin': 203.2274932861328, 'margin_dpo/margin_mean': 203.2274932861328, 'margin_dpo/margin_std': 194.40232849121094, 'logps/chosen': -445.6302185058594, 'logps/rejected': -678.190673828125, 'logps/ref_chosen': -59.17915725708008, 'logps/ref_rejected': -88.51210021972656, 'logits/chosen': 0.22282154858112335, 'logits/rejected': 0.24946781992912292, 'epoch': 0.94}
94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 640/681 [28:59<01:48, 2.65s/it] 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 641/681 [29:01<01:44, 2.61s/it] 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 642/681 [29:04<01:40, 2.58s/it] 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 643/681 [29:06<01:38, 2.60s/it] 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 644/681 [29:09<01:36, 2.61s/it] 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 645/681 [29:12<01:33, 2.60s/it] {'loss': 0.9275, 'grad_norm': 50.218833923339844, 'learning_rate': 4.495773155069299e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.004437420517206192, 'fcm_dpo/q_t': 0.3435667157173157, 'fcm_dpo/delta': 0.06028025597333908, 'fcm_dpo/margin': 178.86392211914062, 'margin_dpo/margin_mean': 178.86392211914062, 'margin_dpo/margin_std': 214.05029296875, 'logps/chosen': -454.20220947265625, 'logps/rejected': -667.4842529296875, 'logps/ref_chosen': -59.50596237182617, 'logps/ref_rejected': -93.92404174804688, 'logits/chosen': 0.2428874969482422, 'logits/rejected': 0.2540218234062195, 'epoch': 0.95}
95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 645/681 [29:12<01:33, 2.60s/it] 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 646/681 [29:14<01:28, 2.54s/it] 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 647/681 [29:17<01:27, 2.58s/it] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 648/681 [29:19<01:24, 2.55s/it] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 649/681 [29:22<01:22, 2.58s/it] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 650/681 [29:24<01:17, 2.51s/it] {'loss': 0.8711, 'grad_norm': 47.475616455078125, 'learning_rate': 3.3653488440851253e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.004491353873163462, 'fcm_dpo/q_t': 0.3246760070323944, 'fcm_dpo/delta': -0.053510040044784546, 'fcm_dpo/margin': 199.87738037109375, 'margin_dpo/margin_mean': 199.87738037109375, 'margin_dpo/margin_std': 219.21707153320312, 'logps/chosen': -443.88482666015625, 'logps/rejected': -675.6035766601562, 'logps/ref_chosen': -57.774566650390625, 'logps/ref_rejected': -89.61600494384766, 'logits/chosen': 0.27860307693481445, 'logits/rejected': 0.2957097887992859, 'epoch': 0.95}
95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 650/681 [29:24<01:17, 2.51s/it] 96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 651/681 [29:27<01:18, 2.61s/it] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 652/681 [29:29<01:15, 2.59s/it] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 653/681 [29:32<01:11, 2.55s/it] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 654/681 [29:35<01:08, 2.55s/it] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 655/681 [29:37<01:05, 2.52s/it] {'loss': 0.8756, 'grad_norm': 43.02524185180664, 'learning_rate': 2.397392281198729e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.004239661619067192, 'fcm_dpo/q_t': 0.3295535147190094, 'fcm_dpo/delta': -0.012966930866241455, 'fcm_dpo/margin': 203.01885986328125, 'margin_dpo/margin_mean': 203.01885986328125, 'margin_dpo/margin_std': 221.51998901367188, 'logps/chosen': -437.599609375, 'logps/rejected': -687.3425903320312, 'logps/ref_chosen': -55.68403244018555, 'logps/ref_rejected': -102.4081802368164, 'logits/chosen': 0.2716834545135498, 'logits/rejected': 0.277962863445282, 'epoch': 0.96}
96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 655/681 [29:37<01:05, 2.52s/it] 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 656/681 [29:40<01:04, 2.58s/it] 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 657/681 [29:42<00:59, 2.47s/it] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 658/681 [29:44<00:55, 2.42s/it] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 659/681 [29:47<00:55, 2.51s/it] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 660/681 [29:49<00:51, 2.47s/it] {'loss': 0.7768, 'grad_norm': 35.75173568725586, 'learning_rate': 1.592541096695571e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.003964302130043507, 'fcm_dpo/q_t': 0.30317944288253784, 'fcm_dpo/delta': -0.10601212829351425, 'fcm_dpo/margin': 237.7954559326172, 'margin_dpo/margin_mean': 237.7954559326172, 'margin_dpo/margin_std': 198.18447875976562, 'logps/chosen': -440.38336181640625, 'logps/rejected': -713.1710815429688, 'logps/ref_chosen': -59.19981002807617, 'logps/ref_rejected': -94.19200134277344, 'logits/chosen': 0.2771255373954773, 'logits/rejected': 0.2976723611354828, 'epoch': 0.97}
97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 660/681 [29:49<00:51, 2.47s/it] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 661/681 [29:52<00:48, 2.41s/it] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 662/681 [29:54<00:47, 2.50s/it] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 663/681 [29:57<00:46, 2.60s/it] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 664/681 [30:00<00:45, 2.65s/it] 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 665/681 [30:02<00:40, 2.55s/it] {'loss': 0.8615, 'grad_norm': 39.92269515991211, 'learning_rate': 9.513254770636137e-10, 'fcm_dpo/beta': 0.003923547919839621, 'fcm_dpo/q_t': 0.3268297612667084, 'fcm_dpo/delta': 0.008545741438865662, 'fcm_dpo/margin': 214.4600830078125, 'margin_dpo/margin_mean': 214.46011352539062, 'margin_dpo/margin_std': 217.1322021484375, 'logps/chosen': -439.8953552246094, 'logps/rejected': -688.9656982421875, 'logps/ref_chosen': -61.2533073425293, 'logps/ref_rejected': -95.86351013183594, 'logits/chosen': 0.2574383616447449, 'logits/rejected': 0.2810707688331604, 'epoch': 0.98}
98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 665/681 [30:02<00:40, 2.55s/it] 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 666/681 [30:05<00:39, 2.60s/it] 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 667/681 [30:08<00:36, 2.61s/it] 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 668/681 [30:10<00:34, 2.62s/it] 98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 669/681 [30:13<00:31, 2.63s/it] 98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 670/681 [30:15<00:28, 2.61s/it] {'loss': 0.835, 'grad_norm': 31.397859573364258, 'learning_rate': 4.741678157389739e-10, 'fcm_dpo/beta': 0.003961815033107996, 'fcm_dpo/q_t': 0.31941553950309753, 'fcm_dpo/delta': -0.015965379774570465, 'fcm_dpo/margin': 218.12954711914062, 'margin_dpo/margin_mean': 218.12954711914062, 'margin_dpo/margin_std': 201.41766357421875, 'logps/chosen': -442.1675720214844, 'logps/rejected': -689.8107299804688, 'logps/ref_chosen': -62.95263671875, 'logps/ref_rejected': -92.4662094116211, 'logits/chosen': 0.2319277822971344, 'logits/rejected': 0.25498372316360474, 'epoch': 0.98}
98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 670/681 [30:15<00:28, 2.61s/it] 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 671/681 [30:18<00:25, 2.53s/it] 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 672/681 [30:20<00:22, 2.52s/it] 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 673/681 [30:22<00:19, 2.44s/it] 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 674/681 [30:25<00:17, 2.54s/it] 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 675/681 [30:28<00:15, 2.51s/it] {'loss': 0.8262, 'grad_norm': 32.01641845703125, 'learning_rate': 1.6138243485910863e-10, 'fcm_dpo/beta': 0.00390138803049922, 'fcm_dpo/q_t': 0.31749120354652405, 'fcm_dpo/delta': -0.02992972731590271, 'fcm_dpo/margin': 224.89852905273438, 'margin_dpo/margin_mean': 224.8985595703125, 'margin_dpo/margin_std': 204.8478546142578, 'logps/chosen': -432.8349609375, 'logps/rejected': -690.4266357421875, 'logps/ref_chosen': -48.5856819152832, 'logps/ref_rejected': -81.27871704101562, 'logits/chosen': 0.2925337255001068, 'logits/rejected': 0.3101763129234314, 'epoch': 0.99}
99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 675/681 [30:28<00:15, 2.51s/it] 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 676/681 [30:30<00:12, 2.54s/it] 99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 677/681 [30:33<00:09, 2.47s/it] 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 678/681 [30:35<00:07, 2.44s/it] 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 679/681 [30:38<00:05, 2.52s/it] 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 680/681 [30:40<00:02, 2.54s/it] {'loss': 0.8521, 'grad_norm': 36.42646408081055, 'learning_rate': 1.31753782067201e-11, 'fcm_dpo/beta': 0.0037871976383030415, 'fcm_dpo/q_t': 0.32743436098098755, 'fcm_dpo/delta': 0.029484611004590988, 'fcm_dpo/margin': 217.26602172851562, 'margin_dpo/margin_mean': 217.2659912109375, 'margin_dpo/margin_std': 204.62794494628906, 'logps/chosen': -443.4412536621094, 'logps/rejected': -687.6876220703125, 'logps/ref_chosen': -60.25421905517578, 'logps/ref_rejected': -87.23457336425781, 'logits/chosen': 0.2187252789735794, 'logits/rejected': 0.2422519475221634, 'epoch': 1.0}
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 680/681 [30:40<00:02, 2.54s/it] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 681/681 [30:43<00:00, 2.53s/it][INFO|trainer.py:2681] 2026-04-22 00:31:40,508 >>
Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =)
{'train_runtime': 1846.2605, 'train_samples_per_second': 23.614, 'train_steps_per_second': 0.369, 'train_loss': 0.8947697063024523, 'epoch': 1.0}
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 681/681 [30:43<00:00, 2.53s/it] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 681/681 [30:43<00:00, 2.71s/it]
***** train metrics *****
epoch = 1.0
total_flos = 0GF
train_loss = 0.8948
train_runtime = 0:30:46.26
train_samples = 43598
train_samples_per_second = 23.614
train_steps_per_second = 0.369
2026-04-22 00:31:40 - INFO - __main__ - *** Training complete ***
2026-04-22 00:31:40 - INFO - __main__ - *** Save model ***
[INFO|configuration_utils.py:419] 2026-04-22 00:32:14,748 >> Configuration saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802/config.json
[INFO|configuration_utils.py:911] 2026-04-22 00:32:14,750 >> Configuration saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802/generation_config.json
[INFO|modeling_utils.py:3580] 2026-04-22 00:32:40,444 >> The model is bigger than the maximum size per checkpoint (5GB) and is going to be split in 7 checkpoint shards. You can find where each parameters has been saved in the index located at /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802/model.safetensors.index.json.
[INFO|tokenization_utils_base.py:2510] 2026-04-22 00:32:40,449 >> tokenizer config file saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802/tokenizer_config.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2519] 2026-04-22 00:32:40,449 >> Special tokens file saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802/special_tokens_map.json
2026-04-22 00:32:40 - INFO - __main__ - Saved HF-compatible model artifacts to /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802
[INFO|modelcard.py:450] 2026-04-22 00:32:43,030 >> Dropping the following result as it does not have all the necessary fields:
{'dataset': {'name': 'Anthropic/hh-rlhf', 'type': 'Anthropic/hh-rlhf'}}
[INFO|configuration_utils.py:419] 2026-04-22 00:32:43,033 >> Configuration saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802/config.json
2026-04-22 00:32:43 - INFO - __main__ - *** Evaluate ***
[INFO|trainer.py:4307] 2026-04-22 00:32:43,035 >>
***** Running Evaluation *****
[INFO|trainer.py:4309] 2026-04-22 00:32:43,035 >> Num examples = 2339
[INFO|trainer.py:4312] 2026-04-22 00:32:43,035 >> Batch size = 8
0%| | 0/73 [00:00<?, ?it/s] 3%|████▍ | 2/73 [00:00<00:19, 3.71it/s] 4%|██████▋ | 3/73 [00:01<00:26, 2.63it/s] 5%|████████▉ | 4/73 [00:01<00:29, 2.30it/s] 7%|███████████▏ | 5/73 [00:02<00:31, 2.15it/s] 8%|█████████████▍ | 6/73 [00:02<00:33, 2.03it/s] 10%|███████████████▋ | 7/73 [00:03<00:31, 2.11it/s] 11%|█████████████████▉ | 8/73 [00:03<00:33, 1.96it/s] 12%|████████████████████▏ | 9/73 [00:04<00:33, 1.90it/s] 14%|██████████████████████▎ | 10/73 [00:04<00:33, 1.87it/s] 15%|████████████████████████▌ | 11/73 [00:05<00:33, 1.88it/s] 16%|██████████████████████████▊ | 12/73 [00:05<00:33, 1.84it/s] 18%|█████████████████████████████ | 13/73 [00:06<00:31, 1.88it/s] 19%|███████████████████████████████▎ | 14/73 [00:06<00:31, 1.86it/s] 21%|█████████████████████████████████▍ | 15/73 [00:07<00:31, 1.86it/s] 22%|███████████████████████████████████▋ | 16/73 [00:08<00:31, 1.79it/s] 23%|█████████████████████████████████████▉ | 17/73 [00:08<00:31, 1.78it/s] 25%|████████████████████████████████████████▏ | 18/73 [00:09<00:31, 1.76it/s] 26%|██████████████████████████████████████████▍ | 19/73 [00:09<00:31, 1.74it/s] 27%|████████████████████████████████████████████▋ | 20/73 [00:10<00:30, 1.74it/s] 29%|██████████████████████████████████████████████▉ | 21/73 [00:11<00:30, 1.72it/s] 30%|█████████████████████████████████████████████████ | 22/73 [00:11<00:29, 1.70it/s] 32%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 23/73 [00:12<00:28, 1.75it/s] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 24/73 [00:12<00:27, 1.77it/s] 34%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 25/73 [00:13<00:27, 1.74it/s] 36%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 26/73 [00:13<00:26, 1.77it/s] 37%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 27/73 [00:14<00:23, 1.96it/s] 38%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 28/73 [00:14<00:23, 1.92it/s] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 29/73 [00:15<00:22, 1.94it/s] 41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 30/73 [00:15<00:21, 1.96it/s] 42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31/73 [00:16<00:22, 1.88it/s] 44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 32/73 [00:16<00:21, 1.92it/s] 45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 33/73 [00:17<00:20, 1.95it/s] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 34/73 [00:17<00:20, 1.92it/s] 48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 35/73 [00:18<00:20, 1.84it/s] 49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 36/73 [00:19<00:19, 1.85it/s] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 37/73 [00:19<00:19, 1.84it/s] 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 38/73 [00:20<00:18, 1.93it/s] 53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 39/73 [00:20<00:18, 1.84it/s] 55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 40/73 [00:21<00:17, 1.85it/s] 56%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 41/73 [00:21<00:16, 1.91it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 42/73 [00:22<00:16, 1.86it/s] 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 43/73 [00:22<00:15, 1.89it/s] 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 44/73 [00:23<00:15, 1.87it/s] 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 45/73 [00:23<00:15, 1.80it/s] 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 46/73 [00:24<00:14, 1.88it/s] 64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 47/73 [00:24<00:14, 1.84it/s] 66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 48/73 [00:25<00:13, 1.83it/s] 67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 49/73 [00:26<00:13, 1.81it/s] 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 50/73 [00:26<00:12, 1.83it/s] 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 51/73 [00:27<00:12, 1.80it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 52/73 [00:27<00:11, 1.76it/s] 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 53/73 [00:28<00:11, 1.73it/s] 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 54/73 [00:28<00:10, 1.84it/s] 75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 55/73 [00:29<00:09, 1.83it/s] 77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 56/73 [00:29<00:09, 1.88it/s] 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 57/73 [00:30<00:08, 1.80it/s] 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 58/73 [00:30<00:08, 1.87it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 59/73 [00:31<00:07, 1.87it/s] 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 60/73 [00:32<00:07, 1.85it/s] 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 61/73 [00:32<00:06, 1.84it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 62/73 [00:33<00:06, 1.80it/s] 86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 63/73 [00:33<00:05, 1.91it/s] 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 64/73 [00:34<00:04, 1.98it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 65/73 [00:34<00:04, 1.95it/s] 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 66/73 [00:35<00:03, 1.87it/s] 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 67/73 [00:35<00:03, 1.91it/s] 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 68/73 [00:36<00:02, 1.87it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 69/73 [00:36<00:02, 1.83it/s] 96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 70/73 [00:37<00:01, 1.82it/s] 97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 71/73 [00:37<00:01, 1.82it/s] 99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 72/73 [00:38<00:00, 1.82it/s] 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.97it/s] 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.88it/s]
***** eval metrics *****
epoch = 1.0
eval_fcm_dpo/beta = 0.0056
eval_fcm_dpo/delta = 0.0612
eval_fcm_dpo/margin = 140.1279
eval_fcm_dpo/q_t = 0.354
eval_logits/chosen = 0.2118
eval_logits/rejected = 0.2325
eval_logps/chosen = -505.7604
eval_logps/ref_chosen = -79.051
eval_logps/ref_rejected = -86.7979
eval_logps/rejected = -653.6352
eval_loss = 0.5077
eval_margin_dpo/margin_mean = 140.1279
eval_margin_dpo/margin_std = 204.8462
eval_runtime = 0:00:39.50
eval_samples = 2339
eval_samples_per_second = 59.21
eval_steps_per_second = 1.873
2026-04-22 00:33:22 - INFO - __main__ - Pushing to hub...
2026-04-22 00:33:22 - INFO - __main__ - Uploading validated model artifacts from /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802 to jackf857/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star0.85-4xh200-batch-64-20260421-233802
It seems you are trying to upload a large folder at once. This might take some time and then fail if the folder is too large. For such cases, it is recommended to upload in smaller batches or to use `HfApi().upload_large_folder(...)`/`huggingface-cli upload-large-folder` instead. For more details, check out https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/guides/upload#upload-a-large-folder.
2026-04-22 00:33:22 - WARNING - huggingface_hub.hf_api - It seems you are trying to upload a large folder at once. This might take some time and then fail if the folder is too large. For such cases, it is recommended to upload in smaller batches or to use `HfApi().upload_large_folder(...)`/`huggingface-cli upload-large-folder` instead. For more details, check out https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/guides/upload#upload-a-large-folder.
step_0000001.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000002.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000003.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 0%| | 0/689 [00:00<?, ?it/s]
step_0000005.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000004.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000005.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 3.33kB/s]
step_0000003.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 3.06kB/s]
step_0000004.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 3.04kB/s] step_0000001.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.64kB/s]
step_0000002.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.62kB/s] step_0000005.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.32kB/s]
step_0000003.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.29kB/s]
step_0000004.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.24kB/s]
step_0000001.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.13kB/s]
step_0000002.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 714B/s]
step_0000006.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000007.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000008.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 0%|▏ | 1/689 [00:00<07:10, 1.60it/s]
step_0000009.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000008.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000007.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000009.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
Upload 689 LFS files: 0%|▍ | 2/689 [00:00<04:12, 2.73it/s]
step_0000010.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000006.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.60kB/s]
step_0000011.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000012.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 1%|█▏ | 6/689 [00:00<01:21, 8.41it/s]
step_0000013.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000014.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000011.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000012.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000010.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 981B/s]
step_0000013.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.64kB/s]
step_0000015.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000016.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000014.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.31kB/s]
step_0000017.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000015.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
Upload 689 LFS files: 1%|██ | 10/689 [00:01<01:21, 8.32it/s] step_0000018.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000019.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000016.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.74kB/s]
Upload 689 LFS files: 2%|███ | 15/689 [00:01<00:51, 13.00it/s]
step_0000020.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000018.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000021.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000017.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.43kB/s]
step_0000019.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.38kB/s]
step_0000020.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000022.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 2%|███▍ | 17/689 [00:01<00:58, 11.46it/s]
step_0000023.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000021.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.71kB/s]
step_0000024.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 3%|████ | 20/689 [00:01<00:47, 14.20it/s]
step_0000025.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000022.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000023.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000026.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000024.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.86kB/s]
step_0000025.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
Upload 689 LFS files: 3%|████▍ | 22/689 [00:02<00:51, 12.98it/s] step_0000027.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000028.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000026.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.53kB/s]
Upload 689 LFS files: 3%|████▉ | 24/689 [00:02<00:49, 13.45it/s]
step_0000029.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000030.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000027.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000028.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
Upload 689 LFS files: 4%|█████▎ | 26/689 [00:02<00:46, 14.39it/s] step_0000031.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000030.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000032.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000029.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.67kB/s]
Upload 689 LFS files: 4%|█████▋ | 28/689 [00:02<00:45, 14.39it/s]
step_0000033.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000031.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000034.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000032.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
Upload 689 LFS files: 4%|██████ | 30/689 [00:02<00:47, 13.89it/s]
step_0000035.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000033.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000036.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000034.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
Upload 689 LFS files: 5%|██████▌ | 32/689 [00:02<00:44, 14.62it/s] step_0000037.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000035.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000038.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000036.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
Upload 689 LFS files: 5%|██████▉ | 34/689 [00:02<00:46, 14.18it/s]
step_0000039.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000037.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000040.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 5%|███████▎ | 36/689 [00:03<00:46, 14.04it/s]
step_0000041.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000038.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.53kB/s]
step_0000039.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000042.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000040.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000041.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 6%|███████▋ | 38/689 [00:03<00:50, 12.77it/s] step_0000043.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000044.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 6%|████████▏ | 40/689 [00:03<00:45, 14.15it/s]
step_0000045.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000042.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.63kB/s]
step_0000046.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000043.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000044.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000045.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
Upload 689 LFS files: 6%|████████▌ | 42/689 [00:03<00:49, 13.04it/s] step_0000047.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000048.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000046.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
Upload 689 LFS files: 6%|████████▉ | 44/689 [00:03<00:46, 13.83it/s]
step_0000049.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000050.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000047.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000048.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
Upload 689 LFS files: 7%|█████████▎ | 46/689 [00:03<00:45, 14.04it/s] step_0000051.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000049.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000050.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000052.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 7%|█████████▊ | 48/689 [00:04<00:49, 12.99it/s]
step_0000053.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000054.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000051.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.93kB/s]
step_0000055.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000052.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 7%|██████████▎ | 51/689 [00:04<00:44, 14.19it/s]
step_0000056.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000054.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000053.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.76kB/s]
step_0000057.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000055.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.78kB/s]
step_0000056.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 8%|██████████▊ | 53/689 [00:04<00:51, 12.33it/s]
step_0000058.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000059.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000057.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000060.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 8%|███████████▍ | 56/689 [00:04<00:41, 15.24it/s]
step_0000061.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000058.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000059.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000060.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000062.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000061.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 8%|███████████▊ | 58/689 [00:04<00:48, 13.01it/s]
step_0000063.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000064.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000065.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000062.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
Upload 689 LFS files: 9%|████████████▍ | 61/689 [00:04<00:41, 14.99it/s] step_0000066.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000064.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000063.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.71kB/s]
step_0000067.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000065.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000066.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.40kB/s]
Upload 689 LFS files: 9%|████████████▊ | 63/689 [00:05<00:50, 12.38it/s] step_0000068.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000069.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000070.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000067.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.66kB/s]
Upload 689 LFS files: 9%|█████████████▏ | 65/689 [00:05<00:45, 13.61it/s]
step_0000071.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 10%|█████████████▌ | 67/689 [00:05<00:46, 13.34it/s]
step_0000072.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000070.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000071.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000068.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.79kB/s]
step_0000069.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.78kB/s]
step_0000072.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000073.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000074.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 10%|██████████████ | 69/689 [00:05<00:51, 12.14it/s]
step_0000076.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000075.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 10%|██████████████▋ | 72/689 [00:05<00:42, 14.59it/s]
step_0000077.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000073.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000074.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000076.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000075.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000078.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 11%|███████████████ | 74/689 [00:05<00:46, 13.31it/s]
step_0000079.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000077.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000080.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000081.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000078.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 11%|███████████████▋ | 77/689 [00:06<00:43, 14.02it/s] step_0000082.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000080.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000079.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000081.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000083.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 11%|████████████████ | 79/689 [00:06<00:45, 13.27it/s]
step_0000084.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000085.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000082.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000086.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000083.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
Upload 689 LFS files: 12%|████████████████▋ | 82/689 [00:06<00:41, 14.59it/s]
step_0000087.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000084.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000085.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000086.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000088.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000087.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 12%|█████████████████ | 84/689 [00:06<00:44, 13.71it/s]
step_0000089.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000090.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000091.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000088.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 13%|█████████████████▋ | 87/689 [00:06<00:40, 15.04it/s] step_0000092.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000089.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000090.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000091.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000093.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 13%|██████████████████ | 89/689 [00:07<00:44, 13.49it/s] step_0000094.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000092.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000095.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000096.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000093.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
Upload 689 LFS files: 13%|██████████████████▋ | 92/689 [00:07<00:40, 14.83it/s]
step_0000097.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000094.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000096.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000095.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.78kB/s]
step_0000098.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 14%|███████████████████ | 94/689 [00:07<00:43, 13.75it/s]
step_0000099.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000097.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000100.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000101.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000098.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000099.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 14%|███████████████████▋ | 97/689 [00:07<00:40, 14.65it/s] step_0000102.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000101.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000100.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000103.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 14%|████████████████████ | 99/689 [00:07<00:41, 14.06it/s]
step_0000104.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000105.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000102.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.60kB/s]
step_0000106.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000104.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000103.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000106.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
Upload 689 LFS files: 15%|████████████████████▌ | 102/689 [00:08<00:47, 12.41it/s] step_0000107.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000105.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.68kB/s]
step_0000108.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000109.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000110.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 15%|█████████████████████▏ | 105/689 [00:08<00:42, 13.62it/s]
step_0000111.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000107.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000108.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000109.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000110.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000111.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
Upload 689 LFS files: 16%|█████████████████████▌ | 107/689 [00:08<00:46, 12.53it/s] step_0000113.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000112.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000114.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000115.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 16%|██████████████████████▍ | 111/689 [00:08<00:35, 16.48it/s]
step_0000116.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000113.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000112.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000114.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000115.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000116.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000117.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 16%|██████████████████████▊ | 113/689 [00:08<00:41, 13.73it/s]
step_0000118.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000119.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000120.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 17%|███████████████████████▏ | 115/689 [00:08<00:40, 14.08it/s]
step_0000121.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000118.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000119.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000117.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000120.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000121.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
Upload 689 LFS files: 17%|███████████████████████▌ | 117/689 [00:09<00:45, 12.44it/s] step_0000123.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000122.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000124.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000125.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 17%|████████████████████████▏ | 120/689 [00:09<00:39, 14.46it/s]
step_0000126.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000124.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000122.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000123.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.91kB/s]
step_0000125.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000126.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000127.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 18%|████████████████████████▌ | 122/689 [00:09<00:43, 12.96it/s]
step_0000128.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000129.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 18%|█████████████████████████▏ | 125/689 [00:09<00:36, 15.59it/s]
step_0000130.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000131.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000127.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000128.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000129.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000131.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000130.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
Upload 689 LFS files: 18%|█████████████████████████▌ | 127/689 [00:09<00:42, 13.30it/s] step_0000132.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000133.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000134.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000132.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 19%|██████████████████████████▏ | 130/689 [00:09<00:39, 14.31it/s] step_0000135.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000136.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000134.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000133.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.79kB/s]
Upload 689 LFS files: 19%|██████████████████████████▋ | 132/689 [00:10<00:40, 13.90it/s]
step_0000137.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000136.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000135.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000138.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000139.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 20%|███████████████████████████▏ | 135/689 [00:10<00:38, 14.23it/s]
step_0000140.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000141.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000137.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.71kB/s]
step_0000138.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000139.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000140.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000141.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
Upload 689 LFS files: 20%|███████████████████████████▋ | 137/689 [00:10<00:42, 13.01it/s] step_0000142.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000143.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000144.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 20%|████████████████████████████▏ | 140/689 [00:10<00:38, 14.36it/s]
step_0000146.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000145.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000142.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.87kB/s]
step_0000144.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000143.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.81kB/s]
step_0000146.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000145.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
Upload 689 LFS files: 21%|████████████████████████████▋ | 142/689 [00:10<00:43, 12.66it/s] step_0000147.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000148.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000149.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000150.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 21%|█████████████████████████████▎ | 145/689 [00:11<00:37, 14.64it/s]
step_0000151.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000148.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
step_0000147.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.64kB/s]
step_0000149.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000150.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000151.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000152.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 21%|█████████████████████████████▋ | 147/689 [00:11<00:45, 11.93it/s]
step_0000153.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000154.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 22%|██████████████████████████████ | 149/689 [00:11<00:43, 12.54it/s]
step_0000155.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000152.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000156.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000153.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.37kB/s]
step_0000154.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000155.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000157.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 22%|██████████████████████████████▋ | 152/689 [00:11<00:44, 12.15it/s]
step_0000158.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000156.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.49kB/s]
step_0000159.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000160.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 23%|███████████████████████████████▍ | 156/689 [00:11<00:35, 15.05it/s]
step_0000161.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000158.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000157.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000159.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000160.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.91kB/s]
step_0000162.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 23%|███████████████████████████████▉ | 158/689 [00:12<00:38, 13.91it/s]
step_0000163.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000161.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000164.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 23%|████████████████████████████████▎ | 160/689 [00:12<00:35, 14.93it/s]
step_0000165.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000162.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000163.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000164.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000166.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000165.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000167.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 24%|████████████████████████████████▋ | 162/689 [00:12<00:44, 11.95it/s]
step_0000168.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000169.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000166.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000170.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000167.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.41kB/s]
step_0000168.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
step_0000169.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
Upload 689 LFS files: 24%|█████████████████████████████████▍ | 166/689 [00:12<00:37, 13.87it/s]
step_0000171.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000170.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000172.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 24%|█████████████████████████████████▉ | 168/689 [00:12<00:39, 13.04it/s]
step_0000173.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000171.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000175.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000174.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000172.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 25%|██████████████████████████████████▍ | 171/689 [00:13<00:36, 14.24it/s] step_0000176.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000173.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000175.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000174.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000177.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000176.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.39kB/s]
Upload 689 LFS files: 25%|██████████████████████████████████▉ | 173/689 [00:13<00:38, 13.53it/s] step_0000178.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000179.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000180.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 26%|███████████████████████████████████▌ | 176/689 [00:13<00:34, 14.77it/s]
step_0000181.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000177.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000178.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000179.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000180.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.80kB/s]
step_0000182.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 26%|███████████████████████████████████▉ | 178/689 [00:13<00:36, 13.88it/s]
step_0000183.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000181.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000184.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 26%|████████████████████████████████████▎ | 180/689 [00:13<00:34, 14.70it/s]
step_0000185.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000182.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000186.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000183.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000184.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.93kB/s]
step_0000185.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
Upload 689 LFS files: 26%|████████████████████████████████████▋ | 182/689 [00:13<00:39, 12.79it/s]
step_0000187.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000186.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
step_0000188.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000189.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 27%|█████████████████████████████████████ | 184/689 [00:13<00:38, 13.21it/s]
step_0000190.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000187.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000188.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.47kB/s]
step_0000191.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000190.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
Upload 689 LFS files: 27%|█████████████████████████████████████▋ | 187/689 [00:14<00:35, 13.96it/s]
step_0000192.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000193.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000191.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000189.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.50kB/s]
step_0000192.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
Upload 689 LFS files: 27%|██████████████████████████████████████▏ | 189/689 [00:14<00:40, 12.43it/s] step_0000194.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000193.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000195.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000196.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 28%|██████████████████████████████████████▋ | 192/689 [00:14<00:35, 14.18it/s]
step_0000197.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000194.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000198.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000196.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000195.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000197.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
Upload 689 LFS files: 28%|███████████████████████████████████████▏ | 194/689 [00:14<00:37, 13.36it/s]
step_0000199.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000200.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000201.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000198.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.44kB/s]
step_0000199.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
Upload 689 LFS files: 29%|███████████████████████████████████████▋ | 197/689 [00:14<00:34, 14.44it/s] step_0000202.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000200.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000203.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000201.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
Upload 689 LFS files: 29%|████████████████████████████████████████▏ | 199/689 [00:15<00:35, 13.76it/s]
step_0000204.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000202.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000205.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000203.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 29%|████████████████████████████████████████▌ | 201/689 [00:15<00:33, 14.68it/s]
step_0000206.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000205.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000207.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 29%|████████████████████████████████████████▉ | 203/689 [00:15<00:34, 13.97it/s]
step_0000208.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000206.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000204.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.09kB/s]
step_0000207.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.61kB/s]
step_0000209.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000208.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000210.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 30%|█████████████████████████████████████████▎ | 205/689 [00:15<00:41, 11.77it/s]
step_0000211.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000212.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000209.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000210.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 30%|█████████████████████████████████████████▉ | 208/689 [00:15<00:32, 14.86it/s] step_0000213.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000211.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
step_0000214.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000212.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.67kB/s]
Upload 689 LFS files: 30%|██████████████████████████████████████████▎ | 210/689 [00:15<00:38, 12.52it/s]
step_0000215.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000216.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000213.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.38kB/s]
step_0000217.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000214.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000215.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000216.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000217.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
Upload 689 LFS files: 31%|██████████████████████████████████████████▉ | 213/689 [00:16<00:39, 11.99it/s] step_0000218.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000219.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000220.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 31%|███████████████████████████████████████████▌ | 216/689 [00:16<00:31, 14.80it/s]
step_0000221.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000222.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000218.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000220.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000219.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.49kB/s]
step_0000222.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
Upload 689 LFS files: 32%|███████████████████████████████████████████▉ | 218/689 [00:16<00:38, 12.38it/s] step_0000223.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000221.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.33kB/s]
step_0000224.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 32%|████████████████████████████████████████████▍ | 220/689 [00:16<00:35, 13.28it/s]
step_0000225.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000226.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000223.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.87kB/s]
step_0000227.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000224.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.72kB/s]
step_0000225.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000226.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 32%|████████████████████████████████████████████▉ | 223/689 [00:16<00:36, 12.77it/s]
step_0000228.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000227.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000229.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 33%|█████████████████████████████████████████████▍ | 225/689 [00:17<00:33, 13.67it/s]
step_0000230.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000228.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000231.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000232.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000229.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000230.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000232.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000231.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
Upload 689 LFS files: 33%|█████████████████████████████████████████████▉ | 228/689 [00:17<00:39, 11.75it/s] step_0000233.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000234.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000235.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 34%|██████████████████████████████████████████████▌ | 231/689 [00:17<00:35, 13.00it/s]
step_0000236.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000237.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000234.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.65kB/s]
step_0000235.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000233.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.12kB/s]
step_0000236.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000237.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000238.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000239.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000240.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 34%|███████████████████████████████████████████████ | 233/689 [00:17<00:46, 9.82it/s]
step_0000241.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000242.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000238.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.50kB/s]
step_0000239.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000241.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000242.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000240.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.87kB/s]
Upload 689 LFS files: 35%|████████████████████████████████████████████████ | 238/689 [00:18<00:32, 13.75it/s] step_0000243.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000244.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000245.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000246.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000243.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.42kB/s]
Upload 689 LFS files: 35%|████████████████████████████████████████████████▍ | 240/689 [00:18<00:33, 13.44it/s] step_0000247.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000244.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.40kB/s]
Upload 689 LFS files: 35%|█████████████████████████████████████████████████ | 243/689 [00:18<00:30, 14.69it/s]
step_0000248.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000245.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000246.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000247.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000249.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000250.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 36%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 245/689 [00:18<00:32, 13.77it/s]
step_0000251.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000252.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000249.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000248.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.38kB/s]
step_0000251.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.48kB/s]
step_0000252.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000250.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.77kB/s]
step_0000253.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000254.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 36%|██████████████████████████████████████████████████ | 248/689 [00:18<00:38, 11.55it/s]
step_0000255.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000256.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000257.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000253.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000255.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000254.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000256.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000257.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 37%|███████████████████████████████████████████████████ | 253/689 [00:19<00:30, 14.21it/s] step_0000258.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000259.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 37%|███████████████████████████████████████████████████▍ | 255/689 [00:19<00:29, 14.95it/s]
step_0000260.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000261.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000262.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000258.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.69kB/s]
step_0000259.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000260.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000261.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000262.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
Upload 689 LFS files: 37%|████████████████████████████████████████████████████ | 258/689 [00:19<00:33, 13.01it/s] step_0000263.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000264.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000265.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000266.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 38%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 262/689 [00:19<00:27, 15.81it/s]
step_0000267.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000264.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000263.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.75kB/s]
step_0000265.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000266.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000267.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000268.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000269.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 38%|█████████████████████████████████████████████████████▎ | 264/689 [00:19<00:31, 13.55it/s]
step_0000270.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000271.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 39%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 267/689 [00:20<00:26, 15.72it/s]
step_0000272.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000270.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.56kB/s]
step_0000268.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
step_0000269.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000271.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000272.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000273.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000274.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 39%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 269/689 [00:20<00:32, 13.01it/s]
step_0000275.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000276.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 39%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 272/689 [00:20<00:26, 15.80it/s]
step_0000277.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000273.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000274.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000276.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000275.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.76kB/s]
step_0000277.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.47kB/s]
step_0000278.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000279.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 40%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 274/689 [00:20<00:32, 12.73it/s]
step_0000280.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000281.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000282.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000278.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000279.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000281.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000280.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.59kB/s]
step_0000282.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
Upload 689 LFS files: 40%|████████████████████████████████████████████████████████ | 278/689 [00:21<00:33, 12.38it/s] step_0000283.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000284.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000285.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000286.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000287.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000283.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000284.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000285.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.42kB/s]
step_0000286.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.45kB/s]
step_0000287.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
Upload 689 LFS files: 41%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 283/689 [00:21<00:30, 13.20it/s] step_0000288.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000289.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000290.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000291.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 42%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 287/689 [00:21<00:24, 16.12it/s]
step_0000292.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000288.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000289.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000291.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.40kB/s]
step_0000290.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000293.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000292.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.87kB/s]
Upload 689 LFS files: 42%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 289/689 [00:21<00:29, 13.56it/s]
step_0000294.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000295.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000296.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000293.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.56kB/s]
Upload 689 LFS files: 42%|██████████████████████████████████████████████████████████▉ | 292/689 [00:21<00:25, 15.69it/s] step_0000297.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000295.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000296.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000298.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000297.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000299.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000294.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 953B/s]
step_0000300.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000301.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000298.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000299.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
Upload 689 LFS files: 43%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 294/689 [00:22<00:38, 10.13it/s] step_0000302.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000300.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.78kB/s]
step_0000303.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000301.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.74kB/s]
Upload 689 LFS files: 43%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 299/689 [00:22<00:26, 14.86it/s]
step_0000304.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000302.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000303.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000305.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000304.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000306.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000307.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 44%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 302/689 [00:22<00:30, 12.78it/s]
step_0000308.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000309.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000305.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000306.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000307.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000308.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
Upload 689 LFS files: 44%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 305/689 [00:22<00:28, 13.39it/s] step_0000310.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000311.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000309.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.68kB/s]
Upload 689 LFS files: 45%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 307/689 [00:23<00:27, 13.92it/s]
step_0000312.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000313.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000314.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000311.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000310.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.69kB/s]
step_0000312.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000313.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000314.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
Upload 689 LFS files: 45%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 310/689 [00:23<00:29, 12.94it/s] step_0000315.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000316.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 45%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 312/689 [00:23<00:27, 13.70it/s]
step_0000317.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000318.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000319.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000315.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
step_0000316.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.78kB/s]
step_0000317.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000318.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
Upload 689 LFS files: 46%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 315/689 [00:23<00:28, 13.07it/s] step_0000320.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000319.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000321.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000322.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 46%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 317/689 [00:23<00:27, 13.47it/s]
step_0000323.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000324.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000321.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000320.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000323.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000324.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
Upload 689 LFS files: 46%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 320/689 [00:24<00:27, 13.60it/s] step_0000325.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000326.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000327.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000328.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000325.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000322.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 935B/s]
step_0000326.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000327.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000328.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000329.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 47%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 322/689 [00:24<00:36, 10.06it/s]
step_0000330.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000331.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000332.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000329.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
Upload 689 LFS files: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 327/689 [00:24<00:24, 14.53it/s] step_0000333.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000331.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000330.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.54kB/s]
step_0000332.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.42kB/s]
step_0000333.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.56kB/s]
Upload 689 LFS files: 48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 329/689 [00:24<00:25, 14.18it/s] step_0000334.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000335.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000336.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 332/689 [00:24<00:22, 16.01it/s]
step_0000337.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000338.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000335.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000336.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000334.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.37kB/s]
step_0000337.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000339.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000338.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000340.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 334/689 [00:25<00:29, 11.86it/s]
step_0000341.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000342.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000343.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000339.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.67kB/s]
step_0000341.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000340.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000342.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000343.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.52kB/s]
Upload 689 LFS files: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 339/689 [00:25<00:25, 13.64it/s] step_0000344.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000345.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000346.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000347.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 343/689 [00:25<00:21, 16.23it/s]
step_0000348.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000344.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000345.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000346.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000347.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000348.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000349.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000350.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 345/689 [00:25<00:25, 13.59it/s]
step_0000351.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000352.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000349.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 348/689 [00:26<00:21, 15.54it/s] step_0000353.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000350.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000351.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000352.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000354.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000353.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 350/689 [00:26<00:24, 13.57it/s] step_0000355.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000356.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000357.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000354.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
Upload 689 LFS files: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 353/689 [00:26<00:22, 15.03it/s]
step_0000358.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000356.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000357.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000355.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.86kB/s]
step_0000359.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000358.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000360.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000361.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 355/689 [00:26<00:25, 13.12it/s]
step_0000362.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000359.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
Upload 689 LFS files: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 358/689 [00:26<00:21, 15.50it/s] step_0000363.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000360.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000362.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000361.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000364.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000365.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000366.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 360/689 [00:26<00:26, 12.65it/s]
step_0000367.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000364.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000366.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.41kB/s]
step_0000365.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000367.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000368.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000363.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 742B/s]
step_0000369.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000370.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000371.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000368.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
Upload 689 LFS files: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 363/689 [00:27<00:33, 9.80it/s]
step_0000372.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000369.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000370.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000371.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 368/689 [00:27<00:21, 14.94it/s] step_0000373.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000372.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000374.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000375.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000373.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
Upload 689 LFS files: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 371/689 [00:27<00:21, 14.98it/s] step_0000376.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000377.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000375.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000374.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
Upload 689 LFS files: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 373/689 [00:27<00:22, 14.19it/s]
step_0000378.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000376.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000377.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.39kB/s]
step_0000379.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 375/689 [00:28<00:20, 15.14it/s]
step_0000380.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000381.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000378.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
Upload 689 LFS files: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 377/689 [00:28<00:20, 15.07it/s]
step_0000382.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000379.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000381.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000383.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000380.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.33kB/s]
step_0000382.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
Upload 689 LFS files: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 379/689 [00:28<00:23, 12.93it/s]
step_0000384.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000385.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000383.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000386.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 382/689 [00:28<00:19, 15.38it/s]
step_0000387.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000384.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.80kB/s]
step_0000388.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000385.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000386.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000387.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
Upload 689 LFS files: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 384/689 [00:28<00:24, 12.28it/s] step_0000389.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000388.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000390.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000391.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000392.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000389.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
Upload 689 LFS files: 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 388/689 [00:28<00:20, 14.50it/s] step_0000393.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000390.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000391.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000392.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000393.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000394.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000395.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000396.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 390/689 [00:29<00:26, 11.46it/s]
step_0000397.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000398.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000394.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000396.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000395.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000397.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
Upload 689 LFS files: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 394/689 [00:29<00:23, 12.70it/s] step_0000399.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000398.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.65kB/s]
step_0000400.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000401.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 396/689 [00:29<00:21, 13.81it/s]
step_0000402.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000399.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
Upload 689 LFS files: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 398/689 [00:29<00:20, 14.33it/s] step_0000403.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000401.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000400.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000402.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000404.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000405.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000403.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000406.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 400/689 [00:29<00:23, 12.27it/s]
step_0000407.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000404.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000405.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.37kB/s]
Upload 689 LFS files: 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 403/689 [00:30<00:21, 13.57it/s]
step_0000408.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000407.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000406.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.79kB/s]
step_0000409.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 405/689 [00:30<00:19, 14.70it/s]
step_0000410.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000408.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000411.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000412.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000410.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
Upload 689 LFS files: 59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 408/689 [00:30<00:20, 14.02it/s]
step_0000413.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000411.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000409.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.36kB/s]
step_0000412.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000414.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000415.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000413.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000416.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 410/689 [00:30<00:22, 12.22it/s]
step_0000417.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000414.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
Upload 689 LFS files: 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 413/689 [00:30<00:18, 14.72it/s] step_0000418.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000416.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000417.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000415.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.63kB/s]
step_0000419.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000418.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000420.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000421.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 415/689 [00:31<00:21, 12.85it/s]
step_0000422.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000419.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 418/689 [00:31<00:17, 15.53it/s]
step_0000423.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000420.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000421.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000422.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000424.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000423.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.86kB/s]
step_0000425.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000426.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 420/689 [00:31<00:21, 12.79it/s]
step_0000427.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000424.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
Upload 689 LFS files: 61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 423/689 [00:31<00:17, 14.96it/s] step_0000428.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000427.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.38kB/s]
step_0000426.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000425.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000429.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000428.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.47kB/s]
step_0000430.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 425/689 [00:31<00:19, 13.30it/s]
step_0000431.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000432.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 428/689 [00:31<00:16, 16.06it/s]
step_0000433.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000429.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.68kB/s]
step_0000432.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000431.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000430.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
step_0000433.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000434.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000435.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000436.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 430/689 [00:32<00:21, 11.80it/s]
step_0000437.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000438.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000435.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000436.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000437.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000434.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.34kB/s]
step_0000438.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.87kB/s]
step_0000439.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000440.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000441.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 434/689 [00:32<00:21, 11.73it/s]
step_0000442.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000443.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000440.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000441.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000442.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000443.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000444.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000445.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000439.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 952B/s]
step_0000446.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000447.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000444.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
Upload 689 LFS files: 64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 439/689 [00:33<00:22, 10.88it/s]
step_0000448.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000446.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000445.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000447.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 444/689 [00:33<00:16, 14.95it/s] step_0000449.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000448.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000450.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000451.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 447/689 [00:33<00:15, 16.11it/s]
step_0000452.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000450.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000451.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000453.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000449.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.68kB/s]
step_0000452.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000454.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000453.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
step_0000455.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000456.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000457.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000454.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000455.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 450/689 [00:33<00:20, 11.44it/s] step_0000458.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000456.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
Upload 689 LFS files: 66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 454/689 [00:33<00:15, 14.97it/s]
step_0000459.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000457.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000460.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000458.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.93kB/s]
step_0000459.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000461.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 457/689 [00:34<00:15, 14.81it/s]
step_0000462.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000460.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000463.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000464.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000461.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 460/689 [00:34<00:14, 15.49it/s] step_0000465.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000462.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000463.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000464.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000466.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000465.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
Upload 689 LFS files: 67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 462/689 [00:34<00:17, 12.76it/s] step_0000467.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000468.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000469.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000466.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
Upload 689 LFS files: 67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 465/689 [00:34<00:15, 14.92it/s]
step_0000470.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000467.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000468.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000471.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000469.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000470.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
Upload 689 LFS files: 68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 467/689 [00:34<00:16, 13.10it/s]
step_0000472.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000473.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000474.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000471.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.77kB/s]
Upload 689 LFS files: 68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 470/689 [00:35<00:15, 14.39it/s] step_0000475.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000472.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000473.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000476.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 472/689 [00:35<00:15, 13.66it/s]
step_0000477.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000474.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.50kB/s]
step_0000478.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000475.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.43kB/s]
step_0000476.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000477.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
Upload 689 LFS files: 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 474/689 [00:35<00:17, 12.01it/s] step_0000479.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000478.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000480.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000481.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 476/689 [00:35<00:15, 13.38it/s]
step_0000482.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000483.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000479.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000480.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000482.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
step_0000481.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000483.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
Upload 689 LFS files: 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 479/689 [00:35<00:17, 12.10it/s] step_0000484.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000485.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000486.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000487.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 483/689 [00:35<00:12, 16.64it/s]
step_0000488.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000484.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000485.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000486.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000487.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000488.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.64kB/s]
step_0000489.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000490.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000491.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 486/689 [00:36<00:15, 13.07it/s]
step_0000492.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000493.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000489.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000490.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000491.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.79kB/s]
step_0000492.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.74kB/s]
step_0000493.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.91kB/s]
step_0000494.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 489/689 [00:36<00:17, 11.50it/s]
step_0000495.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000496.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000497.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 493/689 [00:36<00:13, 14.69it/s]
step_0000498.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000494.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000495.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000497.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000496.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.83kB/s]
step_0000498.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000499.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000500.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 495/689 [00:36<00:15, 12.55it/s]
step_0000501.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000502.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 498/689 [00:37<00:12, 15.15it/s]
step_0000503.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000499.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.61kB/s]
step_0000500.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.39kB/s]
step_0000501.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.86kB/s]
step_0000504.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000503.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
Upload 689 LFS files: 73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 500/689 [00:37<00:15, 12.57it/s]
step_0000505.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000506.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000507.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000504.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000505.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000502.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 767B/s]
step_0000506.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000507.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000508.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000509.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000510.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 502/689 [00:37<00:20, 9.04it/s]
step_0000511.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000512.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000508.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000509.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000510.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000513.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000512.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
Upload 689 LFS files: 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 508/689 [00:38<00:14, 12.53it/s]
step_0000514.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000515.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000511.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.08kB/s]
step_0000513.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.37kB/s]
step_0000516.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000514.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000515.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 511/689 [00:38<00:13, 12.82it/s]
step_0000517.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000516.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.63kB/s]
Upload 689 LFS files: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 513/689 [00:38<00:13, 12.68it/s] step_0000518.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000517.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000519.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000520.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 516/689 [00:38<00:12, 13.41it/s]
step_0000521.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000518.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000519.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000520.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000521.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000522.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 518/689 [00:38<00:15, 10.79it/s]
step_0000523.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000524.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000522.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000525.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 521/689 [00:39<00:13, 12.18it/s]
step_0000526.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000523.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000524.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000525.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.86kB/s]
step_0000526.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000527.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000527.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.49kB/s]
Upload 689 LFS files: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 523/689 [00:39<00:17, 9.40it/s] step_0000528.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000529.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000530.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000531.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000529.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000530.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000528.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.87kB/s]
Upload 689 LFS files: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 527/689 [00:39<00:14, 11.06it/s] step_0000532.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000531.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000532.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000533.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000534.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 529/689 [00:39<00:15, 10.61it/s]
step_0000535.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000533.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 531/689 [00:40<00:14, 10.54it/s] step_0000536.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000534.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000535.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000537.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000536.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000537.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.51kB/s]
Upload 689 LFS files: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 533/689 [00:40<00:16, 9.30it/s] step_0000538.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000539.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 535/689 [00:40<00:14, 10.81it/s]
step_0000540.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000538.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000541.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000539.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000540.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 537/689 [00:40<00:14, 10.54it/s]
step_0000542.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000541.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000543.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000542.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
Upload 689 LFS files: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 539/689 [00:41<00:15, 9.61it/s]
step_0000544.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000545.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000546.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000543.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000544.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000545.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.72kB/s]
step_0000546.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.64kB/s]
Upload 689 LFS files: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 542/689 [00:41<00:15, 9.73it/s] step_0000547.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000548.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 544/689 [00:41<00:13, 10.88it/s]
step_0000549.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000547.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000550.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000548.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.53kB/s]
step_0000549.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
Upload 689 LFS files: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 546/689 [00:41<00:13, 10.92it/s]
step_0000551.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000550.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000552.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000551.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000553.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 548/689 [00:41<00:14, 9.53it/s]
step_0000554.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000552.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
step_0000553.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
Upload 689 LFS files: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 550/689 [00:42<00:12, 10.84it/s] step_0000555.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000554.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000556.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000555.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 552/689 [00:42<00:12, 10.68it/s] step_0000557.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000556.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000558.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 554/689 [00:42<00:11, 11.35it/s]
step_0000559.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000557.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000558.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000560.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 556/689 [00:42<00:12, 10.45it/s]
step_0000561.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000560.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000562.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000559.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.15kB/s]
step_0000561.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 558/689 [00:42<00:13, 9.95it/s]
step_0000563.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000562.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000564.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000565.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000563.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
Upload 689 LFS files: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 560/689 [00:43<00:12, 10.14it/s]
step_0000566.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 562/689 [00:43<00:11, 11.16it/s]
step_0000567.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000565.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.47kB/s]
step_0000564.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.81kB/s]
step_0000566.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000568.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000567.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000569.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000568.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000570.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000569.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 564/689 [00:43<00:16, 7.67it/s]
step_0000571.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000572.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000570.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 568/689 [00:43<00:10, 11.19it/s] step_0000573.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000571.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000574.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000572.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.70kB/s]
step_0000573.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000575.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000574.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
Upload 689 LFS files: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 570/689 [00:44<00:12, 9.69it/s]
step_0000576.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000575.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000576.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
Upload 689 LFS files: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 572/689 [00:44<00:12, 9.68it/s] step_0000577.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000578.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000579.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000580.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000579.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000578.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000577.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.65kB/s]
Upload 689 LFS files: 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 575/689 [00:44<00:11, 10.33it/s] step_0000581.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000580.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000581.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
Upload 689 LFS files: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 577/689 [00:44<00:11, 10.01it/s] step_0000582.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000583.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000584.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000582.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000583.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000584.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000585.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 580/689 [00:45<00:10, 10.48it/s]
step_0000586.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000586.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000585.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
Upload 689 LFS files: 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 582/689 [00:45<00:10, 10.32it/s] step_0000587.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000588.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000589.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000587.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000588.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000589.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000590.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 585/689 [00:45<00:09, 10.61it/s]
step_0000591.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000592.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 587/689 [00:45<00:09, 10.77it/s]
step_0000593.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000591.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000590.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000594.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000592.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000593.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000595.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000594.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
Upload 689 LFS files: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 590/689 [00:45<00:09, 10.24it/s] step_0000596.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000595.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.39kB/s]
Upload 689 LFS files: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 592/689 [00:46<00:09, 10.69it/s]
step_0000597.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000596.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000598.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000599.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000597.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.37kB/s]
step_0000598.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 595/689 [00:46<00:08, 11.24it/s] step_0000600.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000599.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000601.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000600.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 597/689 [00:46<00:08, 10.90it/s] step_0000602.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000603.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000604.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000601.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000602.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.38kB/s]
step_0000603.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
Upload 689 LFS files: 87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 600/689 [00:46<00:07, 11.50it/s] step_0000605.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000604.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000606.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000605.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000607.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 602/689 [00:47<00:08, 10.62it/s]
step_0000608.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000609.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000606.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000607.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000608.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
Upload 689 LFS files: 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 605/689 [00:47<00:07, 11.74it/s] step_0000610.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000609.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000610.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000611.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000612.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 607/689 [00:47<00:07, 10.52it/s]
step_0000613.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000614.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000611.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.83kB/s]
step_0000612.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000613.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000614.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
Upload 689 LFS files: 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 610/689 [00:47<00:07, 10.39it/s] step_0000615.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000616.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 612/689 [00:47<00:07, 10.69it/s] step_0000615.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000617.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000618.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 614/689 [00:48<00:06, 11.50it/s]
step_0000619.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000616.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.43kB/s]
step_0000617.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000620.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000618.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000619.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
Upload 689 LFS files: 89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 616/689 [00:48<00:07, 9.79it/s]
step_0000621.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000620.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000622.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 618/689 [00:48<00:06, 10.81it/s]
step_0000623.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000621.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000624.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000622.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
Upload 689 LFS files: 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 620/689 [00:48<00:06, 11.10it/s] step_0000625.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000623.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000624.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000626.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000625.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 622/689 [00:48<00:06, 10.19it/s] step_0000627.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000626.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
step_0000628.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 624/689 [00:49<00:05, 11.47it/s]
step_0000629.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000627.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000630.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000628.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.41kB/s]
Upload 689 LFS files: 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 626/689 [00:49<00:05, 11.87it/s]
step_0000631.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000629.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000630.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000632.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000631.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
Upload 689 LFS files: 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 628/689 [00:49<00:05, 10.61it/s]
step_0000633.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000634.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000632.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 630/689 [00:49<00:04, 12.32it/s] step_0000635.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000633.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000634.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000635.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000636.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 632/689 [00:49<00:05, 10.55it/s]
step_0000637.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000638.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000636.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
Upload 689 LFS files: 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 634/689 [00:49<00:04, 11.70it/s] step_0000639.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000637.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.57kB/s]
step_0000640.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000638.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000639.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000640.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
Upload 689 LFS files: 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 636/689 [00:50<00:05, 9.94it/s] step_0000641.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000642.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 638/689 [00:50<00:04, 10.93it/s]
step_0000643.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000641.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000642.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000644.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 640/689 [00:50<00:04, 12.15it/s]
step_0000645.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000643.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000644.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000646.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000645.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
Upload 689 LFS files: 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 642/689 [00:50<00:04, 11.70it/s]
step_0000647.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000648.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000647.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
step_0000646.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.54kB/s]
Upload 689 LFS files: 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 644/689 [00:50<00:04, 9.65it/s] step_0000649.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000650.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000648.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000649.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.43kB/s]
step_0000651.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 646/689 [00:51<00:04, 10.09it/s]
step_0000652.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000650.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
Upload 689 LFS files: 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 648/689 [00:51<00:03, 11.26it/s]
step_0000653.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000651.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000652.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000653.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.40kB/s]
step_0000654.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 650/689 [00:51<00:03, 10.89it/s]
step_0000655.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000656.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000655.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
Upload 689 LFS files: 95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 652/689 [00:51<00:03, 10.97it/s]
step_0000657.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000654.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.86kB/s]
step_0000658.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000656.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000657.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000659.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000658.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
Upload 689 LFS files: 95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 654/689 [00:51<00:03, 8.95it/s] step_0000660.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 656/689 [00:52<00:03, 10.54it/s]
step_0000661.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000662.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000659.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000660.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000661.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
Upload 689 LFS files: 96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 658/689 [00:52<00:02, 10.88it/s] step_0000663.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000662.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.81kB/s]
step_0000664.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 660/689 [00:52<00:02, 11.15it/s]
step_0000665.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000663.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000666.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000664.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000665.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
Upload 689 LFS files: 96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 662/689 [00:52<00:02, 10.84it/s]
step_0000667.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000668.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000666.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
Upload 689 LFS files: 96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 664/689 [00:52<00:02, 11.35it/s] step_0000669.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000667.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000670.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000668.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000669.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000670.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
Upload 689 LFS files: 97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 666/689 [00:52<00:02, 10.33it/s] step_0000671.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000672.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 668/689 [00:53<00:01, 11.23it/s]
step_0000673.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000671.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.39kB/s]
step_0000672.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000674.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 670/689 [00:53<00:01, 11.86it/s]
step_0000675.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000673.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000676.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000675.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000674.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.57kB/s]
Upload 689 LFS files: 98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 672/689 [00:53<00:01, 10.44it/s] step_0000677.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000676.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000678.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000677.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000678.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000679.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 674/689 [00:53<00:01, 9.04it/s]
step_0000680.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000681.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000680.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.46kB/s]
step_0000679.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000681.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 677/689 [00:54<00:01, 10.42it/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/4.89G [00:00<?, ?B/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 5.05M/4.89G [00:00<02:29, 32.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/4.83G [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 679/689 [00:54<00:01, 9.64it/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/5.00G [00:00<?, ?B/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/5.00G [00:00<?, ?B/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/4.83G [00:00<?, ?B/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 5.82M/4.83G [00:00<02:25, 33.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 5.44M/5.00G [00:00<02:24, 34.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%| | 3.42M/4.83G [00:00<03:34, 22.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%| | 3.00M/5.00G [00:00<04:48, 17.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 8.32M/4.89G [00:00<05:13, 15.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 9.14M/4.83G [00:00<03:17, 24.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 10.3M/4.89G [00:00<04:57, 16.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%| | 4.73M/5.00G [00:00<06:33, 12.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 13.5M/4.89G [00:00<04:06, 19.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 11.6M/4.83G [00:00<03:37, 22.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 6.03M/5.00G [00:00<07:05, 11.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 8.90M/5.00G [00:00<05:45, 14.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 8.06M/5.00G [00:00<06:00, 13.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 13.8M/4.83G [00:00<04:18, 18.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 10.8M/5.00G [00:00<05:26, 15.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 13.6M/5.00G [00:00<03:16, 25.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 15.2M/5.00G [00:00<03:50, 21.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 5.69M/4.83G [00:00<14:57, 5.38MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 16.0M/4.89G [00:01<07:51, 10.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 8.50M/4.83G [00:01<09:37, 8.36MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 20.9M/4.89G [00:01<05:19, 15.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 16.0M/4.83G [00:01<08:47, 9.14MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 14.2M/4.83G [00:01<04:59, 16.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 16.4M/5.00G [00:01<06:29, 12.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 17.9M/5.00G [00:01<07:18, 11.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 23.6M/4.89G [00:01<05:57, 13.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 21.2M/5.00G [00:01<05:12, 15.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 21.5M/5.00G [00:01<05:38, 14.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 26.3M/4.89G [00:01<05:27, 14.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 21.9M/4.83G [00:01<06:40, 12.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 23.3M/5.00G [00:01<05:09, 16.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 29.0M/4.89G [00:01<04:47, 16.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 17.3M/4.83G [00:01<06:58, 11.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 25.3M/5.00G [00:01<05:01, 16.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 23.4M/4.83G [00:01<06:40, 12.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 23.8M/5.00G [00:01<06:51, 12.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 28.3M/5.00G [00:01<04:23, 18.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 24.8M/4.83G [00:01<06:29, 12.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 26.4M/5.00G [00:01<06:11, 13.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 29.3M/4.83G [00:01<04:28, 17.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 20.4M/4.83G [00:01<06:52, 11.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 30.9M/5.00G [00:01<04:27, 18.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 22.3M/4.83G [00:02<07:01, 11.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/4.89G [00:02<07:57, 10.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 23.9M/4.83G [00:02<07:03, 11.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/5.00G [00:02<07:04, 11.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 25.7M/4.83G [00:02<06:31, 12.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 37.1M/4.89G [00:02<05:39, 14.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 37.3M/5.00G [00:02<04:44, 17.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 33.5M/5.00G [00:02<06:50, 12.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 39.2M/4.89G [00:02<05:30, 14.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/4.83G [00:02<08:19, 9.60MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 37.7M/5.00G [00:02<05:18, 15.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█ | 41.6M/4.89G [00:02<05:18, 15.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 40.1M/5.00G [00:02<05:31, 15.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 40.0M/5.00G [00:02<05:10, 16.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 45.3M/4.89G [00:02<04:14, 19.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█ | 42.1M/5.00G [00:02<04:54, 16.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█ | 42.4M/5.00G [00:02<05:40, 14.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 47.0M/5.00G [00:02<03:39, 22.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 37.3M/4.83G [00:02<07:29, 10.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█ | 44.3M/5.00G [00:02<05:24, 15.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/4.83G [00:02<07:28, 10.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 46.3M/5.00G [00:02<05:09, 16.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█ | 41.1M/4.83G [00:03<06:06, 13.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 47.0M/4.83G [00:03<02:58, 26.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 48.0M/4.89G [00:03<06:33, 12.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 49.8M/5.00G [00:03<06:21, 13.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▎ | 52.1M/4.83G [00:03<03:26, 23.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▎ | 52.9M/4.89G [00:03<05:40, 14.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 48.2M/5.00G [00:03<08:40, 9.52MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▍ | 54.8M/4.89G [00:03<05:45, 14.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 48.0M/4.83G [00:03<06:34, 12.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▍ | 56.5M/4.89G [00:03<06:17, 12.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 64.0M/5.00G [00:03<03:39, 22.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▋ | 64.0M/4.83G [00:03<03:03, 26.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▍ | 58.0M/4.89G [00:04<06:12, 13.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 64.0M/5.00G [00:03<03:39, 22.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▋ | 69.4M/5.00G [00:03<03:19, 24.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▎ | 53.3M/4.83G [00:04<06:09, 12.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▊ | 68.5M/4.83G [00:04<03:38, 21.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▍ | 54.9M/4.83G [00:04<06:15, 12.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▊ | 72.2M/5.00G [00:04<04:21, 18.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|█▉ | 80.0M/5.00G [00:04<02:48, 29.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 58.9M/4.83G [00:04<05:03, 15.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▊ | 71.5M/4.83G [00:04<03:47, 20.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▊ | 74.9M/5.00G [00:04<04:13, 19.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 64.0M/4.89G [00:04<06:31, 12.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|█▉ | 74.2M/4.83G [00:04<03:41, 21.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██ | 85.3M/5.00G [00:04<03:09, 26.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██ | 80.0M/4.89G [00:04<03:26, 23.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██▏ | 87.9M/5.00G [00:04<03:32, 23.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▋ | 64.0M/4.83G [00:04<05:47, 13.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██ | 80.0M/4.83G [00:04<04:34, 17.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██▎ | 91.3M/5.00G [00:04<03:28, 23.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|█▉ | 80.0M/5.00G [00:04<05:52, 13.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/4.89G [00:05<02:34, 31.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██ | 80.0M/4.83G [00:05<03:23, 23.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▏ | 84.6M/4.83G [00:05<04:37, 17.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▏ | 86.6M/4.83G [00:05<04:51, 16.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/5.00G [00:05<04:40, 17.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/5.00G [00:05<03:48, 21.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▎ | 88.4M/4.83G [00:05<04:52, 16.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/4.83G [00:05<02:41, 29.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 95.5M/4.83G [00:05<03:21, 23.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 112M/5.00G [00:05<03:03, 26.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 112M/5.00G [00:05<02:52, 28.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▉ | 112M/4.83G [00:05<02:23, 32.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 112M/4.89G [00:06<03:15, 24.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▌ | 98.1M/4.83G [00:05<04:55, 16.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 3%|███▏ | 128M/5.00G [00:05<02:26, 33.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 3%|███▏ | 128M/5.00G [00:06<02:28, 32.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▉ | 112M/4.83G [00:06<03:05, 25.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 3%|███▎ | 128M/4.83G [00:06<02:12, 35.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 3%|███▎ | 128M/4.89G [00:06<02:48, 28.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▎ | 127M/4.83G [00:06<01:50, 42.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 3%|███▌ | 144M/5.00G [00:06<02:14, 36.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 3%|███▋ | 144M/4.83G [00:06<01:37, 47.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 3%|███▌ | 144M/5.00G [00:06<02:16, 35.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▍ | 134M/4.83G [00:06<02:14, 34.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 3%|███▋ | 144M/4.89G [00:06<02:32, 31.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 3%|███▉ | 151M/4.83G [00:06<02:01, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 3%|████ | 160M/5.00G [00:06<02:08, 37.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 3%|████ | 160M/5.00G [00:06<02:19, 34.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▋ | 144M/4.83G [00:06<02:14, 34.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 3%|████ | 160M/4.89G [00:07<02:21, 33.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 3%|████▏ | 160M/4.83G [00:07<02:41, 28.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|████▍ | 176M/5.00G [00:07<02:17, 35.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|████▍ | 176M/5.00G [00:07<02:13, 36.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 176M/4.89G [00:07<02:15, 34.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|████▊ | 192M/5.00G [00:07<02:04, 38.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|████▏ | 160M/4.83G [00:07<02:50, 27.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 176M/4.83G [00:07<02:26, 31.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|████▊ | 192M/5.00G [00:07<02:22, 33.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 4%|████▉ | 192M/4.89G [00:08<02:01, 38.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|████▉ | 192M/4.83G [00:08<02:08, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 176M/4.83G [00:08<02:27, 31.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|█████▏ | 208M/5.00G [00:08<02:04, 38.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|█████▏ | 208M/5.00G [00:08<02:14, 35.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 4%|█████▎ | 208M/4.89G [00:08<01:58, 39.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 4%|████▉ | 192M/4.83G [00:08<02:19, 33.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|█████▌ | 224M/5.00G [00:08<02:03, 38.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|█████▌ | 224M/5.00G [00:08<02:08, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 5%|█████▋ | 224M/4.89G [00:08<01:53, 40.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|█████▍ | 208M/4.83G [00:08<02:22, 32.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|█████▋ | 219M/4.83G [00:08<01:58, 39.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|██████ | 240M/5.00G [00:08<01:57, 40.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 4%|█████▍ | 208M/4.83G [00:09<02:22, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|██████ | 240M/5.00G [00:09<02:08, 37.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|█████▊ | 225M/4.83G [00:09<02:21, 32.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 240M/4.89G [00:09<02:01, 38.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|██████▍ | 256M/5.00G [00:09<01:53, 41.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 5%|██████▌ | 256M/4.89G [00:09<01:52, 41.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 240M/4.83G [00:09<02:08, 35.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|██████▍ | 256M/5.00G [00:09<02:04, 38.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|█████▊ | 224M/4.83G [00:09<02:18, 33.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|██████▌ | 256M/4.83G [00:09<01:32, 49.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 237M/4.83G [00:09<01:50, 41.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 272M/5.00G [00:09<01:53, 41.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|██████▉ | 272M/4.89G [00:10<01:49, 42.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 272M/5.00G [00:09<01:57, 40.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 264M/4.83G [00:09<01:54, 39.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▎ | 243M/4.83G [00:09<02:13, 34.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▌ | 255M/4.83G [00:10<01:47, 42.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|███████▏ | 288M/5.00G [00:10<01:58, 39.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|███████▎ | 288M/4.89G [00:10<01:46, 43.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|███████▏ | 288M/5.00G [00:10<01:58, 39.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████ | 272M/4.83G [00:10<02:17, 33.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|███████▌ | 304M/5.00G [00:10<01:50, 42.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 261M/4.83G [00:10<02:12, 34.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 304M/4.89G [00:10<01:45, 43.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|███████▌ | 304M/5.00G [00:10<02:00, 38.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 320M/5.00G [00:10<01:49, 42.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▍ | 288M/4.83G [00:10<02:16, 33.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 7%|████████▏ | 320M/4.89G [00:11<01:47, 42.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|███████ | 272M/4.83G [00:10<02:44, 27.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▌ | 294M/4.83G [00:11<02:32, 29.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 320M/5.00G [00:11<02:07, 36.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|████████▏ | 325M/5.00G [00:11<02:22, 32.9MB/s]
Upload 689 LFS files: 99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 679/689 [01:05<00:01, 9.64it/s] model-00001-of-00007.safetensors: 7%|████████▌ | 336M/4.89G [00:11<01:47, 42.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▋ | 297M/4.83G [00:11<03:01, 25.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|████████▏ | 329M/5.00G [00:11<02:33, 30.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 300M/4.83G [00:11<02:58, 25.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|███████▍ | 288M/4.83G [00:11<02:38, 28.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|████████▎ | 332M/5.00G [00:11<02:38, 29.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 7%|████████▍ | 336M/5.00G [00:11<02:04, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 304M/4.83G [00:11<01:53, 40.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 7%|█████████ | 352M/4.89G [00:11<01:48, 42.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 311M/4.83G [00:11<02:02, 37.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 304M/4.83G [00:11<04:15, 17.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|████████▍ | 336M/5.00G [00:11<03:46, 20.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 352M/5.00G [00:12<02:09, 36.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 8%|█████████▍ | 368M/4.89G [00:12<01:46, 42.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 7%|████████▎ | 320M/4.83G [00:12<02:15, 33.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 352M/5.00G [00:12<02:42, 28.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 7%|█████████▏ | 368M/5.00G [00:12<02:01, 38.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 8%|█████████▊ | 384M/4.89G [00:12<01:45, 42.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|████████▎ | 320M/4.83G [00:12<03:16, 22.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|████████▋ | 335M/4.83G [00:12<02:07, 35.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 7%|████████▋ | 336M/4.83G [00:12<02:03, 36.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|█████████▏ | 368M/5.00G [00:12<02:21, 32.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 384M/5.00G [00:12<01:58, 39.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 8%|██████████▏ | 400M/4.89G [00:13<01:46, 41.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 341M/4.83G [00:12<02:26, 30.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 7%|█████████ | 352M/4.83G [00:12<02:00, 37.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 400M/5.00G [00:13<01:55, 39.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 384M/5.00G [00:13<02:21, 32.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|█████████ | 352M/4.83G [00:13<02:33, 29.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|██████████▋ | 416M/4.89G [00:13<02:12, 33.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 368M/4.83G [00:13<02:15, 32.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 400M/5.00G [00:13<02:17, 33.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 8%|██████████▍ | 416M/5.00G [00:13<02:10, 35.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 368M/4.83G [00:13<02:29, 29.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|███████████ | 432M/4.89G [00:14<02:02, 36.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 8%|█████████▉ | 384M/4.83G [00:13<02:00, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|██████████▍ | 416M/5.00G [00:14<02:08, 35.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 9%|██████████▊ | 432M/5.00G [00:14<02:02, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|█████████▉ | 384M/4.83G [00:14<02:11, 33.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|███████████▍ | 448M/4.89G [00:14<01:56, 38.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|██████████▎ | 400M/4.83G [00:14<01:36, 46.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 8%|██████████▎ | 400M/4.83G [00:14<01:59, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 448M/5.00G [00:14<02:01, 37.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|███████████▊ | 464M/4.89G [00:14<01:52, 39.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|██████████▌ | 407M/4.83G [00:14<02:03, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 9%|██████████▊ | 416M/4.83G [00:14<01:59, 37.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 9%|██████████▊ | 432M/5.00G [00:14<02:36, 29.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 464M/5.00G [00:14<02:05, 36.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 9%|██████████▊ | 416M/4.83G [00:15<02:13, 33.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|████████████▎ | 480M/4.89G [00:15<01:53, 38.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|███████████▉ | 479M/5.00G [00:15<01:37, 46.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 448M/5.00G [00:15<02:18, 33.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 432M/4.83G [00:15<01:57, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|████████████▋ | 496M/4.89G [00:15<01:48, 40.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|████████████▏ | 486M/5.00G [00:15<01:51, 40.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 464M/5.00G [00:15<02:06, 35.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 432M/4.83G [00:15<02:15, 32.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 448M/4.83G [00:15<01:53, 38.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|███████████▉ | 480M/5.00G [00:15<01:36, 46.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 10%|███████████▉ | 463M/4.83G [00:15<01:28, 49.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|█████████████ | 512M/4.89G [00:16<01:53, 38.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 496M/5.00G [00:15<02:16, 33.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 10%|████████████▏ | 471M/4.83G [00:15<01:43, 42.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 448M/4.83G [00:16<02:21, 31.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|████████████▏ | 487M/5.00G [00:16<02:20, 32.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▌ | 528M/4.89G [00:16<01:48, 40.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 512M/5.00G [00:16<02:06, 35.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 480M/4.83G [00:16<01:55, 37.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|████████████ | 464M/4.83G [00:16<02:05, 34.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 479M/4.83G [00:16<01:35, 45.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 496M/5.00G [00:16<02:28, 30.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▉ | 544M/4.89G [00:16<01:50, 39.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 528M/5.00G [00:16<01:59, 37.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 496M/4.83G [00:16<01:48, 39.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 512M/5.00G [00:16<02:09, 34.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 11%|██████████████▎ | 560M/4.89G [00:17<01:46, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▌ | 544M/5.00G [00:17<01:57, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 512M/4.83G [00:17<01:49, 39.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|████████████▌ | 486M/4.83G [00:17<02:31, 28.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 528M/5.00G [00:17<02:05, 35.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▋ | 576M/4.89G [00:17<01:44, 41.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▋ | 528M/4.83G [00:17<01:41, 42.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 560M/5.00G [00:17<01:54, 38.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 496M/4.83G [00:17<02:39, 27.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▌ | 544M/5.00G [00:17<02:02, 36.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 592M/4.89G [00:18<01:44, 41.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 544M/4.83G [00:17<01:38, 43.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 576M/5.00G [00:17<01:55, 38.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 512M/4.83G [00:18<02:23, 30.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▎ | 597M/4.89G [00:18<02:09, 33.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 592M/5.00G [00:18<01:50, 39.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 560M/5.00G [00:18<02:12, 33.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 560M/4.83G [00:18<01:53, 37.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▎ | 600M/4.89G [00:18<02:19, 30.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▋ | 528M/4.83G [00:18<02:04, 34.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▍ | 603M/4.89G [00:18<02:23, 29.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 608M/5.00G [00:18<01:43, 42.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 576M/5.00G [00:18<02:01, 36.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▉ | 576M/4.83G [00:18<01:54, 37.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 544M/4.83G [00:18<01:58, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▎ | 592M/4.83G [00:18<01:28, 48.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 608M/4.89G [00:19<03:25, 20.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 592M/5.00G [00:19<01:56, 38.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 624M/5.00G [00:19<01:53, 38.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 560M/4.83G [00:19<01:51, 38.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▍ | 599M/4.83G [00:19<01:43, 40.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 574M/4.83G [00:19<01:28, 48.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 13%|███████████████▉ | 624M/4.89G [00:19<02:30, 28.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 608M/5.00G [00:19<01:52, 39.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 13%|████████████████ | 640M/5.00G [00:19<01:53, 38.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 13%|███████████████▋ | 608M/4.83G [00:19<02:13, 31.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|███████████████ | 581M/4.83G [00:19<01:57, 36.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 624M/5.00G [00:19<01:46, 41.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▎ | 640M/4.89G [00:20<02:21, 30.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▎ | 592M/4.83G [00:19<01:35, 44.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▍ | 656M/5.00G [00:19<01:54, 37.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▏ | 624M/4.83G [00:20<02:02, 34.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 13%|████████████████ | 640M/5.00G [00:20<01:45, 41.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▍ | 599M/4.83G [00:20<01:57, 36.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▊ | 656M/4.89G [00:20<02:05, 33.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▊ | 672M/5.00G [00:20<01:48, 39.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▌ | 640M/4.83G [00:20<01:57, 35.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 13%|███████████████▋ | 608M/4.83G [00:20<02:11, 32.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▍ | 656M/5.00G [00:20<01:45, 41.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 13%|████████████████ | 621M/4.83G [00:20<01:36, 43.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▋ | 670M/5.00G [00:20<01:25, 50.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▏ | 672M/4.89G [00:20<02:08, 32.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▏ | 688M/5.00G [00:20<01:57, 36.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|████████████████▉ | 656M/4.83G [00:20<01:49, 38.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 14%|████████████████▉ | 677M/5.00G [00:20<01:42, 42.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▎ | 671M/4.83G [00:20<01:24, 49.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 688M/4.89G [00:21<02:02, 34.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▏ | 628M/4.83G [00:21<02:30, 28.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 704M/5.00G [00:21<02:01, 35.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▏ | 688M/5.00G [00:21<01:55, 37.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▌ | 640M/4.83G [00:21<02:18, 30.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 14%|██████████████████ | 720M/5.00G [00:21<01:52, 38.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 704M/5.00G [00:21<01:50, 38.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 14%|██████████████████ | 704M/4.89G [00:22<02:26, 28.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 14%|████████████████▉ | 656M/4.83G [00:21<02:00, 34.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▍ | 736M/5.00G [00:21<01:48, 39.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 14%|██████████████████ | 720M/5.00G [00:22<01:54, 37.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 679M/4.83G [00:22<03:13, 21.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▍ | 672M/4.83G [00:22<01:48, 38.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 752M/5.00G [00:22<01:40, 42.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▍ | 720M/4.89G [00:22<02:26, 28.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▍ | 736M/5.00G [00:22<01:47, 39.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▊ | 688M/4.83G [00:22<01:43, 40.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▊ | 688M/4.83G [00:22<03:10, 21.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▏ | 768M/5.00G [00:22<01:40, 41.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 736M/4.89G [00:23<02:13, 31.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 752M/5.00G [00:22<01:46, 40.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▏ | 704M/4.83G [00:22<01:38, 42.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▌ | 784M/5.00G [00:23<01:39, 42.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▏ | 768M/5.00G [00:23<01:40, 42.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▏ | 752M/4.89G [00:23<02:06, 32.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▋ | 720M/4.83G [00:23<01:36, 42.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████ | 800M/5.00G [00:23<01:37, 43.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▏ | 704M/4.83G [00:23<03:28, 19.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▋ | 768M/4.89G [00:23<01:57, 35.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████ | 736M/4.83G [00:23<01:32, 44.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▌ | 720M/4.83G [00:23<02:25, 28.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▌ | 784M/5.00G [00:23<01:50, 38.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 816M/5.00G [00:23<01:34, 44.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████ | 784M/4.89G [00:24<01:51, 36.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 727M/4.83G [00:23<02:36, 26.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▍ | 752M/4.83G [00:24<01:38, 41.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 832M/5.00G [00:24<01:34, 44.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████ | 800M/5.00G [00:24<01:47, 38.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 800M/4.89G [00:24<01:43, 39.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████ | 736M/4.83G [00:24<02:38, 25.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▊ | 768M/4.83G [00:24<01:35, 42.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▏ | 848M/5.00G [00:24<01:32, 44.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▏ | 782M/4.83G [00:24<01:17, 52.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 816M/5.00G [00:24<02:00, 34.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 816M/4.89G [00:25<01:46, 38.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 864M/5.00G [00:24<01:32, 44.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 789M/4.83G [00:24<01:38, 40.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 18%|█████████████████████▉ | 879M/5.00G [00:24<01:13, 56.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 832M/5.00G [00:25<01:52, 37.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▎ | 832M/4.89G [00:25<01:41, 39.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▋ | 800M/4.83G [00:25<01:44, 38.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▍ | 752M/4.83G [00:25<03:03, 22.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▏ | 887M/5.00G [00:25<01:34, 43.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▊ | 768M/4.83G [00:25<02:07, 31.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▏ | 848M/5.00G [00:25<01:48, 38.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▋ | 848M/4.89G [00:25<01:35, 42.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████ | 816M/4.83G [00:25<01:48, 37.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████ | 775M/4.83G [00:25<02:19, 29.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 864M/5.00G [00:25<01:48, 38.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 832M/4.83G [00:26<01:45, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▎ | 784M/4.83G [00:26<02:37, 25.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████ | 864M/4.89G [00:26<02:03, 32.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████ | 880M/5.00G [00:26<01:44, 39.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 18%|█████████████████████▉ | 848M/4.83G [00:26<01:39, 40.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▍ | 896M/5.00G [00:26<03:20, 20.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▌ | 880M/4.89G [00:26<01:53, 35.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▋ | 800M/4.83G [00:26<02:18, 29.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▎ | 864M/4.83G [00:26<01:34, 42.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▍ | 896M/5.00G [00:26<01:56, 35.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 912M/5.00G [00:26<02:37, 25.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▉ | 896M/4.89G [00:27<01:45, 37.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████ | 816M/4.83G [00:26<02:05, 31.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 880M/4.83G [00:27<01:28, 44.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 928M/5.00G [00:27<02:13, 30.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 912M/5.00G [00:27<01:54, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 832M/4.83G [00:27<01:58, 33.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 896M/4.83G [00:27<01:28, 44.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▎ | 912M/4.89G [00:27<01:56, 34.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▊ | 845M/4.83G [00:27<01:32, 43.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 944M/5.00G [00:27<02:03, 32.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 928M/5.00G [00:27<01:53, 35.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████ | 852M/4.83G [00:27<01:40, 39.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 912M/4.83G [00:27<01:26, 45.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▎ | 862M/4.83G [00:27<01:24, 47.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▋ | 928M/4.89G [00:28<01:48, 36.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 944M/5.00G [00:28<01:52, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 960M/5.00G [00:28<02:05, 32.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▍ | 869M/4.83G [00:28<01:43, 38.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▉ | 958M/5.00G [00:28<01:28, 45.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████▎ | 974M/5.00G [00:28<01:37, 41.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████▏ | 944M/4.89G [00:28<01:42, 38.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 880M/4.83G [00:28<01:45, 37.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████▏ | 965M/5.00G [00:28<01:39, 40.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▌ | 981M/5.00G [00:28<01:52, 35.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 928M/4.83G [00:28<02:10, 30.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▍ | 976M/5.00G [00:28<01:48, 37.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▌ | 960M/4.89G [00:29<02:04, 31.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 992M/5.00G [00:28<02:03, 32.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 896M/4.83G [00:28<01:53, 34.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▍ | 944M/4.83G [00:29<01:57, 33.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 911M/4.83G [00:29<01:21, 47.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 976M/4.89G [00:29<01:49, 35.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▊ | 919M/4.83G [00:29<01:31, 42.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 992M/5.00G [00:29<02:03, 32.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 960M/4.83G [00:29<01:49, 35.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▍ | 992M/4.89G [00:29<01:42, 38.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 928M/4.83G [00:29<01:48, 36.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 1.01G/5.00G [00:29<01:52, 35.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▏ | 976M/4.83G [00:29<01:46, 36.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 1.01G/5.00G [00:29<02:46, 24.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▍ | 944M/4.83G [00:30<01:36, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▌ | 1.01G/4.89G [00:30<01:52, 34.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▍ | 1.02G/5.00G [00:30<01:46, 37.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▍ | 1.02G/5.00G [00:30<02:19, 28.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▋ | 992M/4.83G [00:30<01:50, 34.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 960M/4.83G [00:30<01:33, 41.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▉ | 1.02G/4.89G [00:30<01:42, 37.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.04G/5.00G [00:30<01:48, 36.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.04G/5.00G [00:30<02:05, 31.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▏ | 976M/4.83G [00:30<01:30, 42.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.01G/4.83G [00:30<01:54, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▍ | 1.04G/4.89G [00:31<01:38, 38.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▏ | 1.02G/4.83G [00:31<01:29, 42.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▏ | 1.06G/5.00G [00:31<01:44, 37.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▏ | 1.06G/5.00G [00:31<02:07, 30.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▊ | 1.06G/4.89G [00:31<01:37, 39.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▍ | 1.03G/4.83G [00:31<01:44, 36.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▋ | 992M/4.83G [00:31<02:00, 32.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▌ | 1.07G/5.00G [00:31<01:47, 36.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.01G/4.83G [00:31<01:30, 42.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▏ | 1.07G/4.89G [00:31<01:33, 40.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▌ | 1.07G/5.00G [00:31<02:01, 32.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▋ | 1.04G/4.83G [00:31<01:53, 33.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▉ | 1.09G/5.00G [00:31<01:42, 38.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▌ | 1.09G/4.89G [00:32<01:31, 41.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████ | 1.01G/4.83G [00:32<02:07, 29.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▍ | 1.10G/5.00G [00:32<01:38, 39.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████ | 1.10G/4.89G [00:32<01:27, 43.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▉ | 1.09G/5.00G [00:32<02:15, 28.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████ | 1.06G/4.83G [00:32<02:16, 27.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▎ | 1.02G/4.83G [00:32<02:11, 29.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▊ | 1.12G/5.00G [00:32<01:38, 39.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▍ | 1.10G/5.00G [00:32<02:00, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▍ | 1.12G/4.89G [00:33<01:27, 43.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▌ | 1.07G/4.83G [00:32<01:54, 32.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▋ | 1.04G/4.83G [00:32<01:57, 32.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▊ | 1.12G/5.00G [00:33<01:49, 35.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▊ | 1.14G/4.89G [00:33<01:26, 43.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 23%|███████████████████████████▉ | 1.09G/4.83G [00:33<01:47, 34.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▏ | 1.14G/5.00G [00:33<01:45, 36.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████ | 1.06G/4.83G [00:33<01:47, 35.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▏ | 1.14G/5.00G [00:33<01:42, 37.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▏ | 1.15G/4.89G [00:33<01:26, 43.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▌ | 1.15G/5.00G [00:33<01:43, 37.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▎ | 1.10G/4.83G [00:33<01:45, 35.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▌ | 1.07G/4.83G [00:33<01:40, 37.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▌ | 1.15G/5.00G [00:33<01:44, 36.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▋ | 1.17G/4.89G [00:34<01:32, 40.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▋ | 1.12G/4.83G [00:34<01:36, 38.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▉ | 1.17G/5.00G [00:33<01:38, 39.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▎ | 1.18G/5.00G [00:34<01:18, 48.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▉ | 1.17G/5.00G [00:34<01:40, 38.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▌ | 1.19G/5.00G [00:34<01:28, 42.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▏ | 1.14G/4.83G [00:34<01:37, 37.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|███████████████████████████▉ | 1.09G/4.83G [00:34<02:02, 30.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▌ | 1.15G/4.83G [00:34<01:16, 48.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▎ | 1.18G/5.00G [00:34<01:36, 39.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▎ | 1.10G/4.83G [00:34<01:50, 33.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▊ | 1.20G/5.00G [00:34<01:47, 35.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▋ | 1.16G/4.83G [00:34<01:33, 39.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▋ | 1.12G/4.83G [00:34<01:25, 43.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▏ | 1.22G/5.00G [00:34<01:17, 48.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████ | 1.18G/4.89G [00:35<02:14, 27.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▊ | 1.20G/5.00G [00:34<01:31, 41.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▉ | 1.13G/4.83G [00:35<01:35, 38.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▉ | 1.17G/4.83G [00:35<01:43, 35.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▍ | 1.20G/4.89G [00:35<02:00, 30.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▎ | 1.22G/5.00G [00:35<01:48, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▏ | 1.22G/5.00G [00:35<01:30, 41.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▏ | 1.14G/4.83G [00:35<01:46, 34.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▍ | 1.18G/4.83G [00:35<01:35, 38.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▊ | 1.22G/4.89G [00:35<01:45, 34.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▌ | 1.23G/5.00G [00:35<01:56, 32.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▌ | 1.23G/5.00G [00:35<01:32, 40.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▊ | 1.20G/4.83G [00:36<01:34, 38.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▌ | 1.15G/4.83G [00:36<01:44, 35.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.23G/4.89G [00:36<01:39, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▉ | 1.25G/5.00G [00:36<01:47, 35.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▉ | 1.17G/4.83G [00:36<01:17, 47.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▉ | 1.25G/5.00G [00:36<01:28, 42.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▏ | 1.22G/4.83G [00:36<01:30, 39.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.25G/4.89G [00:36<01:34, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▏ | 1.18G/4.83G [00:36<01:35, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.26G/5.00G [00:36<01:40, 37.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.26G/5.00G [00:36<01:38, 37.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████ | 1.26G/4.89G [00:37<01:29, 40.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▍ | 1.18G/4.83G [00:36<01:49, 33.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.28G/5.00G [00:36<01:44, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.28G/5.00G [00:36<01:30, 41.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▌ | 1.23G/4.83G [00:37<01:49, 33.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▍ | 1.28G/4.89G [00:37<01:27, 41.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▊ | 1.20G/4.83G [00:37<01:40, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▏ | 1.30G/5.00G [00:37<01:28, 42.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 27%|████████████████████████████████▉ | 1.30G/4.89G [00:37<01:26, 41.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████ | 1.25G/4.83G [00:37<01:49, 32.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▏ | 1.22G/4.83G [00:37<01:49, 33.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.31G/4.89G [00:38<01:25, 42.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▍ | 1.26G/4.83G [00:37<01:41, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▌ | 1.31G/5.00G [00:38<01:48, 34.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▌ | 1.23G/4.83G [00:38<01:40, 35.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▊ | 1.28G/4.83G [00:38<01:36, 36.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.33G/4.89G [00:38<01:28, 40.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 27%|████████████████████████████████▉ | 1.33G/5.00G [00:38<01:39, 37.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████ | 1.25G/4.83G [00:38<01:38, 36.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████ | 1.34G/4.89G [00:38<01:21, 43.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.30G/4.83G [00:38<01:30, 39.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.34G/5.00G [00:38<01:38, 37.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▍ | 1.26G/4.83G [00:38<01:31, 39.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▌ | 1.36G/4.89G [00:39<01:22, 42.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.31G/4.83G [00:39<01:29, 39.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.36G/5.00G [00:39<01:33, 39.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▊ | 1.28G/4.83G [00:39<01:23, 42.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▏ | 1.30G/5.00G [00:39<04:03, 15.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 27%|██████████████████████████████████ | 1.33G/4.83G [00:39<01:23, 42.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.38G/4.89G [00:39<01:24, 41.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▏ | 1.38G/5.00G [00:39<01:29, 40.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▌ | 1.31G/5.00G [00:39<03:13, 19.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.30G/4.83G [00:39<01:28, 39.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|████████████████████████████████▊ | 1.33G/5.00G [00:39<02:27, 24.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.39G/4.89G [00:40<01:24, 41.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▍ | 1.34G/4.83G [00:39<01:29, 38.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▌ | 1.39G/5.00G [00:39<01:26, 41.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.31G/4.83G [00:40<01:26, 40.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.41G/4.89G [00:40<01:21, 42.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████ | 1.33G/5.00G [00:40<02:47, 21.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.41G/5.00G [00:40<01:27, 41.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.36G/4.83G [00:40<01:34, 36.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 27%|██████████████████████████████████ | 1.33G/4.83G [00:40<01:21, 42.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▏ | 1.42G/4.89G [00:40<01:21, 42.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.42G/5.00G [00:40<01:26, 41.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.38G/4.83G [00:40<01:35, 36.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▍ | 1.34G/4.83G [00:40<01:23, 41.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.34G/5.00G [00:40<02:56, 20.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.39G/4.83G [00:40<01:14, 46.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.36G/5.00G [00:41<02:01, 29.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.44G/4.89G [00:41<01:29, 38.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.44G/5.00G [00:41<01:26, 41.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.36G/4.83G [00:41<01:25, 40.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▊ | 1.40G/4.83G [00:41<01:30, 37.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▉ | 1.37G/5.00G [00:41<02:07, 28.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.46G/4.89G [00:41<01:28, 38.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████ | 1.46G/5.00G [00:41<01:33, 37.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.38G/4.83G [00:41<01:23, 41.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▏ | 1.38G/5.00G [00:41<02:06, 28.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▏ | 1.41G/4.83G [00:41<01:38, 34.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.39G/4.83G [00:41<01:09, 49.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▍ | 1.39G/5.00G [00:41<01:32, 39.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.42G/4.83G [00:41<01:12, 46.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.47G/4.89G [00:42<01:31, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▋ | 1.43G/4.83G [00:42<01:30, 37.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▋ | 1.40G/5.00G [00:42<01:52, 32.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▊ | 1.40G/4.83G [00:42<01:35, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.47G/5.00G [00:42<01:50, 32.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▊ | 1.49G/4.89G [00:42<01:27, 38.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.41G/5.00G [00:42<01:49, 32.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▏ | 1.41G/4.83G [00:42<01:32, 36.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▏ | 1.50G/4.89G [00:42<01:25, 39.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.49G/5.00G [00:42<01:46, 33.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.44G/4.83G [00:42<02:09, 26.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.42G/4.83G [00:42<01:35, 35.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.42G/5.00G [00:42<01:51, 32.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.50G/5.00G [00:43<01:39, 35.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.46G/4.83G [00:43<01:49, 30.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.44G/5.00G [00:43<01:36, 36.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▌ | 1.52G/4.89G [00:43<01:41, 33.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.44G/4.83G [00:43<01:36, 35.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▊ | 1.47G/4.83G [00:43<01:45, 31.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████ | 1.46G/5.00G [00:43<01:33, 37.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.54G/4.89G [00:44<01:37, 34.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.46G/4.83G [00:43<01:29, 37.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▋ | 1.52G/5.00G [00:43<02:06, 27.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.47G/5.00G [00:44<01:29, 39.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▍ | 1.55G/4.89G [00:44<01:30, 37.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▊ | 1.47G/4.83G [00:44<01:25, 39.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▏ | 1.49G/4.83G [00:44<01:51, 30.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████ | 1.54G/5.00G [00:44<01:50, 31.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▊ | 1.57G/4.89G [00:44<01:22, 40.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.49G/5.00G [00:44<01:31, 38.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▏ | 1.49G/4.83G [00:44<01:23, 40.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▌ | 1.50G/4.83G [00:44<01:37, 34.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▌ | 1.50G/4.83G [00:44<01:04, 51.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▍ | 1.55G/5.00G [00:44<01:45, 32.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▏ | 1.58G/4.89G [00:45<01:22, 40.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.50G/5.00G [00:44<01:32, 37.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▊ | 1.51G/4.83G [00:44<01:17, 43.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 31%|███████████████████████████████████████ | 1.52G/4.83G [00:45<01:41, 32.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.57G/5.00G [00:45<01:39, 34.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▌ | 1.60G/4.89G [00:45<01:20, 40.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▋ | 1.52G/5.00G [00:45<01:29, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|███████████████████████████████████████ | 1.52G/4.83G [00:45<01:32, 35.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▍ | 1.54G/4.83G [00:45<01:07, 48.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████ | 1.62G/4.89G [00:45<01:20, 40.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████ | 1.54G/5.00G [00:45<01:26, 39.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▍ | 1.54G/4.83G [00:45<01:51, 29.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▎ | 1.58G/5.00G [00:45<01:48, 31.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▍ | 1.55G/5.00G [00:45<01:08, 50.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▊ | 1.55G/4.83G [00:45<01:27, 37.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▌ | 1.54G/4.83G [00:45<01:30, 36.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▍ | 1.63G/4.89G [00:46<01:17, 42.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▋ | 1.56G/5.00G [00:46<01:23, 41.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 1.60G/5.00G [00:46<01:40, 33.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▉ | 1.56G/4.83G [00:46<01:44, 31.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▊ | 1.55G/4.83G [00:46<01:38, 33.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▊ | 1.65G/4.89G [00:46<01:15, 43.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▏ | 1.57G/4.83G [00:46<01:23, 39.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████ | 1.62G/5.00G [00:46<01:35, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.57G/5.00G [00:46<01:42, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▏ | 1.66G/4.89G [00:46<01:12, 44.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▎ | 1.57G/4.83G [00:46<01:43, 31.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▏ | 1.57G/4.83G [00:46<01:42, 31.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▋ | 1.68G/4.89G [00:47<01:12, 44.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▋ | 1.58G/4.83G [00:47<01:42, 31.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▍ | 1.63G/5.00G [00:47<01:39, 33.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▎ | 1.58G/5.00G [00:47<01:45, 32.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▋ | 1.58G/4.83G [00:47<01:47, 30.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████ | 1.70G/4.89G [00:47<01:12, 43.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████ | 1.60G/4.83G [00:47<01:31, 35.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▊ | 1.65G/5.00G [00:47<01:35, 35.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▍ | 1.62G/4.83G [00:47<01:06, 48.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 1.60G/5.00G [00:47<01:39, 34.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▍ | 1.71G/4.89G [00:48<01:13, 43.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▋ | 1.62G/4.83G [00:47<01:19, 40.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▎ | 1.66G/5.00G [00:47<01:28, 37.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████ | 1.60G/4.83G [00:47<01:51, 29.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████ | 1.62G/5.00G [00:47<01:33, 36.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▊ | 1.73G/4.89G [00:48<01:21, 38.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▋ | 1.68G/5.00G [00:48<01:30, 36.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▍ | 1.63G/5.00G [00:48<01:32, 36.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▍ | 1.62G/4.83G [00:48<01:47, 29.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▉ | 1.63G/4.83G [00:48<01:55, 27.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▊ | 1.63G/4.83G [00:48<01:19, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▎ | 1.74G/4.89G [00:48<01:15, 41.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████ | 1.70G/5.00G [00:48<01:29, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▊ | 1.65G/5.00G [00:48<01:28, 37.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▎ | 1.65G/4.83G [00:48<01:38, 32.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████ | 1.64G/4.83G [00:48<01:31, 35.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▋ | 1.76G/4.89G [00:49<01:13, 42.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▎ | 1.65G/4.83G [00:48<01:20, 39.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.71G/5.00G [00:49<01:26, 38.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▎ | 1.66G/5.00G [00:49<01:28, 37.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▊ | 1.73G/5.00G [00:49<01:06, 49.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▋ | 1.66G/4.83G [00:49<01:31, 34.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.65G/4.83G [00:49<01:37, 32.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████ | 1.78G/4.89G [00:49<01:16, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████ | 1.74G/5.00G [00:49<01:16, 42.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████ | 1.68G/4.83G [00:49<01:25, 36.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▋ | 1.66G/4.83G [00:49<01:36, 32.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▋ | 1.68G/5.00G [00:49<01:32, 35.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████ | 1.68G/4.83G [00:49<01:05, 48.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▉ | 1.69G/5.00G [00:49<01:14, 44.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▌ | 1.70G/4.83G [00:50<01:25, 36.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▎ | 1.69G/4.83G [00:50<01:21, 38.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▎ | 1.74G/5.00G [00:50<01:45, 30.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▏ | 1.70G/5.00G [00:50<01:32, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▊ | 1.71G/4.83G [00:50<01:07, 46.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▌ | 1.76G/5.00G [00:50<01:22, 39.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▌ | 1.70G/4.83G [00:50<01:28, 35.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/4.89G [00:50<01:50, 27.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████ | 1.72G/4.83G [00:50<01:20, 38.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.71G/5.00G [00:50<01:31, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▋ | 1.76G/5.00G [00:50<01:36, 33.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▊ | 1.73G/5.00G [00:50<01:08, 48.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▉ | 1.71G/4.83G [00:50<01:22, 37.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.81G/4.89G [00:51<01:46, 29.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████ | 1.78G/5.00G [00:50<01:35, 33.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████ | 1.73G/5.00G [00:51<01:36, 33.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▎ | 1.73G/4.83G [00:51<01:48, 28.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▎ | 1.73G/4.83G [00:51<01:20, 38.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▎ | 1.82G/4.89G [00:51<01:34, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/5.00G [00:51<01:38, 32.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.74G/4.83G [00:51<01:36, 32.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/4.89G [00:51<01:24, 36.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████ | 1.76G/4.83G [00:51<01:12, 42.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.74G/4.83G [00:51<01:26, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▎ | 1.74G/5.00G [00:51<02:07, 25.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.81G/5.00G [00:51<01:29, 35.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▎ | 1.77G/4.83G [00:51<01:23, 36.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████ | 1.86G/4.89G [00:52<01:22, 36.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.76G/4.83G [00:52<01:22, 37.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▋ | 1.76G/5.00G [00:52<01:45, 30.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.82G/5.00G [00:52<01:25, 37.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▌ | 1.78G/4.83G [00:52<01:26, 35.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▌ | 1.78G/4.83G [00:52<01:18, 38.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/5.00G [00:52<01:24, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.79G/4.83G [00:52<01:22, 37.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.79G/4.83G [00:52<01:14, 40.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████ | 1.86G/5.00G [00:52<01:21, 38.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.81G/4.83G [00:53<01:17, 38.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.81G/4.83G [00:53<01:13, 41.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.82G/4.83G [00:53<01:12, 41.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.87G/5.00G [00:53<01:20, 38.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.82G/4.83G [00:53<01:09, 43.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████ | 1.78G/5.00G [00:53<03:01, 17.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.84G/4.83G [00:53<01:11, 41.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.89G/5.00G [00:53<01:17, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.87G/4.89G [00:54<02:38, 19.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.84G/4.83G [00:53<01:09, 42.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/5.00G [00:54<02:24, 22.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▋ | 1.86G/4.83G [00:54<01:11, 41.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.90G/5.00G [00:54<01:20, 38.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|███████████████████████████████████████████████▉ | 1.89G/4.89G [00:54<02:19, 21.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.81G/5.00G [00:54<02:02, 26.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▋ | 1.86G/4.83G [00:54<01:29, 33.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.92G/5.00G [00:54<01:26, 35.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.82G/5.00G [00:54<01:47, 29.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.87G/4.83G [00:54<01:30, 32.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.87G/4.83G [00:54<01:21, 36.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▎ | 1.90G/4.89G [00:55<02:13, 22.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.94G/5.00G [00:55<01:18, 39.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.89G/4.83G [00:55<01:19, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/5.00G [00:55<01:37, 32.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▋ | 1.92G/4.89G [00:55<01:52, 26.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.89G/4.83G [00:55<01:17, 37.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.95G/5.00G [00:55<01:13, 41.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.90G/4.83G [00:55<01:02, 47.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████ | 1.86G/5.00G [00:55<01:32, 33.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.90G/4.83G [00:55<01:20, 36.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.97G/5.00G [00:55<01:08, 44.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|████████████████████████████████████████████████▉ | 1.91G/4.83G [00:55<01:12, 40.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.92G/4.83G [00:55<01:03, 45.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▎ | 1.92G/4.83G [00:56<01:16, 38.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.87G/5.00G [00:56<01:28, 35.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.98G/5.00G [00:56<01:08, 43.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.94G/4.89G [00:56<02:02, 24.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 1.94G/4.83G [00:56<00:59, 48.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.89G/5.00G [00:56<01:10, 44.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▎ | 1.92G/4.83G [00:56<01:20, 36.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 1.99G/5.00G [00:56<01:00, 49.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 1.95G/4.89G [00:56<01:41, 28.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 1.94G/4.83G [00:56<01:09, 41.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▉ | 1.89G/5.00G [00:56<01:23, 37.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 1.95G/4.89G [00:56<01:48, 27.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 2.00G/5.00G [00:56<01:14, 40.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 1.94G/4.83G [00:56<01:21, 35.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 1.96G/4.89G [00:56<01:25, 34.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 2.01G/5.00G [00:56<01:01, 48.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 1.95G/4.83G [00:56<01:05, 44.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.90G/5.00G [00:56<01:25, 36.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████ | 1.95G/4.83G [00:56<01:26, 33.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████ | 2.02G/5.00G [00:56<01:16, 39.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████ | 1.95G/4.83G [00:56<01:22, 34.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 1.97G/4.83G [00:57<00:57, 49.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 1.97G/4.89G [00:57<01:57, 24.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.92G/5.00G [00:57<01:17, 39.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 1.97G/4.83G [00:57<01:18, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 2.03G/5.00G [00:57<01:16, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▋ | 1.97G/4.83G [00:57<01:11, 40.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▋ | 2.05G/5.00G [00:57<00:58, 50.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.94G/5.00G [00:57<01:15, 40.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▎ | 1.98G/4.89G [00:57<01:47, 27.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 1.98G/4.83G [00:57<01:17, 36.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 2.05G/5.00G [00:57<01:16, 38.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 1.98G/4.83G [00:57<01:25, 33.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.95G/5.00G [00:57<01:12, 42.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 2.00G/4.89G [00:58<01:31, 31.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 2.00G/4.83G [00:58<01:12, 39.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.06G/5.00G [00:58<01:21, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 2.00G/4.83G [00:58<01:16, 37.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 2.01G/4.83G [00:58<00:56, 49.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 2.08G/5.00G [00:58<00:59, 49.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 2.02G/4.83G [00:58<00:54, 51.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.97G/5.00G [00:58<01:10, 42.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.02G/4.89G [00:58<01:23, 34.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 2.09G/5.00G [00:58<01:13, 39.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.02G/4.83G [00:58<01:08, 41.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.98G/5.00G [00:58<01:08, 44.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.02G/4.83G [00:58<01:17, 36.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.10G/5.00G [00:58<01:01, 47.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 2.00G/5.00G [00:58<00:55, 54.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 2.03G/4.89G [00:58<01:15, 37.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.03G/4.83G [00:58<01:20, 34.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.10G/5.00G [00:58<01:21, 35.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 2.01G/5.00G [00:59<01:09, 43.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.05G/4.89G [00:59<01:12, 39.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.03G/4.83G [00:59<01:41, 27.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.05G/4.83G [00:59<01:12, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 2.02G/5.00G [00:59<01:16, 39.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.06G/4.89G [00:59<01:09, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.11G/5.00G [00:59<01:42, 28.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.05G/4.83G [00:59<01:27, 31.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.06G/4.83G [00:59<01:09, 40.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 2.03G/5.00G [00:59<01:11, 41.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.08G/4.89G [01:00<01:04, 43.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.13G/5.00G [00:59<01:23, 34.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.06G/4.83G [00:59<01:18, 35.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.08G/4.83G [01:00<01:07, 41.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 2.05G/5.00G [01:00<01:17, 38.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.10G/4.89G [01:00<01:11, 38.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.14G/5.00G [01:00<01:23, 34.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.10G/4.83G [01:00<01:05, 41.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.08G/4.83G [01:00<01:17, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 2.05G/5.00G [01:00<01:25, 34.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.11G/4.89G [01:00<01:07, 40.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.10G/4.83G [01:00<01:09, 39.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.11G/4.83G [01:00<01:03, 42.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.16G/5.00G [01:00<01:21, 34.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.13G/4.83G [01:00<00:49, 54.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 2.06G/5.00G [01:00<02:10, 22.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.11G/4.83G [01:00<01:05, 41.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.06G/5.00G [01:01<01:50, 26.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.18G/5.00G [01:01<01:18, 35.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.14G/4.83G [01:01<01:01, 44.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████ | 2.13G/4.89G [01:01<01:16, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.13G/4.83G [01:01<01:09, 38.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.14G/4.89G [01:01<01:13, 37.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████ | 2.14G/4.83G [01:01<01:20, 33.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 2.07G/5.00G [01:01<02:48, 17.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.16G/4.83G [01:01<00:57, 46.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/5.00G [01:01<01:26, 32.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.16G/4.89G [01:02<01:09, 39.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.17G/4.83G [01:02<01:07, 39.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 2.08G/5.00G [01:02<02:19, 20.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.21G/5.00G [01:02<01:21, 34.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████ | 2.14G/4.83G [01:02<01:24, 31.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.18G/4.89G [01:02<01:04, 42.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.16G/4.83G [01:02<01:07, 39.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.18G/4.83G [01:02<01:16, 34.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.10G/5.00G [01:02<01:49, 26.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.22G/5.00G [01:02<01:17, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.16G/4.83G [01:02<01:17, 34.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.19G/4.89G [01:02<01:03, 42.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.11G/5.00G [01:02<01:17, 37.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.24G/5.00G [01:02<01:02, 43.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/4.83G [01:02<01:17, 34.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.20G/4.89G [01:03<01:17, 34.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.12G/5.00G [01:02<01:28, 32.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.18G/4.83G [01:02<01:15, 35.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.24G/5.00G [01:02<01:16, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/4.83G [01:03<01:08, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.13G/5.00G [01:03<01:35, 30.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.21G/4.83G [01:03<00:50, 51.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.21G/4.83G [01:03<01:21, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.20G/4.89G [01:03<01:48, 24.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/5.00G [01:03<01:23, 33.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████ | 2.14G/5.00G [01:03<01:09, 41.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.20G/4.89G [01:03<01:53, 23.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.22G/4.83G [01:03<01:02, 42.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 2.22G/4.83G [01:03<01:12, 35.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.15G/5.00G [01:03<01:23, 34.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.24G/4.83G [01:03<00:54, 47.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/5.00G [01:03<01:23, 32.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████ | 2.21G/4.89G [01:04<02:24, 18.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 2.22G/4.83G [01:04<01:12, 35.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.25G/4.83G [01:04<01:01, 42.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.22G/4.89G [01:04<01:23, 31.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.24G/4.83G [01:04<00:52, 49.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.16G/5.00G [01:04<01:31, 31.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.23G/4.89G [01:04<01:31, 28.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/4.83G [01:04<01:09, 37.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.25G/4.83G [01:04<01:02, 41.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/5.00G [01:04<01:29, 30.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.18G/5.00G [01:04<01:24, 33.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.24G/4.89G [01:05<01:25, 30.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/4.83G [01:04<01:12, 35.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/4.83G [01:04<01:10, 36.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/4.83G [01:04<00:52, 48.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/5.00G [01:04<01:21, 33.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/5.00G [01:05<01:16, 36.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/5.00G [01:05<01:02, 42.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.26G/4.89G [01:05<01:12, 36.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/4.83G [01:05<01:06, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.28G/4.83G [01:05<01:13, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.33G/5.00G [01:05<01:12, 36.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.21G/5.00G [01:05<01:12, 38.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.22G/5.00G [01:05<00:56, 49.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/4.83G [01:05<01:05, 38.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/4.83G [01:05<01:18, 32.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/4.83G [01:05<00:50, 50.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/5.00G [01:05<01:24, 31.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████ | 2.30G/4.83G [01:05<00:54, 46.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.23G/5.00G [01:05<01:12, 38.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.33G/4.83G [01:06<01:01, 40.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/5.00G [01:06<01:16, 34.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.27G/4.89G [01:06<02:05, 20.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.31G/4.83G [01:06<01:33, 27.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.37G/5.00G [01:06<01:12, 36.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.24G/5.00G [01:06<01:47, 25.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 2.29G/4.89G [01:06<01:39, 26.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/4.83G [01:06<01:27, 28.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/5.00G [01:06<01:06, 39.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/5.00G [01:07<01:32, 29.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/4.83G [01:07<01:50, 22.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/4.83G [01:07<01:22, 30.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/5.00G [01:07<01:04, 40.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/5.00G [01:07<01:22, 33.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.30G/4.89G [01:07<01:47, 24.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/4.83G [01:07<01:37, 25.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.37G/4.83G [01:07<01:16, 32.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.42G/5.00G [01:07<01:03, 40.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/5.00G [01:07<01:16, 35.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.32G/4.89G [01:08<01:31, 28.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/4.83G [01:08<01:09, 35.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/4.83G [01:08<01:27, 28.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.43G/5.00G [01:08<01:04, 40.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/4.83G [01:08<00:52, 46.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/5.00G [01:08<01:11, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.37G/4.83G [01:08<01:06, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.34G/4.89G [01:08<01:22, 31.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.41G/4.83G [01:08<01:00, 39.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.45G/5.00G [01:08<01:01, 41.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.37G/4.83G [01:08<01:14, 33.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.46G/5.00G [01:08<00:49, 51.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.38G/4.83G [01:08<01:02, 39.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/5.00G [01:08<01:11, 37.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.35G/4.89G [01:08<01:16, 33.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.42G/4.83G [01:08<01:08, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.47G/5.00G [01:08<00:59, 42.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.39G/4.83G [01:09<01:21, 30.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/5.00G [01:09<01:13, 36.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.43G/4.83G [01:09<01:06, 35.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/5.00G [01:09<01:04, 39.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 48%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.37G/4.89G [01:09<01:22, 30.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/4.83G [01:09<01:19, 30.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/5.00G [01:09<01:13, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.50G/5.00G [01:09<01:01, 41.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.45G/4.83G [01:09<01:02, 38.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.38G/4.89G [01:09<01:14, 33.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.51G/5.00G [01:09<00:46, 53.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.46G/4.83G [01:09<00:50, 47.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.42G/4.83G [01:09<01:07, 35.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.47G/4.83G [01:10<00:57, 41.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.40G/4.89G [01:10<01:08, 36.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.37G/5.00G [01:10<01:14, 35.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.52G/5.00G [01:10<00:59, 41.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/4.83G [01:10<00:48, 48.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.41G/4.89G [01:10<01:00, 40.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 48%|██████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.38G/5.00G [01:10<01:04, 40.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.43G/4.83G [01:10<01:03, 38.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/5.00G [01:10<01:11, 36.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.48G/4.83G [01:10<01:01, 38.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.53G/5.00G [01:10<01:09, 35.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.45G/4.83G [01:10<01:00, 39.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.54G/5.00G [01:10<00:50, 48.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.42G/4.89G [01:10<01:21, 30.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/5.00G [01:10<01:07, 38.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.50G/4.83G [01:10<01:08, 34.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.51G/4.83G [01:10<00:47, 48.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.55G/5.00G [01:10<01:06, 36.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.46G/4.83G [01:10<01:02, 37.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.43G/4.89G [01:11<01:25, 28.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.42G/5.00G [01:11<01:10, 36.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.52G/4.83G [01:11<00:57, 40.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.56G/5.00G [01:11<01:13, 33.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.48G/4.83G [01:11<00:59, 39.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.45G/4.89G [01:11<01:04, 38.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.43G/5.00G [01:11<00:55, 46.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.57G/5.00G [01:11<00:56, 43.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.45G/4.89G [01:11<01:07, 36.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.53G/4.83G [01:11<01:07, 34.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.44G/5.00G [01:11<01:06, 38.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.58G/5.00G [01:11<01:11, 33.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.50G/4.83G [01:11<01:08, 34.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.45G/5.00G [01:12<01:08, 37.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.46G/4.89G [01:12<01:16, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.54G/4.83G [01:12<01:04, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.59G/5.00G [01:12<01:08, 35.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.56G/4.83G [01:12<00:49, 45.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.51G/4.83G [01:12<01:04, 36.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.46G/5.00G [01:12<01:03, 39.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.48G/4.89G [01:12<01:08, 35.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.56G/4.83G [01:12<00:58, 38.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.57G/4.83G [01:12<00:52, 42.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.61G/5.00G [01:12<01:08, 35.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.53G/4.83G [01:12<01:00, 38.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.50G/4.89G [01:13<01:02, 38.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/5.00G [01:12<01:09, 36.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.58G/4.83G [01:12<01:12, 31.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.59G/4.83G [01:13<00:46, 48.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.62G/5.00G [01:13<01:10, 33.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.54G/4.83G [01:13<00:59, 38.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.51G/4.89G [01:13<01:01, 38.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.56G/4.83G [01:13<00:55, 40.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.53G/4.89G [01:13<00:58, 40.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.64G/5.00G [01:13<01:07, 34.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.50G/5.00G [01:13<01:19, 31.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.57G/4.83G [01:13<00:44, 50.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.54G/4.89G [01:13<00:50, 46.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.65G/5.00G [01:13<00:57, 41.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.51G/5.00G [01:13<01:05, 38.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.60G/4.83G [01:13<01:18, 28.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.58G/4.83G [01:13<00:54, 41.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.51G/5.00G [01:13<01:12, 34.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.54G/4.89G [01:14<01:00, 38.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.66G/5.00G [01:13<01:08, 34.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.61G/4.83G [01:14<01:22, 27.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.59G/4.83G [01:14<00:58, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.53G/5.00G [01:14<01:10, 35.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.66G/5.00G [01:14<01:24, 27.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.54G/5.00G [01:14<00:51, 48.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.56G/4.89G [01:14<01:05, 35.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.62G/4.83G [01:14<01:12, 30.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.66G/5.00G [01:14<01:37, 24.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.55G/5.00G [01:14<00:58, 42.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.67G/5.00G [01:14<01:26, 26.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.61G/4.83G [01:14<01:03, 35.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.58G/4.89G [01:15<01:01, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.64G/4.83G [01:14<01:06, 33.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.67G/5.00G [01:15<01:52, 20.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.56G/5.00G [01:15<01:11, 34.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.62G/4.83G [01:15<00:58, 37.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.59G/4.89G [01:15<00:57, 39.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.64G/4.83G [01:15<00:45, 48.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.66G/4.83G [01:15<01:03, 34.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.58G/5.00G [01:15<01:01, 39.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.61G/4.89G [01:15<00:54, 42.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.65G/4.83G [01:15<00:52, 41.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.69G/5.00G [01:15<01:32, 24.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.70G/5.00G [01:15<01:02, 37.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.67G/4.83G [01:15<01:00, 35.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.62G/4.89G [01:16<00:51, 44.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.66G/4.83G [01:15<01:01, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.71G/5.00G [01:15<01:14, 30.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.69G/4.83G [01:16<00:55, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.59G/5.00G [01:16<01:14, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.64G/4.89G [01:16<00:48, 46.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.61G/5.00G [01:16<00:54, 43.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.67G/4.83G [01:16<00:56, 38.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.72G/5.00G [01:16<01:09, 32.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.70G/4.83G [01:16<00:54, 39.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.61G/5.00G [01:16<01:03, 37.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.74G/5.00G [01:16<01:01, 36.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.69G/4.83G [01:16<00:54, 39.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.66G/4.89G [01:16<00:58, 38.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.70G/4.83G [01:16<00:43, 49.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.72G/4.83G [01:16<00:51, 41.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.71G/4.83G [01:17<00:51, 41.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.62G/5.00G [01:17<01:25, 27.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.75G/5.00G [01:17<01:02, 35.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.74G/4.83G [01:17<00:50, 41.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.75G/4.83G [01:17<00:40, 51.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.67G/4.89G [01:17<01:03, 34.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.72G/4.83G [01:17<00:56, 37.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.64G/5.00G [01:17<01:13, 32.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.77G/5.00G [01:17<00:59, 37.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.65G/5.00G [01:17<00:55, 42.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.76G/4.83G [01:17<00:48, 43.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.78G/5.00G [01:17<00:46, 47.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.69G/4.89G [01:17<01:00, 36.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.66G/5.00G [01:17<01:04, 36.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.74G/4.83G [01:17<00:55, 37.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.77G/4.83G [01:17<00:51, 39.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.79G/5.00G [01:17<00:56, 39.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.67G/5.00G [01:17<00:51, 45.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.75G/4.83G [01:17<00:43, 47.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.78G/4.83G [01:18<00:39, 51.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.70G/4.89G [01:18<00:57, 37.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.76G/4.83G [01:18<00:51, 39.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.80G/5.00G [01:18<01:02, 35.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.68G/5.00G [01:18<01:10, 33.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.79G/4.83G [01:18<00:55, 36.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.82G/5.00G [01:18<00:45, 48.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.72G/4.89G [01:18<00:58, 36.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.77G/4.83G [01:18<01:01, 33.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.80G/4.83G [01:18<00:58, 34.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.69G/5.00G [01:18<01:19, 29.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.82G/5.00G [01:18<00:56, 38.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.78G/4.83G [01:18<00:43, 46.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.74G/4.89G [01:19<00:55, 39.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.81G/4.83G [01:18<00:48, 41.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.70G/5.00G [01:18<01:02, 36.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.83G/5.00G [01:19<01:05, 33.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.82G/4.83G [01:19<00:57, 34.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.79G/4.83G [01:19<00:54, 37.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.75G/4.89G [01:19<00:52, 40.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.85G/5.00G [01:19<00:44, 48.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.70G/5.00G [01:19<01:20, 28.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.83G/4.83G [01:19<00:45, 44.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.76G/4.89G [01:19<00:45, 46.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.80G/4.83G [01:19<00:59, 33.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.72G/5.00G [01:19<01:05, 35.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.81G/4.83G [01:19<00:42, 47.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.77G/4.89G [01:19<00:57, 36.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.83G/4.83G [01:19<01:01, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.86G/5.00G [01:19<01:02, 34.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.78G/4.89G [01:20<00:46, 45.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.85G/4.83G [01:19<00:42, 46.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.74G/5.00G [01:20<01:04, 35.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.86G/5.00G [01:20<01:08, 31.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.79G/4.89G [01:20<00:56, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.88G/5.00G [01:20<00:45, 46.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.85G/4.83G [01:20<00:59, 33.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.82G/4.83G [01:20<01:10, 28.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.75G/5.00G [01:20<01:00, 37.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.80G/4.89G [01:20<00:55, 37.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.89G/5.00G [01:20<00:54, 39.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.86G/4.83G [01:20<01:01, 32.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.83G/4.83G [01:20<01:07, 29.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.80G/4.89G [01:20<01:04, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.90G/5.00G [01:20<01:02, 33.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.77G/5.00G [01:20<00:59, 37.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.88G/4.83G [01:20<00:52, 37.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.85G/4.83G [01:21<01:01, 32.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.78G/5.00G [01:21<00:56, 39.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.90G/4.83G [01:21<00:49, 39.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.81G/4.89G [01:21<01:37, 21.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.91G/5.00G [01:21<01:04, 32.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.91G/4.83G [01:21<00:37, 51.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.81G/4.89G [01:21<01:27, 23.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.86G/4.83G [01:21<01:00, 32.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.80G/5.00G [01:21<00:55, 39.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.82G/4.89G [01:22<01:54, 18.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.88G/4.83G [01:21<00:52, 36.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.92G/4.83G [01:21<00:54, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.92G/5.00G [01:21<01:26, 24.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.82G/5.00G [01:22<00:53, 40.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.90G/4.83G [01:22<00:47, 40.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.83G/4.89G [01:22<01:22, 24.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.92G/5.00G [01:22<01:43, 20.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.93G/4.83G [01:22<00:59, 32.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.92G/5.00G [01:22<01:37, 21.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.83G/5.00G [01:22<00:53, 40.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.91G/4.83G [01:22<00:45, 42.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.85G/4.89G [01:22<01:04, 31.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.93G/4.83G [01:22<00:35, 53.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.94G/4.83G [01:22<00:53, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.85G/5.00G [01:22<00:50, 42.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.93G/5.00G [01:22<02:03, 16.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.93G/4.83G [01:22<00:43, 43.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.86G/4.89G [01:23<01:01, 32.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.96G/4.83G [01:23<00:53, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.94G/5.00G [01:23<01:26, 23.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.86G/5.00G [01:23<00:55, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.94G/4.83G [01:23<00:53, 35.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.87G/4.89G [01:23<01:21, 24.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.96G/5.00G [01:23<01:07, 30.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.87G/4.89G [01:23<01:22, 24.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.98G/4.83G [01:23<00:55, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.88G/4.89G [01:23<01:19, 25.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.88G/5.00G [01:23<00:58, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.96G/4.83G [01:23<00:54, 34.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.99G/4.83G [01:23<00:50, 36.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.98G/5.00G [01:23<01:02, 32.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.90G/5.00G [01:24<00:56, 36.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.98G/4.83G [01:24<00:50, 36.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.88G/4.89G [01:24<01:55, 17.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.01G/4.83G [01:24<00:48, 37.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.91G/5.00G [01:24<00:54, 38.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.99G/4.83G [01:24<00:47, 38.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.90G/4.89G [01:24<01:19, 25.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.99G/5.00G [01:24<01:13, 27.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.01G/4.83G [01:24<00:45, 40.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.91G/4.89G [01:25<01:02, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.02G/4.83G [01:25<00:57, 31.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.01G/5.00G [01:25<01:04, 30.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.93G/5.00G [01:25<01:05, 31.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.93G/4.89G [01:25<00:54, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.02G/4.83G [01:25<00:43, 41.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.04G/4.83G [01:25<00:54, 33.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.94G/5.00G [01:25<00:58, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.02G/5.00G [01:25<01:02, 31.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.94G/4.89G [01:25<00:49, 38.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.06G/4.83G [01:25<00:49, 35.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.96G/5.00G [01:25<00:55, 36.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.04G/5.00G [01:25<00:57, 34.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.96G/4.89G [01:26<00:47, 40.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.04G/4.83G [01:26<00:56, 31.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.07G/4.83G [01:26<00:46, 37.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.98G/5.00G [01:26<00:52, 38.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.06G/5.00G [01:26<00:52, 36.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.98G/4.89G [01:26<00:46, 41.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.09G/4.83G [01:26<00:45, 38.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.06G/4.83G [01:26<00:57, 31.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.99G/5.00G [01:26<00:50, 39.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.99G/4.89G [01:27<00:46, 41.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.07G/5.00G [01:26<00:52, 36.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.09G/5.00G [01:26<00:40, 47.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.07G/4.83G [01:26<00:51, 34.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.10G/4.83G [01:27<00:44, 38.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.01G/5.00G [01:27<00:47, 42.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.12G/4.83G [01:27<00:34, 49.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.09G/4.83G [01:27<00:46, 37.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.02G/5.00G [01:27<00:45, 43.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.01G/4.89G [01:27<00:55, 33.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.09G/5.00G [01:27<00:59, 32.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.13G/4.83G [01:27<00:43, 39.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.10G/4.83G [01:27<00:44, 39.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.04G/5.00G [01:27<00:49, 39.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.14G/4.83G [01:27<00:48, 34.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.10G/5.00G [01:27<01:06, 28.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.02G/4.89G [01:28<01:00, 30.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.06G/5.00G [01:28<00:46, 42.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.12G/4.83G [01:28<00:48, 35.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.15G/4.83G [01:28<00:47, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.12G/5.00G [01:28<00:59, 31.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.04G/4.89G [01:28<00:54, 34.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.17G/4.83G [01:28<00:35, 47.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.14G/4.83G [01:28<00:45, 37.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.14G/5.00G [01:28<00:51, 36.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.18G/4.83G [01:28<00:42, 38.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.06G/4.89G [01:29<00:50, 36.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.07G/5.00G [01:28<00:56, 33.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.15G/4.83G [01:28<00:41, 40.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.15G/5.00G [01:29<00:49, 37.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.18G/4.83G [01:29<00:51, 32.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.17G/4.83G [01:29<00:38, 43.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.07G/4.89G [01:29<00:49, 36.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.20G/4.83G [01:29<00:35, 46.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.09G/5.00G [01:29<00:57, 33.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.17G/5.00G [01:29<00:46, 39.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.18G/4.83G [01:29<00:38, 42.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.09G/4.89G [01:29<00:47, 37.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.20G/4.83G [01:29<00:31, 51.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.10G/5.00G [01:29<00:52, 36.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.21G/4.83G [01:29<00:49, 33.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.18G/5.00G [01:29<00:48, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.10G/4.89G [01:30<00:47, 37.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.20G/4.83G [01:30<00:40, 39.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.22G/4.83G [01:30<00:56, 28.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.20G/5.00G [01:30<00:47, 37.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.12G/4.89G [01:30<00:45, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.22G/4.83G [01:30<00:43, 36.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.23G/4.83G [01:30<00:48, 33.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.22G/5.00G [01:30<00:47, 37.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.14G/4.89G [01:31<00:43, 40.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.12G/5.00G [01:30<01:13, 25.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.23G/4.83G [01:30<00:41, 38.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.14G/5.00G [01:30<00:55, 33.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.25G/4.83G [01:31<00:45, 34.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.15G/4.89G [01:31<00:41, 41.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.23G/5.00G [01:31<00:46, 38.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.14G/5.00G [01:31<01:00, 30.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.25G/4.83G [01:31<00:40, 39.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.26G/4.83G [01:31<00:42, 36.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.25G/5.00G [01:31<00:44, 39.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.26G/4.83G [01:31<00:38, 40.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.15G/5.00G [01:31<01:03, 29.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.28G/4.83G [01:31<00:31, 50.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.17G/4.89G [01:32<00:49, 34.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.28G/4.83G [01:31<00:45, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.26G/5.00G [01:31<00:44, 38.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.17G/5.00G [01:32<00:56, 32.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.28G/4.83G [01:32<00:39, 38.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.18G/4.89G [01:32<00:46, 36.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.30G/4.83G [01:32<00:42, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.28G/5.00G [01:32<00:45, 37.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.18G/5.00G [01:32<00:53, 34.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.20G/4.89G [01:32<00:43, 38.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.30G/4.83G [01:32<00:49, 31.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.30G/5.00G [01:32<00:42, 40.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.31G/4.83G [01:32<00:42, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.20G/5.00G [01:32<00:48, 37.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.22G/4.89G [01:33<00:40, 40.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.31G/4.83G [01:33<00:44, 34.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.31G/5.00G [01:33<00:42, 40.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.33G/4.83G [01:33<00:41, 36.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.34G/4.83G [01:33<00:32, 45.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.23G/4.89G [01:33<00:43, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.33G/4.83G [01:33<00:40, 37.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.22G/5.00G [01:33<00:57, 31.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.33G/5.00G [01:33<00:40, 41.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.23G/5.00G [01:33<00:43, 40.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.35G/4.83G [01:33<00:41, 35.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.24G/5.00G [01:33<00:47, 37.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.25G/4.89G [01:34<00:46, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.34G/5.00G [01:33<00:42, 39.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/5.00G [01:34<00:34, 48.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.36G/4.83G [01:34<00:46, 31.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.34G/4.83G [01:34<00:50, 29.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.25G/5.00G [01:34<00:51, 34.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.26G/4.89G [01:34<00:43, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.36G/4.83G [01:34<00:37, 39.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.26G/5.00G [01:34<00:36, 47.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.28G/4.89G [01:34<00:33, 47.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.36G/5.00G [01:34<00:43, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/4.83G [01:34<00:40, 35.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.37G/4.83G [01:34<00:41, 35.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.27G/5.00G [01:34<00:44, 39.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.29G/4.89G [01:35<00:43, 36.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/5.00G [01:34<00:45, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.39G/4.83G [01:34<00:39, 36.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.28G/5.00G [01:34<00:48, 35.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/4.83G [01:35<00:48, 30.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.30G/4.89G [01:35<00:46, 34.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.30G/5.00G [01:35<00:43, 39.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.40G/4.83G [01:35<00:50, 28.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.39G/5.00G [01:35<00:48, 33.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.39G/4.83G [01:35<00:43, 33.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.31G/4.89G [01:35<00:47, 33.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.41G/5.00G [01:35<00:45, 34.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.41G/4.83G [01:35<00:38, 37.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.40G/4.83G [01:35<01:08, 21.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.31G/5.00G [01:35<00:47, 35.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.41G/4.83G [01:35<00:59, 23.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.33G/4.89G [01:36<00:44, 35.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.42G/5.00G [01:36<00:44, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.33G/5.00G [01:36<00:45, 36.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.41G/4.83G [01:36<01:19, 18.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.34G/4.89G [01:36<00:41, 37.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/5.00G [01:36<00:40, 38.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.34G/5.00G [01:36<00:44, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.42G/4.83G [01:36<00:58, 24.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/4.89G [01:37<00:40, 37.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.42G/4.83G [01:36<00:57, 24.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/5.00G [01:36<00:38, 39.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/5.00G [01:37<00:41, 39.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/4.89G [01:37<00:37, 40.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/4.83G [01:37<00:49, 27.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/5.00G [01:37<00:38, 40.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/4.83G [01:37<00:51, 26.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/5.00G [01:37<00:41, 38.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.39G/4.89G [01:37<00:36, 40.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/4.83G [01:37<00:42, 32.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/5.00G [01:37<00:36, 41.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.50G/5.00G [01:37<00:28, 51.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.40G/4.89G [01:38<00:40, 36.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/4.83G [01:37<00:49, 27.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/4.83G [01:37<00:37, 35.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.39G/5.00G [01:37<00:45, 35.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.49G/4.83G [01:38<00:28, 47.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.51G/5.00G [01:38<00:34, 42.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.40G/4.89G [01:38<00:57, 25.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/4.83G [01:38<00:44, 30.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.40G/4.89G [01:38<01:00, 24.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.41G/5.00G [01:38<00:44, 35.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/5.00G [01:38<00:39, 37.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.53G/5.00G [01:38<00:29, 49.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/4.83G [01:38<00:40, 33.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.49G/4.83G [01:38<00:43, 30.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.42G/5.00G [01:38<00:40, 39.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/5.00G [01:38<00:31, 49.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.41G/4.89G [01:39<01:17, 19.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.54G/5.00G [01:38<00:38, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/4.83G [01:38<00:36, 36.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/4.83G [01:39<00:45, 29.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.45G/5.00G [01:39<00:38, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.42G/4.89G [01:39<00:54, 27.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.55G/5.00G [01:39<00:44, 32.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/4.83G [01:39<00:39, 32.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/4.89G [01:39<00:44, 32.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/4.83G [01:39<00:39, 32.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.57G/5.00G [01:39<00:49, 29.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/5.00G [01:40<01:03, 24.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/4.89G [01:40<00:49, 28.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.55G/4.83G [01:40<00:38, 33.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/5.00G [01:40<00:43, 32.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/5.00G [01:40<00:53, 28.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/4.89G [01:40<00:43, 32.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.60G/5.00G [01:40<00:38, 36.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/5.00G [01:40<00:45, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/4.89G [01:41<00:42, 33.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.62G/5.00G [01:41<00:37, 36.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/5.00G [01:41<00:42, 35.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.57G/4.83G [01:41<00:47, 26.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.63G/5.00G [01:41<00:35, 38.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/5.00G [01:41<00:38, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/4.83G [01:41<00:43, 28.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/5.00G [01:41<00:35, 41.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.65G/5.00G [01:41<00:33, 40.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.60G/4.83G [01:42<00:38, 32.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.66G/5.00G [01:42<00:32, 41.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.55G/5.00G [01:42<00:36, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/4.89G [01:42<01:05, 21.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/4.83G [01:42<01:50, 11.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.62G/4.83G [01:42<00:36, 33.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.68G/5.00G [01:42<00:32, 41.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/4.89G [01:42<00:52, 25.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.52G/4.83G [01:42<01:51, 11.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.57G/5.00G [01:42<00:39, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.70G/5.00G [01:42<00:30, 42.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.63G/4.83G [01:43<00:38, 31.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.53G/4.83G [01:43<01:58, 11.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/4.89G [01:43<00:47, 28.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.53G/4.83G [01:43<01:54, 11.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/5.00G [01:43<00:40, 35.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.71G/5.00G [01:43<00:29, 43.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.53G/4.83G [01:43<01:35, 13.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.65G/4.83G [01:43<00:35, 33.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.60G/5.00G [01:43<00:37, 37.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.55G/4.89G [01:43<00:45, 29.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.73G/5.00G [01:43<00:29, 43.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/4.83G [01:43<01:48, 12.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.57G/4.89G [01:44<00:36, 36.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.74G/5.00G [01:43<00:23, 54.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.66G/4.83G [01:43<00:32, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.62G/5.00G [01:44<00:35, 38.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.57G/4.89G [01:44<00:39, 33.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.75G/5.00G [01:44<00:28, 43.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.55G/4.83G [01:44<01:06, 19.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.68G/4.83G [01:44<00:30, 38.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.57G/4.83G [01:44<00:41, 30.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.76G/5.00G [01:44<00:33, 36.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.63G/5.00G [01:44<00:37, 36.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/4.89G [01:44<00:43, 30.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.57G/4.83G [01:44<00:46, 27.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.65G/5.00G [01:44<00:29, 46.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.70G/4.83G [01:44<00:30, 37.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.60G/4.89G [01:44<00:33, 38.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.78G/5.00G [01:44<00:30, 39.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.65G/5.00G [01:44<00:32, 40.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.60G/4.89G [01:45<00:37, 34.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/4.83G [01:44<00:43, 28.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.79G/5.00G [01:45<00:29, 40.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.66G/5.00G [01:45<00:36, 36.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.62G/4.89G [01:45<00:36, 34.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.60G/4.83G [01:45<00:37, 32.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.71G/4.83G [01:45<00:35, 31.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.68G/5.00G [01:45<00:25, 50.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.63G/4.89G [01:45<00:27, 46.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.61G/4.83G [01:45<00:27, 44.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.73G/4.83G [01:45<00:27, 39.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.69G/5.00G [01:45<00:29, 45.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.81G/5.00G [01:45<00:31, 38.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.64G/4.89G [01:46<00:31, 39.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.73G/4.83G [01:45<00:30, 35.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.82G/5.00G [01:45<00:25, 46.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.74G/4.83G [01:46<00:32, 33.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.83G/5.00G [01:46<00:31, 37.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.62G/4.83G [01:46<00:47, 25.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.65G/4.89G [01:46<00:47, 25.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.84G/5.00G [01:46<00:32, 36.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.70G/5.00G [01:46<00:58, 22.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.76G/4.83G [01:46<00:31, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.86G/5.00G [01:46<00:22, 50.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.63G/4.83G [01:46<00:59, 20.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.77G/4.83G [01:46<00:24, 43.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.63G/4.83G [01:46<00:51, 23.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.86G/5.00G [01:46<00:27, 41.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.66G/4.89G [01:47<00:43, 27.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.71G/5.00G [01:47<00:47, 27.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.78G/4.83G [01:47<00:29, 35.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.68G/4.89G [01:47<00:31, 38.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.73G/5.00G [01:47<00:33, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.64G/4.83G [01:47<01:00, 19.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.87G/5.00G [01:47<00:31, 35.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.69G/4.89G [01:47<00:34, 34.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.79G/4.83G [01:47<00:29, 34.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.74G/5.00G [01:47<00:37, 33.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.65G/4.83G [01:47<00:52, 22.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.89G/5.00G [01:47<00:30, 36.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.70G/4.89G [01:48<00:36, 32.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.74G/5.00G [01:47<00:40, 31.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.66G/4.83G [01:48<00:42, 27.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.90G/5.00G [01:48<00:28, 38.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.76G/5.00G [01:48<00:34, 35.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.71G/4.89G [01:48<00:36, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.92G/5.00G [01:48<00:26, 40.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.78G/5.00G [01:48<00:31, 38.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.81G/4.83G [01:48<00:44, 23.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.73G/4.89G [01:48<00:32, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.68G/4.83G [01:48<00:41, 27.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.94G/5.00G [01:48<00:25, 41.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.79G/5.00G [01:48<00:29, 40.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.82G/4.83G [01:48<00:37, 26.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.95G/5.00G [01:48<00:19, 53.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.74G/4.89G [01:49<00:29, 38.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.70G/4.83G [01:49<00:42, 26.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.81G/5.00G [01:49<00:29, 40.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.96G/5.00G [01:49<00:24, 43.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.71G/4.83G [01:49<00:31, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.84G/4.83G [01:49<00:34, 29.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.76G/4.89G [01:49<00:29, 38.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.97G/5.00G [01:49<00:27, 37.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.82G/5.00G [01:49<00:30, 38.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.78G/4.89G [01:50<00:28, 38.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.72G/4.83G [01:49<00:42, 26.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.86G/4.83G [01:50<00:35, 27.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.84G/5.00G [01:50<00:28, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.98G/5.00G [01:50<00:28, 36.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.79G/4.89G [01:50<00:27, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.00G/5.00G [01:50<00:20, 47.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.73G/4.83G [01:50<00:42, 25.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.87G/4.83G [01:50<00:31, 31.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.86G/5.00G [01:50<00:27, 41.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.74G/4.83G [01:50<00:29, 36.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.89G/4.83G [01:50<00:24, 39.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.87G/5.00G [01:50<00:22, 50.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.01G/5.00G [01:50<00:25, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.89G/4.83G [01:50<00:26, 34.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.88G/5.00G [01:50<00:28, 39.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.75G/4.83G [01:50<00:36, 29.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.81G/4.89G [01:51<00:34, 31.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.02G/5.00G [01:51<00:32, 30.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.90G/4.83G [01:51<00:28, 33.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.89G/5.00G [01:51<00:29, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.82G/4.89G [01:51<00:30, 34.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.76G/4.83G [01:51<00:37, 28.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.90G/5.00G [01:51<00:23, 46.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.77G/4.83G [01:51<00:26, 40.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.03G/5.00G [01:51<00:28, 33.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.91G/5.00G [01:51<00:29, 37.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.92G/4.83G [01:51<00:28, 32.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.78G/4.83G [01:51<00:31, 33.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.93G/4.83G [01:51<00:21, 41.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.84G/4.89G [01:52<00:32, 32.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.92G/5.00G [01:52<00:28, 37.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.79G/4.83G [01:52<00:33, 30.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.86G/4.89G [01:52<00:29, 35.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.05G/5.00G [01:52<00:35, 27.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.94G/4.83G [01:52<00:27, 32.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.06G/5.00G [01:52<00:25, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.94G/5.00G [01:52<00:26, 40.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.87G/4.89G [01:52<00:27, 36.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.81G/4.83G [01:52<00:32, 31.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.95G/4.83G [01:52<00:28, 30.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.89G/4.89G [01:52<00:21, 46.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.07G/5.00G [01:52<00:29, 31.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.82G/4.83G [01:52<00:23, 42.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.95G/5.00G [01:52<00:25, 40.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.97G/4.83G [01:52<00:20, 42.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.08G/5.00G [01:53<00:29, 31.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.83G/4.83G [01:53<00:28, 35.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.97G/5.00G [01:53<00:23, 43.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.09G/5.00G [01:53<00:21, 43.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.89G/4.89G [01:53<00:28, 35.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.97G/4.83G [01:53<00:24, 35.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.84G/4.83G [01:53<00:25, 39.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.98G/5.00G [01:53<00:21, 47.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.90G/4.89G [01:53<00:23, 41.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.10G/5.00G [01:53<00:23, 38.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.84G/4.83G [01:53<00:30, 32.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.98G/4.83G [01:53<00:26, 32.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.00G/4.83G [01:53<00:18, 45.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.98G/5.00G [01:53<00:28, 35.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.91G/4.89G [01:53<00:30, 31.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.11G/5.00G [01:53<00:26, 33.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.86G/4.83G [01:53<00:28, 34.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.01G/4.83G [01:54<00:22, 37.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.00G/5.00G [01:54<00:26, 38.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.92G/4.89G [01:54<00:32, 29.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.87G/4.83G [01:54<00:25, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.13G/5.00G [01:54<00:26, 32.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.02G/4.83G [01:54<00:24, 32.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.02G/5.00G [01:54<00:25, 39.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.94G/4.89G [01:54<00:31, 29.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.89G/4.83G [01:54<00:24, 38.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.03G/4.83G [01:54<00:22, 36.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.03G/5.00G [01:54<00:23, 41.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.14G/5.00G [01:54<00:24, 34.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.04G/5.00G [01:54<00:25, 37.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.95G/4.89G [01:55<00:28, 32.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.16G/5.00G [01:55<00:22, 38.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.90G/4.83G [01:55<00:25, 36.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.05G/4.83G [01:55<00:24, 31.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.04G/5.00G [01:55<00:34, 27.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.97G/4.89G [01:55<00:25, 35.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.05G/5.00G [01:55<00:32, 29.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.92G/4.83G [01:55<00:24, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.18G/5.00G [01:55<00:22, 36.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.06G/4.83G [01:55<00:21, 36.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.98G/4.89G [01:56<00:24, 36.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.94G/4.83G [01:55<00:22, 39.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.05G/5.00G [01:55<00:46, 20.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.95G/4.83G [01:55<00:17, 49.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.08G/4.83G [01:56<00:19, 38.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.19G/5.00G [01:56<00:23, 34.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.00G/4.89G [01:56<00:22, 39.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.06G/5.00G [01:56<00:36, 25.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.10G/4.83G [01:56<00:18, 39.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.02G/4.89G [01:56<00:20, 41.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.21G/5.00G [01:56<00:22, 35.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.96G/4.83G [01:56<00:28, 31.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.08G/5.00G [01:56<00:31, 29.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.11G/4.83G [01:56<00:19, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.22G/5.00G [01:56<00:21, 35.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.03G/4.89G [01:57<00:22, 37.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.97G/4.83G [01:57<00:28, 30.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.10G/5.00G [01:57<00:27, 32.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.24G/5.00G [01:57<00:19, 38.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.05G/4.89G [01:57<00:21, 39.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.13G/4.83G [01:57<00:19, 36.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.98G/4.83G [01:57<00:27, 31.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.11G/5.00G [01:57<00:26, 33.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.26G/5.00G [01:57<00:18, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.06G/4.89G [01:57<00:20, 40.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.13G/4.83G [01:57<00:26, 26.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.13G/5.00G [01:58<00:24, 36.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.14G/4.83G [01:58<00:27, 25.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.27G/5.00G [01:58<00:18, 39.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.08G/4.89G [01:58<00:20, 39.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.14G/4.83G [01:58<00:27, 25.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.00G/4.83G [01:58<00:29, 28.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.14G/4.83G [01:58<00:25, 27.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.29G/5.00G [01:58<00:17, 41.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.14G/5.00G [01:58<00:23, 36.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.10G/4.89G [01:58<00:20, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.02G/4.83G [01:58<00:27, 29.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.14G/4.83G [01:58<00:36, 18.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.30G/5.00G [01:58<00:16, 43.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.16G/5.00G [01:58<00:24, 34.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.03G/4.83G [01:58<00:23, 33.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.32G/5.00G [01:59<00:15, 44.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.32G/5.00G [01:59<00:15, 43.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.16G/4.83G [01:59<00:29, 22.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.18G/5.00G [01:59<00:22, 37.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.11G/4.89G [01:59<00:25, 30.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.05G/4.83G [01:59<00:21, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.18G/4.83G [01:59<00:22, 29.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.19G/5.00G [01:59<00:20, 38.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.33G/5.00G [01:59<00:23, 28.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.06G/4.83G [01:59<00:19, 39.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.13G/4.89G [02:00<00:23, 32.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.33G/5.00G [01:59<00:26, 25.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.19G/4.83G [02:00<00:20, 31.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.08G/4.83G [02:00<00:18, 40.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.21G/5.00G [02:00<00:20, 37.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.14G/4.89G [02:00<00:23, 31.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.21G/4.83G [02:00<00:17, 35.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.34G/5.00G [02:00<00:35, 18.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.22G/5.00G [02:00<00:19, 39.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.10G/4.83G [02:00<00:18, 39.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.11G/4.83G [02:00<00:14, 50.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.16G/4.89G [02:00<00:20, 35.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.22G/4.83G [02:00<00:16, 37.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.35G/5.00G [02:00<00:25, 24.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.24G/5.00G [02:00<00:18, 40.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.18G/4.89G [02:01<00:18, 37.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.24G/4.83G [02:01<00:15, 37.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.26G/5.00G [02:01<00:18, 40.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.36G/5.00G [02:01<00:30, 21.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.12G/4.83G [02:01<00:24, 29.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.19G/4.89G [02:01<00:17, 38.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.36G/5.00G [02:01<00:32, 19.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.26G/4.83G [02:01<00:14, 40.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.36G/5.00G [02:01<00:30, 20.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.27G/5.00G [02:01<00:17, 41.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.13G/4.83G [02:01<00:24, 28.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.21G/4.89G [02:02<00:19, 35.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.27G/4.83G [02:02<00:14, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.29G/5.00G [02:02<00:18, 38.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.22G/4.89G [02:02<00:17, 37.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.14G/4.83G [02:02<00:24, 27.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.29G/4.83G [02:02<00:13, 39.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.30G/5.00G [02:02<00:19, 36.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.24G/4.89G [02:02<00:16, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.16G/4.83G [02:02<00:20, 32.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.37G/5.00G [02:02<01:01, 10.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.26G/4.89G [02:03<00:12, 49.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.30G/4.83G [02:02<00:13, 39.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.17G/4.83G [02:02<00:16, 40.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.32G/5.00G [02:03<00:18, 36.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.26G/4.89G [02:03<00:14, 41.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.38G/5.00G [02:03<00:35, 17.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.18G/4.83G [02:03<00:19, 33.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.32G/4.83G [02:03<00:12, 39.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.40G/5.00G [02:03<00:22, 26.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.19G/4.83G [02:03<00:14, 42.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.34G/5.00G [02:03<00:17, 37.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.27G/4.89G [02:03<00:17, 34.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.34G/4.83G [02:03<00:11, 41.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.40G/5.00G [02:03<00:25, 23.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.20G/4.83G [02:03<00:18, 34.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.28G/4.89G [02:03<00:14, 42.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.35G/4.83G [02:03<00:10, 48.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.41G/5.00G [02:03<00:19, 30.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.35G/5.00G [02:03<00:15, 41.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.35G/4.83G [02:03<00:11, 40.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.21G/4.83G [02:03<00:18, 33.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.29G/4.89G [02:04<00:17, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.42G/5.00G [02:04<00:22, 26.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.37G/4.83G [02:04<00:09, 50.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.22G/4.83G [02:04<00:14, 43.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.30G/4.89G [02:04<00:13, 43.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.37G/5.00G [02:04<00:14, 42.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.37G/4.83G [02:04<00:10, 42.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.31G/4.89G [02:04<00:16, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.23G/4.83G [02:04<00:16, 35.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.43G/5.00G [02:04<00:19, 29.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.38G/5.00G [02:04<00:14, 42.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.38G/4.83G [02:04<00:12, 36.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.45G/5.00G [02:04<00:15, 35.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.24G/4.83G [02:04<00:17, 33.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.32G/4.89G [02:05<00:16, 33.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.40G/5.00G [02:04<00:13, 43.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.24G/4.83G [02:04<00:16, 34.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.40G/4.83G [02:05<00:11, 37.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.46G/5.00G [02:05<00:14, 37.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.42G/5.00G [02:05<00:13, 43.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.34G/4.89G [02:05<00:15, 35.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.35G/4.89G [02:05<00:14, 37.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.48G/5.00G [02:05<00:14, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.25G/4.83G [02:05<00:30, 19.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.43G/5.00G [02:05<00:13, 41.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.37G/4.89G [02:05<00:10, 48.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.49G/5.00G [02:05<00:10, 46.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.25G/4.83G [02:05<00:26, 22.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.45G/5.00G [02:05<00:10, 52.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.42G/4.83G [02:05<00:13, 30.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.37G/4.89G [02:06<00:11, 42.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.50G/5.00G [02:05<00:12, 40.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.45G/5.00G [02:06<00:14, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.26G/4.83G [02:06<00:34, 16.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.43G/4.83G [02:06<00:12, 31.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.38G/4.89G [02:06<00:13, 37.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.51G/5.00G [02:06<00:13, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.40G/4.89G [02:06<00:09, 51.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.46G/5.00G [02:06<00:15, 35.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.45G/4.83G [02:06<00:10, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.47G/5.00G [02:06<00:16, 32.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.41G/4.89G [02:07<00:12, 39.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.53G/5.00G [02:06<00:13, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.46G/4.83G [02:07<00:09, 37.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.42G/4.89G [02:07<00:12, 36.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.54G/5.00G [02:07<00:11, 39.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.47G/4.83G [02:07<00:10, 34.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.47G/5.00G [02:07<00:25, 20.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.48G/5.00G [02:07<00:24, 21.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/5.00G [02:07<00:10, 40.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.43G/4.89G [02:07<00:14, 31.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.47G/4.83G [02:07<00:16, 21.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/5.00G [02:07<00:10, 41.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.47G/4.83G [02:07<00:16, 22.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.48G/5.00G [02:08<00:37, 14.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.45G/4.89G [02:08<00:13, 32.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.50G/5.00G [02:08<00:22, 22.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.48G/4.83G [02:08<00:21, 16.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.46G/4.89G [02:08<00:12, 33.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.59G/5.00G [02:08<00:13, 29.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.51G/5.00G [02:08<00:17, 28.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.50G/4.83G [02:08<00:14, 22.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.48G/4.89G [02:09<00:11, 36.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/5.00G [02:09<00:12, 32.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.53G/5.00G [02:09<00:14, 32.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.51G/4.83G [02:09<00:11, 27.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.50G/4.89G [02:09<00:10, 38.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/5.00G [02:09<00:10, 34.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.54G/5.00G [02:09<00:13, 34.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.51G/4.89G [02:10<00:09, 39.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.53G/4.83G [02:09<00:09, 31.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/5.00G [02:09<00:09, 37.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.27G/4.83G [02:09<01:32, 6.04MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/5.00G [02:10<00:11, 36.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.53G/4.89G [02:10<00:08, 40.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.54G/4.83G [02:10<00:08, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.66G/5.00G [02:10<00:08, 40.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.29G/4.83G [02:10<00:54, 9.91MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/5.00G [02:10<00:10, 39.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.54G/4.89G [02:10<00:08, 41.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/4.83G [02:10<00:07, 36.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/5.00G [02:10<00:07, 42.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.30G/4.83G [02:10<00:37, 14.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.59G/5.00G [02:10<00:10, 39.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.56G/4.89G [02:11<00:07, 41.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/5.00G [02:10<00:07, 43.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/4.83G [02:11<00:07, 33.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.32G/4.83G [02:11<00:27, 18.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/5.00G [02:11<00:09, 40.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.59G/4.83G [02:11<00:05, 42.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.58G/4.89G [02:11<00:07, 43.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/5.00G [02:11<00:06, 44.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/5.00G [02:11<00:07, 50.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.59G/4.89G [02:11<00:05, 54.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.34G/4.83G [02:11<00:21, 23.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/5.00G [02:11<00:06, 44.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.60G/4.83G [02:11<00:07, 33.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.63G/5.00G [02:11<00:09, 38.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.35G/4.83G [02:11<00:17, 26.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.60G/4.89G [02:12<00:08, 33.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.74G/5.00G [02:11<00:06, 43.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/4.83G [02:12<00:07, 31.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/5.00G [02:12<00:11, 32.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.37G/4.83G [02:12<00:14, 31.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.61G/4.89G [02:12<00:08, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/4.83G [02:12<00:06, 34.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.75G/5.00G [02:12<00:06, 39.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.38G/4.83G [02:12<00:13, 34.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.66G/5.00G [02:12<00:10, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.62G/4.89G [02:12<00:07, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/5.00G [02:12<00:05, 40.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/4.83G [02:12<00:05, 34.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.40G/4.83G [02:12<00:12, 35.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/5.00G [02:12<00:09, 36.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.65G/4.83G [02:13<00:03, 44.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.64G/4.89G [02:13<00:07, 33.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.78G/5.00G [02:13<00:05, 41.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.42G/4.83G [02:13<00:10, 39.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.66G/4.83G [02:13<00:04, 37.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/5.00G [02:13<00:08, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/4.83G [02:13<00:03, 44.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/5.00G [02:13<00:06, 49.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.66G/4.89G [02:13<00:06, 36.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.80G/5.00G [02:13<00:04, 42.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.71G/5.00G [02:13<00:06, 42.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.43G/4.83G [02:13<00:10, 38.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.68G/4.83G [02:13<00:04, 34.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.44G/4.83G [02:13<00:08, 47.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.82G/5.00G [02:13<00:04, 42.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/5.00G [02:14<00:07, 39.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/4.83G [02:14<00:04, 33.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.67G/4.89G [02:14<00:06, 33.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.45G/4.83G [02:14<00:10, 37.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.46G/4.83G [02:14<00:07, 46.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.74G/5.00G [02:14<00:06, 41.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.83G/5.00G [02:14<00:04, 37.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.69G/4.89G [02:14<00:05, 35.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/4.83G [02:14<00:03, 34.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.47G/4.83G [02:14<00:09, 37.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/4.83G [02:14<00:02, 48.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.85G/5.00G [02:14<00:03, 38.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.70G/4.89G [02:15<00:04, 37.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.75G/5.00G [02:14<00:06, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.48G/4.83G [02:14<00:10, 34.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.86G/5.00G [02:14<00:02, 47.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.72G/4.89G [02:15<00:03, 44.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.73G/4.83G [02:15<00:02, 39.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.76G/5.00G [02:15<00:05, 40.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.49G/4.83G [02:15<00:08, 41.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.87G/5.00G [02:15<00:03, 42.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.74G/4.83G [02:15<00:02, 35.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/5.00G [02:15<00:06, 35.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.50G/4.83G [02:15<00:09, 33.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.72G/4.89G [02:15<00:04, 34.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.51G/4.83G [02:15<00:07, 43.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.88G/5.00G [02:15<00:03, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.78G/5.00G [02:15<00:05, 38.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.74G/4.89G [02:15<00:04, 36.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.75G/4.83G [02:15<00:02, 34.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.51G/4.83G [02:15<00:10, 31.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.90G/5.00G [02:15<00:02, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.75G/4.89G [02:16<00:03, 40.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/4.83G [02:16<00:01, 37.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.80G/5.00G [02:16<00:05, 34.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.53G/4.83G [02:16<00:08, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.91G/5.00G [02:16<00:02, 39.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.54G/4.83G [02:16<00:05, 48.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.77G/4.89G [02:16<00:02, 41.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.82G/5.00G [02:16<00:04, 37.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.55G/4.83G [02:16<00:07, 39.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.78G/4.83G [02:16<00:01, 33.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.93G/5.00G [02:16<00:01, 40.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.78G/4.89G [02:17<00:02, 41.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.83G/5.00G [02:16<00:04, 40.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/4.83G [02:17<00:07, 34.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 4.80G/4.83G [02:17<00:00, 35.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.94G/5.00G [02:17<00:01, 40.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.81G/4.83G [02:17<00:00, 44.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.96G/5.00G [02:17<00:00, 52.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.80G/4.89G [02:17<00:02, 38.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.85G/5.00G [02:17<00:03, 39.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 4.82G/4.83G [02:17<00:00, 37.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/4.83G [02:17<00:07, 33.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.59G/4.83G [02:17<00:05, 46.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.82G/4.89G [02:17<00:01, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.83G/4.83G [02:17<00:00, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 4.97G/5.00G [02:18<00:01, 30.4MB/s] model-00002-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.83G/4.83G [02:18<00:00, 35.0MB/s]
model-00001-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.83G/4.89G [02:18<00:01, 38.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.86G/5.00G [02:18<00:04, 30.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.85G/4.89G [02:18<00:00, 39.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/5.00G [00:00<?, ?B/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 15.4M/5.00G [00:00<00:35, 142MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.60G/4.83G [02:18<00:10, 23.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 4.98G/5.00G [02:18<00:01, 23.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.88G/5.00G [02:18<00:03, 30.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.60G/4.83G [02:18<00:09, 24.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 4.86G/4.89G [02:19<00:00, 40.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.98G/5.00G [02:18<00:00, 22.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.90G/5.00G [02:19<00:03, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.88G/4.89G [02:19<00:00, 41.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.98G/5.00G [02:19<00:00, 17.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.91G/5.00G [02:19<00:02, 35.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.89G/4.89G [02:19<00:00, 35.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 4.99G/5.00G [02:19<00:00, 17.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/4.83G [02:19<00:13, 16.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/4.83G [02:19<00:07, 26.3MB/s]
Upload 689 LFS files: 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 682/689 [03:14<02:00, 17.21s/it] model-00007-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/2.57G [00:00<?, ?B/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.93G/5.00G [02:19<00:01, 36.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.99G/5.00G [02:20<00:00, 14.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.63G/4.83G [02:20<00:08, 22.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.94G/5.00G [02:20<00:01, 39.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 16.0M/2.57G [00:00<01:02, 40.6MB/s] model-00004-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.00G/5.00G [02:20<00:00, 35.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/4.83G [02:20<00:08, 23.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.96G/5.00G [02:20<00:00, 41.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 32.0M/2.57G [00:00<00:59, 43.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 4.97G/5.00G [02:20<00:00, 51.7MB/s]
tokenizer.json: 0%| | 0.00/17.2M [00:00<?, ?B/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.66G/4.83G [02:20<00:05, 30.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.98G/5.00G [02:20<00:00, 46.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/4.83G [02:20<00:04, 40.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 2%|██▎ | 48.0M/2.57G [00:01<01:04, 39.1MB/s]
tokenizer.json: 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 16.0M/17.2M [00:00<00:00, 41.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.68G/4.83G [02:21<00:04, 35.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.99G/5.00G [02:21<00:00, 38.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 2%|███ | 64.0M/2.57G [00:01<00:59, 41.9MB/s] tokenizer.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 17.2M/17.2M [00:00<00:00, 27.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.00G/5.00G [02:21<00:00, 35.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/4.83G [02:21<00:04, 32.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 29.6M/5.00G [00:03<10:23, 7.97MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 3%|███▊ | 80.0M/2.57G [00:01<01:03, 39.3MB/s]
Upload 689 LFS files: 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 684/689 [03:16<01:05, 13.02s/it]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 35.8M/5.00G [00:03<08:43, 9.48MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/4.83G [02:22<00:03, 36.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/4.83G [02:22<00:02, 48.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 4%|████▋ | 96.0M/2.57G [00:02<01:07, 36.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 48.0M/5.00G [00:03<06:11, 13.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.73G/4.83G [02:22<00:02, 40.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 4%|█████▍ | 112M/2.57G [00:02<01:02, 39.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.74G/4.83G [02:22<00:02, 36.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 64.0M/5.00G [00:04<04:24, 18.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 128M/2.57G [00:03<00:57, 42.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.75G/4.83G [02:23<00:02, 39.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 2%|█▉ | 80.0M/5.00G [00:04<03:33, 23.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 6%|███████ | 144M/2.57G [00:03<00:55, 43.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/4.83G [02:23<00:01, 40.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/5.00G [00:05<02:51, 28.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.78G/4.83G [02:23<00:01, 44.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 160M/2.57G [00:04<01:03, 37.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 112M/5.00G [00:05<02:31, 32.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 4.80G/4.83G [02:24<00:00, 43.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 7%|████████▌ | 176M/2.57G [00:04<01:00, 39.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 3%|███▏ | 128M/5.00G [00:05<02:17, 35.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.82G/4.83G [02:24<00:00, 44.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 7%|█████████▎ | 192M/2.57G [00:04<01:04, 36.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 3%|███▌ | 144M/5.00G [00:06<02:22, 34.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.83G/4.83G [02:24<00:00, 41.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 208M/2.57G [00:05<01:01, 38.6MB/s] model-00005-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.83G/4.83G [02:25<00:00, 33.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 3%|████ | 160M/5.00G [00:06<02:11, 36.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 9%|██████████▉ | 224M/2.57G [00:05<01:00, 38.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|████▍ | 176M/5.00G [00:07<02:03, 39.1MB/s]
Upload 689 LFS files: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 686/689 [03:20<00:30, 10.01s/it]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|████▊ | 192M/5.00G [00:07<01:57, 41.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 9%|███████████▋ | 240M/2.57G [00:06<01:03, 36.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|█████▏ | 208M/5.00G [00:07<01:51, 42.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 256M/2.57G [00:06<00:59, 38.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|█████▌ | 224M/5.00G [00:08<01:51, 42.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 272M/2.57G [00:07<01:08, 33.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 5%|██████ | 240M/5.00G [00:08<02:01, 39.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 288M/2.57G [00:07<01:05, 34.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 304M/2.57G [00:07<00:59, 37.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 5%|██████▍ | 256M/5.00G [00:09<02:41, 29.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 320M/2.57G [00:08<00:57, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 272M/5.00G [00:09<02:22, 33.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▎ | 336M/2.57G [00:08<01:03, 35.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 6%|███████▏ | 288M/5.00G [00:10<02:29, 31.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████ | 352M/2.57G [00:09<01:00, 36.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 6%|███████▌ | 304M/5.00G [00:10<02:22, 32.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▉ | 368M/2.57G [00:09<00:56, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 320M/5.00G [00:11<02:10, 35.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▋ | 384M/2.57G [00:09<00:54, 40.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 7%|████████▍ | 336M/5.00G [00:11<02:12, 35.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▍ | 400M/2.57G [00:10<00:52, 41.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▏ | 416M/2.57G [00:10<00:51, 41.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 352M/5.00G [00:12<02:16, 33.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████ | 432M/2.57G [00:11<00:50, 42.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 7%|█████████▏ | 368M/5.00G [00:12<02:06, 36.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▊ | 448M/2.57G [00:11<00:47, 45.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 384M/5.00G [00:12<02:03, 37.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▌ | 464M/2.57G [00:11<00:45, 45.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 400M/5.00G [00:13<01:55, 39.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 8%|██████████▍ | 416M/5.00G [00:13<01:57, 39.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▎ | 480M/2.57G [00:12<00:55, 37.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 9%|██████████▊ | 432M/5.00G [00:13<01:51, 41.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 496M/2.57G [00:12<00:53, 39.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 448M/5.00G [00:14<01:47, 42.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 512M/2.57G [00:13<00:52, 39.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▋ | 528M/2.57G [00:13<00:47, 42.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 464M/5.00G [00:14<01:53, 39.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▍ | 544M/2.57G [00:13<00:47, 43.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 10%|████████████ | 480M/5.00G [00:15<01:56, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 496M/5.00G [00:15<01:54, 39.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▏ | 560M/2.57G [00:14<01:07, 29.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 512M/5.00G [00:16<01:57, 38.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 22%|████████████████████████████ | 576M/2.57G [00:14<00:58, 34.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 528M/5.00G [00:16<01:53, 39.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▊ | 592M/2.57G [00:15<00:54, 36.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▌ | 544M/5.00G [00:16<02:01, 36.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▌ | 608M/2.57G [00:15<00:50, 38.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 560M/5.00G [00:17<02:02, 36.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 576M/5.00G [00:17<01:57, 37.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▎ | 624M/2.57G [00:16<01:07, 28.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 592M/5.00G [00:18<01:51, 39.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████ | 640M/2.57G [00:16<01:00, 32.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 608M/5.00G [00:18<01:53, 38.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▉ | 656M/2.57G [00:17<01:01, 31.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 624M/5.00G [00:18<01:44, 41.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▋ | 672M/2.57G [00:17<00:56, 33.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 13%|████████████████ | 640M/5.00G [00:19<01:42, 42.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▍ | 688M/2.57G [00:18<00:53, 35.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▍ | 656M/5.00G [00:19<01:45, 41.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 27%|██████████████████████████████████▏ | 704M/2.57G [00:18<00:49, 37.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▊ | 672M/5.00G [00:20<01:47, 40.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████ | 720M/2.57G [00:19<00:47, 39.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▊ | 736M/2.57G [00:19<00:44, 41.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 752M/2.57G [00:19<00:41, 43.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 768M/2.57G [00:20<00:41, 43.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 30%|██████████████████████████████████████ | 784M/2.57G [00:20<00:41, 43.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▏ | 688M/5.00G [00:22<04:42, 15.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 800M/2.57G [00:21<01:09, 25.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 704M/5.00G [00:23<03:56, 18.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 816M/2.57G [00:22<01:00, 29.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 14%|██████████████████ | 720M/5.00G [00:23<03:17, 21.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▍ | 832M/2.57G [00:22<00:54, 31.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▍ | 736M/5.00G [00:23<02:45, 25.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 752M/5.00G [00:24<02:29, 28.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▏ | 848M/2.57G [00:23<00:56, 30.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████ | 864M/2.57G [00:23<00:49, 34.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▏ | 768M/5.00G [00:24<02:17, 30.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▊ | 880M/2.57G [00:23<00:47, 35.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▌ | 784M/5.00G [00:25<02:17, 30.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▌ | 896M/2.57G [00:24<00:42, 39.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████ | 800M/5.00G [00:25<02:03, 34.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 35%|████████████████████████████████████████████▎ | 912M/2.57G [00:24<00:43, 38.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 816M/5.00G [00:25<01:55, 36.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████ | 928M/2.57G [00:24<00:40, 40.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 832M/5.00G [00:26<01:44, 39.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 944M/2.57G [00:25<00:42, 38.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▏ | 848M/5.00G [00:26<01:41, 40.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▋ | 960M/2.57G [00:25<00:39, 40.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▍ | 976M/2.57G [00:26<00:38, 41.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 864M/5.00G [00:27<02:03, 33.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▏ | 992M/2.57G [00:26<00:36, 43.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████ | 880M/5.00G [00:27<02:15, 30.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▌ | 1.01G/2.57G [00:26<00:35, 43.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▍ | 896M/5.00G [00:28<02:04, 33.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 1.02G/2.57G [00:27<00:35, 43.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████▏ | 1.04G/2.57G [00:27<00:34, 44.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 912M/5.00G [00:28<01:59, 34.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 1.06G/2.57G [00:27<00:33, 44.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 928M/5.00G [00:29<01:53, 35.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 1.07G/2.57G [00:28<00:33, 45.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 944M/5.00G [00:29<01:50, 36.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.09G/2.57G [00:28<00:36, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 960M/5.00G [00:30<01:50, 36.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.10G/2.57G [00:28<00:34, 42.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▍ | 976M/5.00G [00:30<01:45, 38.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████ | 1.12G/2.57G [00:29<00:34, 42.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 992M/5.00G [00:30<01:39, 40.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.14G/2.57G [00:29<00:38, 37.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 1.01G/5.00G [00:31<01:38, 40.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▍ | 1.02G/5.00G [00:31<01:34, 42.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.15G/2.57G [00:30<00:37, 38.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.04G/5.00G [00:31<01:28, 44.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.17G/2.57G [00:30<00:33, 41.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 1.18G/2.57G [00:31<00:35, 38.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▏ | 1.06G/5.00G [00:32<01:52, 35.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.20G/2.57G [00:31<00:34, 40.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▌ | 1.07G/5.00G [00:32<01:42, 38.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.22G/2.57G [00:31<00:33, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▉ | 1.09G/5.00G [00:33<01:36, 40.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▍ | 1.10G/5.00G [00:33<01:30, 43.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.23G/2.57G [00:32<00:41, 32.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▊ | 1.12G/5.00G [00:33<01:31, 42.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▏ | 1.14G/5.00G [00:34<01:32, 41.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.25G/2.57G [00:33<00:43, 30.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▌ | 1.15G/5.00G [00:34<01:31, 42.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.26G/2.57G [00:33<00:40, 32.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▉ | 1.17G/5.00G [00:35<01:33, 41.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.28G/2.57G [00:33<00:35, 35.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▎ | 1.18G/5.00G [00:35<01:35, 40.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.30G/2.57G [00:34<00:32, 39.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.31G/2.57G [00:34<00:33, 37.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▊ | 1.20G/5.00G [00:36<01:59, 31.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.33G/2.57G [00:35<00:33, 37.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▏ | 1.22G/5.00G [00:36<01:48, 34.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▌ | 1.23G/5.00G [00:36<01:37, 38.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.34G/2.57G [00:35<00:38, 31.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▉ | 1.25G/5.00G [00:37<01:36, 38.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.36G/2.57G [00:36<00:34, 35.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.26G/5.00G [00:37<01:34, 39.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.38G/2.57G [00:36<00:31, 38.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.28G/5.00G [00:38<01:36, 38.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.39G/2.57G [00:36<00:30, 38.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▏ | 1.30G/5.00G [00:38<01:33, 39.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.41G/2.57G [00:37<00:28, 40.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.42G/2.57G [00:37<00:27, 41.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▌ | 1.31G/5.00G [00:38<01:33, 39.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.44G/2.57G [00:37<00:27, 41.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.46G/2.57G [00:38<00:26, 42.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 27%|████████████████████████████████▉ | 1.33G/5.00G [00:39<02:19, 26.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.47G/2.57G [00:38<00:26, 41.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.34G/5.00G [00:40<02:01, 30.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.49G/2.57G [00:39<00:25, 42.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.36G/5.00G [00:40<01:48, 33.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.50G/2.57G [00:39<00:25, 42.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▏ | 1.38G/5.00G [00:41<01:43, 34.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.52G/2.57G [00:39<00:25, 40.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▌ | 1.39G/5.00G [00:41<01:38, 36.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.54G/2.57G [00:40<00:24, 41.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.41G/5.00G [00:41<01:31, 39.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.55G/2.57G [00:40<00:24, 42.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.57G/2.57G [00:40<00:22, 44.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.42G/5.00G [00:42<01:32, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.44G/5.00G [00:42<01:26, 41.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.58G/2.57G [00:41<00:28, 34.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████ | 1.46G/5.00G [00:43<01:30, 39.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.60G/2.57G [00:41<00:26, 37.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.47G/5.00G [00:43<01:34, 37.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.62G/2.57G [00:42<00:25, 37.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.49G/5.00G [00:43<01:29, 39.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.63G/2.57G [00:42<00:23, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.50G/5.00G [00:44<01:21, 42.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.65G/2.57G [00:43<00:23, 38.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▋ | 1.52G/5.00G [00:44<01:29, 38.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.66G/2.57G [00:43<00:22, 39.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.68G/2.57G [00:43<00:22, 40.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████ | 1.54G/5.00G [00:45<01:59, 29.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▍ | 1.55G/5.00G [00:46<02:03, 27.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.57G/5.00G [00:46<01:50, 31.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.70G/2.57G [00:45<00:39, 21.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▎ | 1.58G/5.00G [00:46<01:44, 32.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 1.60G/5.00G [00:47<01:35, 35.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.71G/2.57G [00:46<00:37, 22.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████ | 1.62G/5.00G [00:47<01:29, 37.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.73G/2.57G [00:46<00:31, 26.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▍ | 1.63G/5.00G [00:48<01:38, 34.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.74G/2.57G [00:47<00:33, 24.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▊ | 1.65G/5.00G [00:48<01:33, 35.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.76G/2.57G [00:47<00:28, 28.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▎ | 1.66G/5.00G [00:49<01:28, 37.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.78G/2.57G [00:47<00:24, 32.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/2.57G [00:48<00:23, 33.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▋ | 1.68G/5.00G [00:49<01:42, 32.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.81G/2.57G [00:48<00:21, 35.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████ | 1.70G/5.00G [00:50<01:46, 31.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.82G/2.57G [00:49<00:22, 33.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.71G/5.00G [00:50<01:37, 33.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/2.57G [00:49<00:20, 36.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▊ | 1.73G/5.00G [00:50<01:28, 37.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.86G/2.57G [00:49<00:18, 38.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▎ | 1.74G/5.00G [00:51<01:20, 40.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▋ | 1.76G/5.00G [00:51<01:28, 36.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.87G/2.57G [00:50<00:19, 35.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.89G/2.57G [00:50<00:18, 37.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████ | 1.78G/5.00G [00:52<01:29, 35.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.90G/2.57G [00:51<00:17, 38.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/5.00G [00:52<01:26, 36.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.92G/2.57G [00:51<00:16, 38.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.81G/5.00G [00:53<01:27, 36.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.94G/2.57G [00:52<00:15, 41.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.95G/2.57G [00:52<00:14, 43.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.82G/5.00G [00:53<01:36, 32.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.97G/2.57G [00:52<00:13, 44.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/5.00G [00:54<01:32, 34.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.98G/2.57G [00:53<00:13, 44.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████ | 1.86G/5.00G [00:54<01:26, 36.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.87G/5.00G [00:54<01:20, 38.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.89G/5.00G [00:55<01:15, 41.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.00G/2.57G [00:53<00:18, 30.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.90G/5.00G [00:55<01:12, 42.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.02G/2.57G [00:54<00:19, 28.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.92G/5.00G [00:56<01:16, 40.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.03G/2.57G [00:54<00:17, 31.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.94G/5.00G [00:56<01:15, 40.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.05G/2.57G [00:55<00:14, 35.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.95G/5.00G [00:56<01:14, 40.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.06G/2.57G [00:55<00:14, 35.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.97G/5.00G [00:57<01:16, 39.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.08G/2.57G [00:56<00:13, 36.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.98G/5.00G [00:57<01:11, 42.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.10G/2.57G [00:56<00:13, 35.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 2.00G/5.00G [00:58<01:15, 39.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.11G/2.57G [00:56<00:12, 38.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 2.02G/5.00G [00:58<01:12, 41.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.13G/2.57G [00:57<00:11, 39.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 2.03G/5.00G [00:58<01:12, 41.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 2.05G/5.00G [00:59<01:09, 42.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.14G/2.57G [00:57<00:11, 38.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.16G/2.57G [00:58<00:10, 39.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.06G/5.00G [00:59<01:09, 42.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 2.08G/5.00G [00:59<01:06, 44.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.18G/2.57G [00:58<00:10, 38.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.10G/5.00G [01:00<01:03, 45.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.19G/2.57G [00:59<00:10, 36.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.21G/2.57G [00:59<00:09, 39.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.22G/2.57G [00:59<00:08, 41.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.11G/5.00G [01:01<01:35, 30.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.24G/2.57G [01:00<00:07, 42.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.13G/5.00G [01:01<01:26, 33.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.14G/5.00G [01:01<01:26, 33.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.26G/2.57G [01:00<00:08, 37.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.16G/5.00G [01:02<01:17, 36.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.27G/2.57G [01:01<00:07, 38.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 44%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.18G/5.00G [01:02<01:17, 36.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.29G/2.57G [01:01<00:07, 40.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/5.00G [01:03<01:11, 39.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.30G/2.57G [01:01<00:06, 41.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.21G/5.00G [01:03<01:12, 38.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.22G/5.00G [01:03<01:09, 39.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.32G/2.57G [01:02<00:08, 30.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.24G/5.00G [01:04<01:07, 41.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.34G/2.57G [01:03<00:07, 31.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/5.00G [01:04<01:10, 39.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.35G/2.57G [01:03<00:06, 35.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.37G/2.57G [01:03<00:05, 38.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/5.00G [01:05<01:15, 35.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.38G/2.57G [01:04<00:04, 41.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/5.00G [01:05<01:14, 36.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.40G/2.57G [01:04<00:04, 41.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/5.00G [01:05<01:07, 39.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.42G/2.57G [01:04<00:03, 41.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/5.00G [01:06<01:06, 40.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.43G/2.57G [01:05<00:03, 42.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/5.00G [01:06<01:06, 39.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.45G/2.57G [01:05<00:02, 43.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/5.00G [01:07<01:07, 39.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.46G/2.57G [01:05<00:02, 43.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.37G/5.00G [01:07<01:06, 39.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/2.57G [01:06<00:02, 43.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/5.00G [01:07<01:03, 40.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.50G/2.57G [01:06<00:01, 43.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/5.00G [01:08<01:02, 41.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.51G/2.57G [01:07<00:01, 43.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.41G/5.00G [01:08<00:51, 50.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 48%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.42G/5.00G [01:08<01:05, 39.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.53G/2.57G [01:07<00:01, 32.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.43G/5.00G [01:09<01:09, 36.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.54G/2.57G [01:08<00:00, 35.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.45G/5.00G [01:09<01:07, 38.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.46G/5.00G [01:09<01:07, 37.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 2.56G/2.57G [01:08<00:00, 32.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/5.00G [01:10<01:07, 37.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.57G/2.57G [01:09<00:00, 37.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.50G/5.00G [01:10<01:06, 37.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.51G/5.00G [01:11<01:01, 40.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.53G/5.00G [01:11<01:01, 40.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.54G/5.00G [01:11<01:01, 40.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.56G/5.00G [01:12<01:10, 34.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.58G/5.00G [01:12<01:05, 37.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.59G/5.00G [01:13<01:01, 39.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.61G/5.00G [01:13<01:02, 38.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.62G/5.00G [01:14<01:05, 36.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.64G/5.00G [01:14<01:01, 38.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.66G/5.00G [01:14<00:57, 40.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.67G/5.00G [01:15<00:54, 43.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.69G/5.00G [01:15<00:55, 41.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.70G/5.00G [01:16<00:54, 42.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.72G/5.00G [01:16<00:52, 43.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.74G/5.00G [01:16<00:49, 45.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.75G/5.00G [01:17<01:02, 35.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.77G/5.00G [01:17<00:59, 37.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.78G/5.00G [01:18<00:59, 37.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.80G/5.00G [01:18<00:54, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.82G/5.00G [01:18<00:51, 42.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.83G/5.00G [01:19<00:52, 41.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.85G/5.00G [01:19<00:50, 42.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.86G/5.00G [01:19<00:49, 42.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.88G/5.00G [01:20<01:00, 35.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.90G/5.00G [01:21<01:07, 31.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.91G/5.00G [01:21<01:03, 32.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.93G/5.00G [01:22<00:58, 35.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.94G/5.00G [01:22<00:54, 38.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.96G/5.00G [01:22<00:57, 35.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.98G/5.00G [01:23<00:52, 38.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.99G/5.00G [01:23<00:54, 37.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.01G/5.00G [01:24<00:53, 37.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.02G/5.00G [01:24<00:56, 35.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.04G/5.00G [01:25<00:52, 37.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.06G/5.00G [01:25<00:54, 35.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.07G/5.00G [01:25<00:53, 36.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.09G/5.00G [01:26<00:49, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.10G/5.00G [01:26<00:47, 39.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.12G/5.00G [01:26<00:44, 41.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.14G/5.00G [01:27<00:45, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.15G/5.00G [01:27<00:45, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.17G/5.00G [01:28<00:44, 41.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.18G/5.00G [01:28<00:43, 42.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.20G/5.00G [01:28<00:40, 44.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.22G/5.00G [01:29<00:39, 45.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.23G/5.00G [01:29<00:39, 44.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.25G/5.00G [01:29<00:38, 45.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.26G/5.00G [01:30<00:39, 44.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.28G/5.00G [01:30<00:38, 45.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.30G/5.00G [01:30<00:36, 46.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.31G/5.00G [01:31<00:37, 45.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.33G/5.00G [01:31<00:37, 44.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.34G/5.00G [01:32<00:38, 43.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/5.00G [01:32<00:38, 42.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/5.00G [01:33<00:45, 35.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.39G/5.00G [01:33<00:43, 37.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.41G/5.00G [01:34<00:46, 34.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.42G/5.00G [01:34<00:42, 37.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/5.00G [01:34<00:39, 39.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/5.00G [01:35<00:36, 41.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/5.00G [01:35<00:35, 43.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/5.00G [01:35<00:34, 43.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/5.00G [01:36<00:33, 44.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/5.00G [01:36<00:33, 44.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/5.00G [01:36<00:32, 44.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.55G/5.00G [01:37<00:31, 45.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.57G/5.00G [01:37<00:30, 46.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/5.00G [01:37<00:31, 45.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.60G/5.00G [01:38<00:30, 45.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.62G/5.00G [01:38<00:31, 44.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.63G/5.00G [01:40<01:17, 17.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.65G/5.00G [01:41<01:03, 21.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.66G/5.00G [01:41<00:53, 24.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.68G/5.00G [01:41<00:45, 29.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.70G/5.00G [01:42<00:40, 31.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.71G/5.00G [01:42<00:37, 34.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.73G/5.00G [01:43<00:36, 34.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.74G/5.00G [01:43<00:39, 32.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.76G/5.00G [01:43<00:34, 36.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.78G/5.00G [01:44<00:32, 38.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.79G/5.00G [01:44<00:30, 40.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.81G/5.00G [01:45<00:32, 36.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.82G/5.00G [01:45<00:31, 37.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.84G/5.00G [01:46<00:32, 36.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.86G/5.00G [01:46<00:30, 37.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.87G/5.00G [01:46<00:27, 41.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.89G/5.00G [01:47<00:26, 42.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.89G/5.00G [01:47<00:28, 39.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.90G/5.00G [01:47<00:31, 35.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.90G/5.00G [01:47<00:45, 24.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.90G/5.00G [01:48<00:45, 24.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.90G/5.00G [01:48<01:16, 14.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.92G/5.00G [01:49<00:48, 22.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.94G/5.00G [01:49<00:36, 29.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.95G/5.00G [01:49<00:32, 32.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.97G/5.00G [01:50<00:27, 37.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.98G/5.00G [01:50<00:25, 39.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.00G/5.00G [01:50<00:25, 39.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.02G/5.00G [01:51<00:29, 33.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.03G/5.00G [01:51<00:26, 36.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.05G/5.00G [01:52<00:24, 39.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.06G/5.00G [01:52<00:22, 40.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.08G/5.00G [01:52<00:21, 42.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.10G/5.00G [01:53<00:20, 43.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.11G/5.00G [01:53<00:21, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.13G/5.00G [01:54<00:21, 41.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.14G/5.00G [01:54<00:19, 44.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.16G/5.00G [01:54<00:19, 42.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.18G/5.00G [01:55<00:19, 42.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.19G/5.00G [01:55<00:18, 43.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.21G/5.00G [01:55<00:17, 44.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.22G/5.00G [01:56<00:18, 41.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.24G/5.00G [01:56<00:17, 42.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.26G/5.00G [01:57<00:17, 42.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.27G/5.00G [01:57<00:16, 43.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.29G/5.00G [01:57<00:16, 43.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.30G/5.00G [01:58<00:16, 41.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.32G/5.00G [01:58<00:17, 38.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.34G/5.00G [01:59<00:18, 35.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.35G/5.00G [01:59<00:16, 39.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.37G/5.00G [01:59<00:16, 39.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.38G/5.00G [02:00<00:15, 40.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.40G/5.00G [02:00<00:15, 39.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.42G/5.00G [02:01<00:14, 39.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.43G/5.00G [02:01<00:13, 40.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.45G/5.00G [02:01<00:13, 42.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.46G/5.00G [02:02<00:12, 41.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.48G/5.00G [02:02<00:12, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.50G/5.00G [02:02<00:11, 42.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.51G/5.00G [02:03<00:10, 44.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.53G/5.00G [02:03<00:10, 46.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.54G/5.00G [02:03<00:10, 44.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/5.00G [02:04<00:09, 46.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/5.00G [02:04<00:08, 47.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.59G/5.00G [02:04<00:08, 46.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/5.00G [02:05<00:08, 44.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/5.00G [02:05<00:08, 45.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/5.00G [02:06<00:08, 44.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.66G/5.00G [02:06<00:08, 42.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/5.00G [02:06<00:07, 42.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/5.00G [02:07<00:07, 42.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/5.00G [02:07<00:06, 44.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/5.00G [02:07<00:06, 42.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.74G/5.00G [02:08<00:06, 41.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.75G/5.00G [02:08<00:05, 42.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/5.00G [02:09<00:05, 42.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/5.00G [02:09<00:06, 37.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.78G/5.00G [02:09<00:06, 34.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.78G/5.00G [02:09<00:08, 26.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.78G/5.00G [02:09<00:08, 25.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.78G/5.00G [02:10<00:08, 24.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.79G/5.00G [02:10<00:14, 14.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.80G/5.00G [02:10<00:08, 24.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.82G/5.00G [02:11<00:05, 32.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.83G/5.00G [02:11<00:04, 35.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.85G/5.00G [02:11<00:04, 37.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.86G/5.00G [02:12<00:03, 39.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.88G/5.00G [02:12<00:02, 42.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.90G/5.00G [02:13<00:02, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.91G/5.00G [02:13<00:02, 39.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.93G/5.00G [02:13<00:01, 40.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.94G/5.00G [02:14<00:01, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.96G/5.00G [02:15<00:01, 27.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 4.98G/5.00G [02:15<00:00, 29.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.99G/5.00G [02:16<00:00, 29.0MB/s] model-00006-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.00G/5.00G [02:17<00:00, 36.5MB/s]
Upload 689 LFS files: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 687/689 [05:30<00:58, 29.48s/it] Upload 689 LFS files: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 689/689 [05:30<00:00, 2.09it/s]
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink