jackf857/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Projects Releases Wiki Activity
Files
fd963e80d1c4743e23926fdbc074e6178e6e9b64
llama-3-8b-base-new-dpo-hh-…/train.log
ModelHub XC fd963e80d1 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_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802
Source: Original Platform
2026-05-30 03:50:21 +08:00

9640 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.

2026-04-22 00:39:43 - 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')
2026-04-22 00:39:43 - 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)
2026-04-22 00:39:43 - 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_star1.0-4xh200-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_star1.0/runs/Apr22_00-39-43_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_star1.0-4xh200-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_star1.0-4xh200-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_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802,
s_star=1.0,
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,
)
2026-04-22 00:39:43 - INFO - __main__ - Using W&B project from training args: llama3-8b-base-new-method-hh-beta-0.1
2026-04-22 00:39:43 - INFO - __main__ - New-DPO parameters: beta=0.1, q_target=0.45, s_star=1.0, eta=0.1
2026-04-22 00:39:43 - INFO - __main__ - Using persistent HF datasets cache at /root/dynamic-dpo-v4/outputs/hf/datasets
2026-04-22 00:39:47 - 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): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 4%|████▎ | 1741/43598 [00:00<00:02, 17275.74 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 4%|████▎ | 1740/43598 [00:00<00:02, 17312.51 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 10%|██████████▌ | 4271/43598 [00:00<00:02, 16994.15 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 4%|████▎ | 1761/43598 [00:00<00:02, 17535.51 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 0%| | 0/43598 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 10%|██████████▌ | 4285/43598 [00:00<00:02, 17071.94 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 14%|██████████████▊ | 6000/43598 [00:00<00:02, 17013.93 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 4%|████▏ | 1713/43598 [00:00<00:02, 17047.51 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 14%|██████████████▊ | 6000/43598 [00:00<00:02, 17077.72 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 10%|██████████▋ | 4336/43598 [00:00<00:02, 17281.95 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 10%|██████████▌ | 4249/43598 [00:00<00:02, 16944.54 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 14%|██████████████▊ | 6000/43598 [00:00<00:02, 16933.44 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 19%|████████████████████▉ | 8441/43598 [00:00<00:03, 10159.89 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 16%|████████████████▊ | 6769/43598 [00:00<00:03, 12074.00 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 19%|████████████████████▉ | 8440/43598 [00:00<00:03, 11373.54 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 23%|████████████████████████▉ | 10139/43598 [00:00<00:02, 11584.49 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 19%|████████████████████▉ | 8463/43598 [00:00<00:02, 13303.29 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 23%|████████████████████████▊ | 10088/43598 [00:00<00:02, 12539.23 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 28%|█████████████████████████████▍ | 12000/43598 [00:00<00:02, 12978.24 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 23%|█████████████████████████ | 10187/43598 [00:00<00:02, 14346.97 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 19%|████████████████████▉ | 8434/43598 [00:00<00:02, 12040.44 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 28%|█████████████████████████████▍ | 12000/43598 [00:00<00:02, 13810.28 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 32%|██████████████████████████████████▎ | 13998/43598 [00:01<00:02, 14445.52 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 28%|█████████████████████████████▍ | 12000/43598 [00:00<00:02, 15241.60 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 23%|████████████████████████▋ | 10082/43598 [00:00<00:02, 13097.85 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 32%|██████████████████████████████████▎ | 13993/43598 [00:00<00:01, 15100.41 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 36%|██████████████████████████████████████▌ | 15694/43598 [00:01<00:01, 15084.47 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 32%|██████████████████████████████████▎ | 14000/43598 [00:00<00:01, 15975.37 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 28%|█████████████████████████████▍ | 11993/43598 [00:00<00:02, 14452.80 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 36%|██████████████████████████████████████▌ | 15699/43598 [00:01<00:01, 15613.26 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 40%|██████████████████████████████████████████▋ | 17393/43598 [00:01<00:01, 15590.19 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 31%|█████████████████████████████████▋ | 13711/43598 [00:00<00:01, 15171.72 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 40%|██████████████████████████████████████████▋ | 17390/43598 [00:01<00:01, 15967.11 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 37%|███████████████████████████████████████▎ | 16000/43598 [00:01<00:01, 16493.96 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 35%|█████████████████████████████████████▊ | 15388/43598 [00:01<00:01, 15608.76 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 46%|█████████████████████████████████████████████████ | 20000/43598 [00:01<00:01, 15789.50 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 41%|████████████████████████████████████████████▏ | 18000/43598 [00:01<00:01, 16804.59 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 46%|█████████████████████████████████████████████████ | 20000/43598 [00:01<00:01, 16341.62 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 39%|█████████████████████████████████████████▉ | 17091/43598 [00:01<00:01, 16005.31 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 50%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 21846/43598 [00:01<00:01, 16459.77 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 46%|████████████████████████████████████████████████▋ | 19859/43598 [00:01<00:01, 17294.50 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 50%|█████████████████████████████████████████████████████▋ | 21858/43598 [00:01<00:01, 16917.25 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 44%|██████████████████████████████████████████████▌ | 18980/43598 [00:01<00:01, 16688.24 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 54%|█████████████████████████████████████████████████████████▊ | 23574/43598 [00:01<00:01, 16674.88 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 51%|███████████████████████████████████████████████████████ | 22452/43598 [00:01<00:01, 17285.57 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 56%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 24355/43598 [00:01<00:01, 16816.19 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 49%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 21380/43598 [00:01<00:01, 16424.13 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 26114/43598 [00:01<00:01, 16764.43 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 57%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 25047/43598 [00:01<00:01, 17287.43 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 53%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 23076/43598 [00:01<00:01, 16564.42 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 27000/43598 [00:01<00:00, 16874.92 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 27989/43598 [00:01<00:00, 17009.24 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 27000/43598 [00:01<00:00, 17332.73 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 57%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 24995/43598 [00:01<00:01, 17066.15 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 28860/43598 [00:01<00:00, 17287.52 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 30557/43598 [00:01<00:00, 17045.39 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 28871/43598 [00:01<00:00, 17683.92 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 27510/43598 [00:01<00:00, 16953.67 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31466/43598 [00:01<00:00, 17314.91 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 33091/43598 [00:02<00:00, 16992.93 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 31494/43598 [00:01<00:00, 17612.63 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 30019/43598 [00:01<00:00, 16835.14 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 34000/43598 [00:02<00:00, 17149.72 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 35000/43598 [00:02<00:00, 16989.16 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 34049/43598 [00:02<00:00, 17415.30 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 31858/43598 [00:01<00:00, 17215.71 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 35978/43598 [00:02<00:00, 17469.74 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 36821/43598 [00:02<00:00, 17292.46 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 35982/43598 [00:02<00:00, 17693.42 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 34372/43598 [00:02<00:00, 17055.50 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 38525/43598 [00:02<00:00, 17300.75 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 39346/43598 [00:02<00:00, 17127.88 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38440/43598 [00:02<00:00, 17247.43 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 37000/43598 [00:02<00:00, 16953.71 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 41000/43598 [00:02<00:00, 16983.27 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 42000/43598 [00:02<00:00, 16993.79 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 41026/43598 [00:02<00:00, 17241.82 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 38849/43598 [00:02<00:00, 17314.26 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 43000/43598 [00:02<00:00, 17118.12 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 43000/43598 [00:02<00:00, 17311.64 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 41403/43598 [00:02<00:00, 17211.44 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 14848.85 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 15171.98 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 15718.30 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 12478.30 examples/s] Normalizing raw HH preferences (train): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 43598/43598 [00:02<00:00, 15312.14 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (test): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1721/2339 [00:00<00:00, 17144.41 examples/s]2026-04-22 00:39:51 - 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] Normalizing raw HH preferences (test): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 16273.12 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (test): 0%| | 0/2339 [00:00<?, ? examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1766/2339 [00:00<00:00, 17597.13 examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 16575.08 examples/s]
2026-04-22 00:39:51 - INFO - __main__ - Training on the following splits: ['train : 43598', 'test : 2339']
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-22 00:39:51,607 >> loading file tokenizer.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-22 00:39:51,607 >> loading file tokenizer.model
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-22 00:39:51,607 >> loading file added_tokens.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-22 00:39:51,607 >> loading file special_tokens_map.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-22 00:39:51,607 >> loading file tokenizer_config.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2058] 2026-04-22 00:39:51,607 >> loading file chat_template.jinja
Normalizing raw HH preferences (test): 74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1741/2339 [00:00<00:00, 17333.27 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, 16342.46 examples/s]
Normalizing raw HH preferences (test): 74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1742/2339 [00:00<00:00, 17350.23 examples/s] Normalizing raw HH preferences (test): 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2339/2339 [00:00<00:00, 15737.68 examples/s]
[INFO|tokenization_utils_base.py:2323] 2026-04-22 00:39:51,991 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
/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] 2026-04-22 00:39:52,114 >> 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, 1506.81it/s]
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1492.03it/s]
[WARNING|trainer.py:821] 2026-04-22 00:39:52,195 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use `Trainer.processing_class = processing_class` instead.
2026-04-22 00:39:52 - 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] 2026-04-22 00:39:52,198 >> loading configuration file /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200/config.json
[INFO|configuration_utils.py:765] 2026-04-22 00:39:52,199 >> 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] 2026-04-22 00:39:52,207 >> 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] 2026-04-22 00:39:52,207 >> Instantiating LlamaForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.
[WARNING|logging.py:328] 2026-04-22 00:39:52,209 >> 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] 2026-04-22 00:39:52,210 >> Generate config GenerationConfig {
"bos_token_id": 128000,
"eos_token_id": 128001,
"use_cache": false
}
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/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] 2026-04-22 00:39:52,262 >> 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, 1466.39it/s]
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1522.75it/s]
[WARNING|trainer.py:821] 2026-04-22 00:39:52,342 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use `Trainer.processing_class = processing_class` instead.
/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] 2026-04-22 00:39:52,374 >> 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, 1508.12it/s]
Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?it/s] Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 1539.84it/s]
[WARNING|trainer.py:821] 2026-04-22 00:39:52,453 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use `Trainer.processing_class = processing_class` instead.
Loading checkpoint shards: 14%|███████████████████▋ | 1/7 [00:01<00:09, 1.61s/it] Loading checkpoint shards: 29%|███████████████████████████████████████▍ | 2/7 [00:03<00:08, 1.61s/it] Loading checkpoint shards: 43%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3/7 [00:04<00:06, 1.66s/it] Loading checkpoint shards: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4/7 [00:06<00:05, 1.69s/it] Loading checkpoint shards: 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 5/7 [00:08<00:03, 1.66s/it] Loading checkpoint shards: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 6/7 [00:10<00:01, 1.68s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.43s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.56s/it]
[INFO|modeling_utils.py:4926] 2026-04-22 00:40:03,141 >> All model checkpoint weights were used when initializing LlamaForCausalLM.
[INFO|modeling_utils.py:4934] 2026-04-22 00:40:03,142 >> 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] 2026-04-22 00:40:03,144 >> 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] 2026-04-22 00:40:03,144 >> 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] 2026-04-22 00:40:03,145 >> loading configuration file /root/dynamic-dpo-v4/sft-checkpoints/llama-3-8b-base-sft-hh-helpful-4xh200/config.json
[INFO|configuration_utils.py:765] 2026-04-22 00:40:03,145 >> 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] 2026-04-22 00:40:03,146 >> 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] 2026-04-22 00:40:03,147 >> Instantiating LlamaForCausalLM model under default dtype torch.bfloat16.
[INFO|configuration_utils.py:1142] 2026-04-22 00:40:03,149 >> 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, 1.62s/it] Loading checkpoint shards: 29%|███████████████████████████████████████▍ | 2/7 [00:03<00:08, 1.61s/it] Loading checkpoint shards: 43%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3/7 [00:04<00:06, 1.66s/it] Loading checkpoint shards: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4/7 [00:06<00:05, 1.69s/it] Loading checkpoint shards: 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 5/7 [00:08<00:03, 1.67s/it] Loading checkpoint shards: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 6/7 [00:10<00:01, 1.68s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.43s/it] Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.56s/it]
[INFO|modeling_utils.py:4926] 2026-04-22 00:40:14,091 >> All model checkpoint weights were used when initializing LlamaForCausalLM.
[INFO|modeling_utils.py:4934] 2026-04-22 00:40:14,091 >> 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] 2026-04-22 00:40:14,093 >> 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] 2026-04-22 00:40:14,094 >> 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] 2026-04-22 00:40:14,095 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use `Trainer.processing_class = processing_class` instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:14,096 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:14,104 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:14,106 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:14,109 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,074 >> 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 00:40:16,074 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,075 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,081 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,081 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,085 >> 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 00:40:16,087 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,087 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,088 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,088 >> Trainer.tokenizer is now deprecated. You should use Trainer.processing_class instead.
[WARNING|trainer.py:816] 2026-04-22 00:40:16,094 >> 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 00:40:16,095 >> 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__(
[INFO|trainer.py:748] 2026-04-22 00:40:16,644 >> 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 00:40:24,115 >> ***** Running training *****
[INFO|trainer.py:2415] 2026-04-22 00:40:24,115 >> Num examples = 43,598
[INFO|trainer.py:2416] 2026-04-22 00:40:24,116 >> Num Epochs = 1
[INFO|trainer.py:2417] 2026-04-22 00:40:24,116 >> Instantaneous batch size per device = 8
[INFO|trainer.py:2420] 2026-04-22 00:40:24,116 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 64
[INFO|trainer.py:2421] 2026-04-22 00:40:24,116 >> Gradient Accumulation steps = 2
[INFO|trainer.py:2422] 2026-04-22 00:40:24,116 >> Total optimization steps = 681
[INFO|trainer.py:2423] 2026-04-22 00:40:24,116 >> Number of trainable parameters = 2,007,565,312
[INFO|integration_utils.py:831] 2026-04-22 00:40:24,117 >> 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: 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_004024-d5n2lrl2
wandb: Run `wandb offline` to turn off syncing.
wandb: Syncing run llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-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/d5n2lrl2
0%| | 0/681 [00:00<?, ?it/s][WARNING|modeling_utils.py:1713] 2026-04-22 00:40:27,723 >> 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 00:40:27,727 >> 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 00:40:27,735 >> 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 00:40:27,741 >> Could not estimate the number of tokens of the input, floating-point operations will not be computed
0%|▏ | 1/681 [00:02<30:07, 2.66s/it] {'loss': 1.389, 'grad_norm': 83.51715850830078, '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<30:07, 2.66s/it] 0%|▍ | 2/681 [00:05<29:01, 2.56s/it] 0%|▋ | 3/681 [00:07<28:45, 2.54s/it] 1%|▉ | 4/681 [00:10<29:06, 2.58s/it] 1%|█▏ | 5/681 [00:12<28:52, 2.56s/it] {'loss': 1.3883, 'grad_norm': 89.5003433227539, 'learning_rate': 2.898550724637681e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.5004419088363647, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': -0.01767297089099884, 'margin_dpo/margin_mean': -0.017673060297966003, 'margin_dpo/margin_std': 0.3324979245662689, 'logps/chosen': -56.052879333496094, 'logps/rejected': -78.6711196899414, 'logps/ref_chosen': -56.05734634399414, 'logps/ref_rejected': -78.69325256347656, 'logits/chosen': -0.4901275634765625, 'logits/rejected': -0.45340436697006226, 'epoch': 0.01}
1%|█▏ | 5/681 [00:12<28:52, 2.56s/it] 1%|█▍ | 6/681 [00:15<27:24, 2.44s/it] 1%|█▋ | 7/681 [00:17<26:47, 2.39s/it] 1%|█▉ | 8/681 [00:19<26:35, 2.37s/it] 1%|██▏ | 9/681 [00:22<27:06, 2.42s/it] 1%|██▍ | 10/681 [00:24<27:43, 2.48s/it] {'loss': 1.3879, 'grad_norm': 70.89155578613281, 'learning_rate': 6.521739130434782e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.5002920031547546, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': -0.011697113513946533, 'margin_dpo/margin_mean': -0.011697125621140003, 'margin_dpo/margin_std': 0.3836909830570221, 'logps/chosen': -59.539703369140625, 'logps/rejected': -91.15385437011719, 'logps/ref_chosen': -59.54457473754883, 'logps/ref_rejected': -91.17041778564453, 'logits/chosen': -0.5073713660240173, 'logits/rejected': -0.4694274961948395, 'epoch': 0.01}
1%|██▍ | 10/681 [00:24<27:43, 2.48s/it] 2%|██▌ | 11/681 [00:27<28:28, 2.55s/it] 2%|██▊ | 12/681 [00:30<28:29, 2.55s/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<28:18, 2.55s/it] {'loss': 1.3861, 'grad_norm': 64.05209350585938, 'learning_rate': 1.0144927536231885e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.4998478293418884, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.0060859620571136475, 'margin_dpo/margin_mean': 0.006086033768951893, 'margin_dpo/margin_std': 0.40277695655822754, 'logps/chosen': -58.84619140625, 'logps/rejected': -92.95982360839844, 'logps/ref_chosen': -58.83195877075195, 'logps/ref_rejected': -92.93949890136719, 'logits/chosen': -0.4684832990169525, 'logits/rejected': -0.43799877166748047, 'epoch': 0.02}
2%|███▌ | 15/681 [00:37<28:18, 2.55s/it] 2%|███▊ | 16/681 [00:40<27:53, 2.52s/it] 2%|████ | 17/681 [00:42<27:38, 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<27:36, 2.51s/it] {'loss': 1.3816, 'grad_norm': 73.78077697753906, 'learning_rate': 1.3768115942028986e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.4987525939941406, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.04989497736096382, 'margin_dpo/margin_mean': 0.04989498108625412, 'margin_dpo/margin_std': 0.3380239009857178, 'logps/chosen': -59.63946533203125, 'logps/rejected': -82.80996704101562, 'logps/ref_chosen': -59.6396598815918, 'logps/ref_rejected': -82.76026916503906, 'logits/chosen': -0.5167207717895508, 'logits/rejected': -0.46918559074401855, 'epoch': 0.03}
3%|████▊ | 20/681 [00:50<27:36, 2.51s/it] 3%|████▉ | 21/681 [00:52<27:25, 2.49s/it] 3%|█████▏ | 22/681 [00:55<27:54, 2.54s/it] 3%|█████▍ | 23/681 [00:58<28:54, 2.64s/it] 4%|█████▋ | 24/681 [01:00<28:48, 2.63s/it] 4%|█████▉ | 25/681 [01:03<28:47, 2.63s/it] {'loss': 1.3661, 'grad_norm': 73.6851577758789, 'learning_rate': 1.7391304347826085e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.4948153495788574, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.20749202370643616, 'margin_dpo/margin_mean': 0.20749172568321228, 'margin_dpo/margin_std': 0.39785444736480713, 'logps/chosen': -53.1756591796875, 'logps/rejected': -89.1739501953125, 'logps/ref_chosen': -53.205284118652344, 'logps/ref_rejected': -88.99608612060547, 'logits/chosen': -0.49890923500061035, 'logits/rejected': -0.47215452790260315, 'epoch': 0.04}
4%|█████▉ | 25/681 [01:03<28:47, 2.63s/it] 4%|██████▏ | 26/681 [01:05<27:27, 2.52s/it] 4%|██████▍ | 27/681 [01:08<27:13, 2.50s/it] 4%|██████▋ | 28/681 [01:10<27:18, 2.51s/it] 4%|██████▉ | 29/681 [01:12<26:13, 2.41s/it] 4%|███████▏ | 30/681 [01:15<26:50, 2.47s/it] {'loss': 1.3383, 'grad_norm': 87.87821960449219, 'learning_rate': 2.1014492753623187e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.4876500964164734, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.4946414828300476, 'margin_dpo/margin_mean': 0.4946417212486267, 'margin_dpo/margin_std': 0.575846791267395, 'logps/chosen': -53.45599365234375, 'logps/rejected': -98.2717514038086, 'logps/ref_chosen': -53.5526008605957, 'logps/ref_rejected': -97.87371826171875, 'logits/chosen': -0.5192720890045166, 'logits/rejected': -0.4791105389595032, 'epoch': 0.04}
4%|███████▏ | 30/681 [01:15<26:50, 2.47s/it] 5%|███████▎ | 31/681 [01:18<27:24, 2.53s/it] 5%|███████▌ | 32/681 [01:20<28:00, 2.59s/it] 5%|███████▊ | 33/681 [01:23<27:45, 2.57s/it] 5%|████████ | 34/681 [01:25<27:43, 2.57s/it] 5%|████████▎ | 35/681 [01:28<27:58, 2.60s/it] {'loss': 1.3125, 'grad_norm': 83.32990264892578, 'learning_rate': 2.463768115942029e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.4807465672492981, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 0.7729043960571289, 'margin_dpo/margin_mean': 0.7729043960571289, 'margin_dpo/margin_std': 0.8287278413772583, 'logps/chosen': -56.183860778808594, 'logps/rejected': -92.39549255371094, 'logps/ref_chosen': -56.3298454284668, 'logps/ref_rejected': -91.76858520507812, 'logits/chosen': -0.48504266142845154, 'logits/rejected': -0.45020541548728943, 'epoch': 0.05}
5%|████████▎ | 35/681 [01:28<27:58, 2.60s/it] 5%|████████▌ | 36/681 [01:31<28:03, 2.61s/it] 5%|████████▊ | 37/681 [01:33<27:54, 2.60s/it] 6%|█████████ | 38/681 [01:36<26:34, 2.48s/it] 6%|█████████▎ | 39/681 [01:38<26:37, 2.49s/it] 6%|█████████▌ | 40/681 [01:41<27:12, 2.55s/it] {'loss': 1.2611, 'grad_norm': 60.212345123291016, 'learning_rate': 2.8260869565217386e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10000000894069672, 'fcm_dpo/q_t': 0.46647366881370544, 'fcm_dpo/delta': 0.0, 'fcm_dpo/margin': 1.3533049821853638, 'margin_dpo/margin_mean': 1.3533051013946533, 'margin_dpo/margin_std': 1.4385766983032227, 'logps/chosen': -54.291542053222656, 'logps/rejected': -84.20346069335938, 'logps/ref_chosen': -54.38492965698242, 'logps/ref_rejected': -82.94353485107422, 'logits/chosen': -0.5429744720458984, 'logits/rejected': -0.5070551037788391, 'epoch': 0.06}
6%|█████████▌ | 40/681 [01:41<27:12, 2.55s/it] 6%|█████████▊ | 41/681 [01:43<27:05, 2.54s/it] 6%|█████████▉ | 42/681 [01:46<27:00, 2.54s/it] 6%|██████████▏ | 43/681 [01:48<27:00, 2.54s/it] 6%|██████████▍ | 44/681 [01:51<27:20, 2.57s/it] 7%|██████████▋ | 45/681 [01:54<27:20, 2.58s/it] {'loss': 1.1013, 'grad_norm': 92.142822265625, 'learning_rate': 3.188405797101449e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.13899105787277222, 'fcm_dpo/q_t': 0.4230595529079437, 'fcm_dpo/delta': 0.597256600856781, 'fcm_dpo/margin': 2.4335668087005615, 'margin_dpo/margin_mean': 2.4335670471191406, 'margin_dpo/margin_std': 2.2672231197357178, 'logps/chosen': -54.635047912597656, 'logps/rejected': -100.23272705078125, 'logps/ref_chosen': -54.862335205078125, 'logps/ref_rejected': -98.0264663696289, 'logits/chosen': -0.5021598935127258, 'logits/rejected': -0.4736817479133606, 'epoch': 0.07}
7%|██████████▋ | 45/681 [01:54<27:20, 2.58s/it] 7%|██████████▉ | 46/681 [01:56<27:28, 2.60s/it] 7%|███████████▏ | 47/681 [01:59<27:28, 2.60s/it] 7%|███████████▍ | 48/681 [02:02<27:58, 2.65s/it] 7%|███████████▋ | 49/681 [02:04<27:31, 2.61s/it] 7%|███████████▉ | 50/681 [02:07<27:34, 2.62s/it] {'loss': 0.8932, 'grad_norm': 102.62498474121094, 'learning_rate': 3.5507246376811595e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.22112059593200684, 'fcm_dpo/q_t': 0.34648868441581726, 'fcm_dpo/delta': 0.2686576247215271, 'fcm_dpo/margin': 3.3537793159484863, 'margin_dpo/margin_mean': 3.3537793159484863, 'margin_dpo/margin_std': 3.3193202018737793, 'logps/chosen': -58.14952850341797, 'logps/rejected': -94.89351654052734, 'logps/ref_chosen': -58.304595947265625, 'logps/ref_rejected': -91.69480895996094, 'logits/chosen': -0.5621516108512878, 'logits/rejected': -0.5111474394798279, 'epoch': 0.07}
7%|███████████▉ | 50/681 [02:07<27:34, 2.62s/it] 7%|████████████▏ | 51/681 [02:09<27:25, 2.61s/it] 8%|████████████▎ | 52/681 [02:12<26:43, 2.55s/it] 8%|████████████▌ | 53/681 [02:14<26:36, 2.54s/it] 8%|████████████▊ | 54/681 [02:17<25:59, 2.49s/it] 8%|█████████████ | 55/681 [02:19<25:01, 2.40s/it] {'loss': 0.7614, 'grad_norm': 89.94622039794922, 'learning_rate': 3.9130434782608694e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.21576957404613495, 'fcm_dpo/q_t': 0.2881360948085785, 'fcm_dpo/delta': -0.21076150238513947, 'fcm_dpo/margin': 5.520001411437988, 'margin_dpo/margin_mean': 5.520001411437988, 'margin_dpo/margin_std': 5.638136863708496, 'logps/chosen': -56.29509735107422, 'logps/rejected': -91.44287109375, 'logps/ref_chosen': -56.06591796875, 'logps/ref_rejected': -85.69367980957031, 'logits/chosen': -0.5873750448226929, 'logits/rejected': -0.5421477556228638, 'epoch': 0.08}
8%|█████████████ | 55/681 [02:19<25:01, 2.40s/it] 8%|█████████████▎ | 56/681 [02:22<25:59, 2.49s/it] 8%|█████████████▌ | 57/681 [02:24<25:52, 2.49s/it] 9%|█████████████▊ | 58/681 [02:27<26:12, 2.52s/it] 9%|██████████████ | 59/681 [02:29<26:43, 2.58s/it] 9%|██████████████▎ | 60/681 [02:32<25:58, 2.51s/it] {'loss': 0.7907, 'grad_norm': 94.9372329711914, 'learning_rate': 4.2753623188405794e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.17349031567573547, 'fcm_dpo/q_t': 0.28984424471855164, 'fcm_dpo/delta': -0.17873340845108032, 'fcm_dpo/margin': 6.684614658355713, 'margin_dpo/margin_mean': 6.684614658355713, 'margin_dpo/margin_std': 7.005400657653809, 'logps/chosen': -61.69890213012695, 'logps/rejected': -97.42354583740234, 'logps/ref_chosen': -60.6871337890625, 'logps/ref_rejected': -89.72715759277344, 'logits/chosen': -0.6055638194084167, 'logits/rejected': -0.5562660098075867, 'epoch': 0.09}
9%|██████████████▎ | 60/681 [02:32<25:58, 2.51s/it] 9%|██████████████▌ | 61/681 [02:34<26:10, 2.53s/it] 9%|██████████████▋ | 62/681 [02:37<26:38, 2.58s/it] 9%|██████████████▉ | 63/681 [02:39<26:23, 2.56s/it] 9%|███████████████▏ | 64/681 [02:42<25:54, 2.52s/it] 10%|███████████████▍ | 65/681 [02:44<26:01, 2.53s/it] {'loss': 0.8297, 'grad_norm': 67.76667022705078, 'learning_rate': 4.63768115942029e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.1508425772190094, 'fcm_dpo/q_t': 0.29980701208114624, 'fcm_dpo/delta': -0.1438160538673401, 'fcm_dpo/margin': 7.480526924133301, 'margin_dpo/margin_mean': 7.480526924133301, 'margin_dpo/margin_std': 8.598801612854004, 'logps/chosen': -63.0954475402832, 'logps/rejected': -102.12379455566406, 'logps/ref_chosen': -61.75325393676758, 'logps/ref_rejected': -93.30108642578125, 'logits/chosen': -0.5985899567604065, 'logits/rejected': -0.5659457445144653, 'epoch': 0.1}
10%|███████████████▍ | 65/681 [02:44<26:01, 2.53s/it] 10%|███████████████▋ | 66/681 [02:47<26:09, 2.55s/it] 10%|███████████████▉ | 67/681 [02:49<25:09, 2.46s/it] 10%|████████████████▏ | 68/681 [02:52<24:51, 2.43s/it] 10%|████████████████▍ | 69/681 [02:54<26:04, 2.56s/it] 10%|████████████████▋ | 70/681 [02:57<25:37, 2.52s/it] {'loss': 0.7832, 'grad_norm': 65.84673309326172, 'learning_rate': 5e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.13242055475711823, 'fcm_dpo/q_t': 0.2980775237083435, 'fcm_dpo/delta': -0.1166788712143898, 'fcm_dpo/margin': 8.34177017211914, 'margin_dpo/margin_mean': 8.34177017211914, 'margin_dpo/margin_std': 8.739455223083496, 'logps/chosen': -61.53076934814453, 'logps/rejected': -94.34062194824219, 'logps/ref_chosen': -59.548004150390625, 'logps/ref_rejected': -84.01609802246094, 'logits/chosen': -0.6093414425849915, 'logits/rejected': -0.5704778432846069, 'epoch': 0.1}
10%|████████████████▋ | 70/681 [02:57<25:37, 2.52s/it] 10%|████████████████▉ | 71/681 [03:00<25:57, 2.55s/it] 11%|█████████████████▏ | 72/681 [03:02<26:07, 2.57s/it] 11%|█████████████████▎ | 73/681 [03:05<26:00, 2.57s/it] 11%|█████████████████▌ | 74/681 [03:07<25:45, 2.55s/it] 11%|█████████████████▊ | 75/681 [03:10<25:54, 2.57s/it] {'loss': 0.7689, 'grad_norm': 47.23740005493164, 'learning_rate': 4.999176576834721e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.10968731343746185, 'fcm_dpo/q_t': 0.283592164516449, 'fcm_dpo/delta': -0.25056737661361694, 'fcm_dpo/margin': 11.169679641723633, 'margin_dpo/margin_mean': 11.169679641723633, 'margin_dpo/margin_std': 11.989259719848633, 'logps/chosen': -62.6329460144043, 'logps/rejected': -111.98944091796875, 'logps/ref_chosen': -59.86931228637695, 'logps/ref_rejected': -98.05613708496094, 'logits/chosen': -0.6356680989265442, 'logits/rejected': -0.6052416563034058, 'epoch': 0.11}
11%|█████████████████▊ | 75/681 [03:10<25:54, 2.57s/it] 11%|██████████████████ | 76/681 [03:12<25:48, 2.56s/it] 11%|██████████████████▎ | 77/681 [03:15<24:43, 2.46s/it] 11%|██████████████████▌ | 78/681 [03:17<25:12, 2.51s/it] 12%|██████████████████▊ | 79/681 [03:20<25:28, 2.54s/it] 12%|███████████████████ | 80/681 [03:22<25:21, 2.53s/it] {'loss': 0.7882, 'grad_norm': 47.55595397949219, 'learning_rate': 4.996706849759452e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.08976603299379349, 'fcm_dpo/q_t': 0.29587632417678833, 'fcm_dpo/delta': -0.12075959146022797, 'fcm_dpo/margin': 12.325640678405762, 'margin_dpo/margin_mean': 12.325640678405762, 'margin_dpo/margin_std': 12.580961227416992, 'logps/chosen': -59.39103317260742, 'logps/rejected': -101.95135498046875, 'logps/ref_chosen': -56.18925857543945, 'logps/ref_rejected': -86.42393493652344, 'logits/chosen': -0.6552311182022095, 'logits/rejected': -0.6144415736198425, 'epoch': 0.12}
12%|███████████████████ | 80/681 [03:22<25:21, 2.53s/it] 12%|███████████████████▎ | 81/681 [03:25<26:02, 2.60s/it] 12%|███████████████████▌ | 82/681 [03:28<25:51, 2.59s/it] 12%|███████████████████▋ | 83/681 [03:30<25:09, 2.52s/it] 12%|███████████████████▉ | 84/681 [03:33<25:41, 2.58s/it] 12%|████████████████████▏ | 85/681 [03:35<25:35, 2.58s/it] {'loss': 0.808, 'grad_norm': 51.494895935058594, 'learning_rate': 4.992592445678582e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0777033269405365, 'fcm_dpo/q_t': 0.2961280643939972, 'fcm_dpo/delta': -0.14079028367996216, 'fcm_dpo/margin': 14.418505668640137, 'margin_dpo/margin_mean': 14.418505668640137, 'margin_dpo/margin_std': 15.550962448120117, 'logps/chosen': -64.86982727050781, 'logps/rejected': -117.28189849853516, 'logps/ref_chosen': -60.018287658691406, 'logps/ref_rejected': -98.01185607910156, 'logits/chosen': -0.6709647178649902, 'logits/rejected': -0.6374942064285278, 'epoch': 0.12}
12%|████████████████████▏ | 85/681 [03:35<25:35, 2.58s/it] 13%|████████████████████▍ | 86/681 [03:38<25:51, 2.61s/it] 13%|████████████████████▋ | 87/681 [03:41<25:40, 2.59s/it] 13%|████████████████████▉ | 88/681 [03:43<25:41, 2.60s/it] 13%|█████████████████████▏ | 89/681 [03:46<25:08, 2.55s/it] 13%|█████████████████████▍ | 90/681 [03:48<24:40, 2.51s/it] {'loss': 0.8807, 'grad_norm': 49.612510681152344, 'learning_rate': 4.986836074908615e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.07141976058483124, 'fcm_dpo/q_t': 0.31418612599372864, 'fcm_dpo/delta': -0.08756770193576813, 'fcm_dpo/margin': 15.070363998413086, 'margin_dpo/margin_mean': 15.070365905761719, 'margin_dpo/margin_std': 18.86634063720703, 'logps/chosen': -67.00579071044922, 'logps/rejected': -118.99037170410156, 'logps/ref_chosen': -59.8709831237793, 'logps/ref_rejected': -96.78519439697266, 'logits/chosen': -0.6960055232048035, 'logits/rejected': -0.6736189723014832, 'epoch': 0.13}
13%|█████████████████████▍ | 90/681 [03:48<24:40, 2.51s/it] 13%|█████████████████████▋ | 91/681 [03:51<24:48, 2.52s/it] 14%|█████████████████████▉ | 92/681 [03:53<24:31, 2.50s/it] 14%|██████████████████████ | 93/681 [03:55<23:44, 2.42s/it] 14%|██████████████████████▎ | 94/681 [03:58<24:56, 2.55s/it] 14%|██████████████████████▌ | 95/681 [04:01<24:30, 2.51s/it] {'loss': 0.82, 'grad_norm': 39.34260559082031, 'learning_rate': 4.979441529392784e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.06466929614543915, 'fcm_dpo/q_t': 0.3058759272098541, 'fcm_dpo/delta': -0.06842272728681564, 'fcm_dpo/margin': 16.387496948242188, 'margin_dpo/margin_mean': 16.387496948242188, 'margin_dpo/margin_std': 17.77635955810547, 'logps/chosen': -63.07061004638672, 'logps/rejected': -107.19331359863281, 'logps/ref_chosen': -55.94385528564453, 'logps/ref_rejected': -83.6790542602539, 'logits/chosen': -0.7063266634941101, 'logits/rejected': -0.6684988737106323, 'epoch': 0.14}
14%|██████████████████████▌ | 95/681 [04:01<24:30, 2.51s/it] 14%|██████████████████████▊ | 96/681 [04:03<24:26, 2.51s/it] 14%|███████████████████████ | 97/681 [04:06<24:27, 2.51s/it] 14%|███████████████████████▎ | 98/681 [04:08<23:59, 2.47s/it] 15%|███████████████████████▌ | 99/681 [04:10<23:06, 2.38s/it] 15%|███████████████████████▋ | 100/681 [04:13<23:41, 2.45s/it] {'loss': 0.8241, 'grad_norm': 48.312198638916016, 'learning_rate': 4.970413680203148e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0604403130710125, 'fcm_dpo/q_t': 0.3058018684387207, 'fcm_dpo/delta': -0.049155093729496, 'fcm_dpo/margin': 17.22031021118164, 'margin_dpo/margin_mean': 17.22031021118164, 'margin_dpo/margin_std': 18.75308609008789, 'logps/chosen': -64.37776184082031, 'logps/rejected': -110.65645599365234, 'logps/ref_chosen': -57.05888748168945, 'logps/ref_rejected': -86.11727142333984, 'logits/chosen': -0.680860698223114, 'logits/rejected': -0.6464991569519043, 'epoch': 0.15}
15%|███████████████████████▋ | 100/681 [04:13<23:41, 2.45s/it] 15%|███████████████████████▉ | 101/681 [04:15<23:27, 2.43s/it] 15%|████████████████████████ | 102/681 [04:17<23:18, 2.42s/it] 15%|████████████████████████▎ | 103/681 [04:20<22:58, 2.38s/it] 15%|████████████████████████▌ | 104/681 [04:22<22:22, 2.33s/it] 15%|████████████████████████▊ | 105/681 [04:25<23:27, 2.44s/it] {'loss': 0.8003, 'grad_norm': 33.41164016723633, 'learning_rate': 4.959758474331832e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.05940910056233406, 'fcm_dpo/q_t': 0.29566460847854614, 'fcm_dpo/delta': -0.1656493991613388, 'fcm_dpo/margin': 19.471708297729492, 'margin_dpo/margin_mean': 19.471708297729492, 'margin_dpo/margin_std': 20.485849380493164, 'logps/chosen': -67.66845703125, 'logps/rejected': -114.4299545288086, 'logps/ref_chosen': -59.20774459838867, 'logps/ref_rejected': -86.49754333496094, 'logits/chosen': -0.7165222764015198, 'logits/rejected': -0.6761705875396729, 'epoch': 0.15}
15%|████████████████████████▊ | 105/681 [04:25<23:27, 2.44s/it] 16%|█████████████████████████ | 106/681 [04:27<23:28, 2.45s/it] 16%|█████████████████████████▎ | 107/681 [04:30<23:56, 2.50s/it] 16%|█████████████████████████▌ | 108/681 [04:32<23:30, 2.46s/it] 16%|█████████████████████████▊ | 109/681 [04:35<24:02, 2.52s/it] 16%|██████████████████████████ | 110/681 [04:37<24:19, 2.56s/it] {'loss': 0.8078, 'grad_norm': 33.63520050048828, 'learning_rate': 4.947482930773511e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.05002494528889656, 'fcm_dpo/q_t': 0.3023180663585663, 'fcm_dpo/delta': -0.06976357847452164, 'fcm_dpo/margin': 21.24454116821289, 'margin_dpo/margin_mean': 21.24454116821289, 'margin_dpo/margin_std': 22.012073516845703, 'logps/chosen': -69.47651672363281, 'logps/rejected': -121.12227630615234, 'logps/ref_chosen': -60.437957763671875, 'logps/ref_rejected': -90.83917999267578, 'logits/chosen': -0.6657849550247192, 'logits/rejected': -0.6188558340072632, 'epoch': 0.16}
16%|██████████████████████████ | 110/681 [04:37<24:19, 2.56s/it] 16%|██████████████████████████▏ | 111/681 [04:40<24:06, 2.54s/it] 16%|██████████████████████████▍ | 112/681 [04:42<23:10, 2.44s/it] 17%|██████████████████████████▋ | 113/681 [04:45<23:32, 2.49s/it] 17%|██████████████████████████▉ | 114/681 [04:47<23:22, 2.47s/it] 17%|███████████████████████████▏ | 115/681 [04:50<23:45, 2.52s/it] {'loss': 0.8539, 'grad_norm': 48.63422393798828, 'learning_rate': 4.933595135901732e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.04783306270837784, 'fcm_dpo/q_t': 0.31595808267593384, 'fcm_dpo/delta': -0.005023984704166651, 'fcm_dpo/margin': 20.951387405395508, 'margin_dpo/margin_mean': 20.951387405395508, 'margin_dpo/margin_std': 24.009220123291016, 'logps/chosen': -73.18070983886719, 'logps/rejected': -117.71064758300781, 'logps/ref_chosen': -61.7908821105957, 'logps/ref_rejected': -85.36943054199219, 'logits/chosen': -0.7007675766944885, 'logits/rejected': -0.6588722467422485, 'epoch': 0.17}
17%|███████████████████████████▏ | 115/681 [04:50<23:45, 2.52s/it] 17%|███████████████████████████▍ | 116/681 [04:52<23:09, 2.46s/it] 17%|███████████████████████████▋ | 117/681 [04:55<22:56, 2.44s/it] 17%|███████████████████████████▉ | 118/681 [04:57<23:21, 2.49s/it] 17%|████████████████████████████▏ | 119/681 [05:00<24:08, 2.58s/it] 18%|████████████████████████████▎ | 120/681 [05:02<24:00, 2.57s/it] {'loss': 0.8219, 'grad_norm': 37.845821380615234, 'learning_rate': 4.918104238142103e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.04857005923986435, 'fcm_dpo/q_t': 0.31097596883773804, 'fcm_dpo/delta': -0.008426040410995483, 'fcm_dpo/margin': 20.727174758911133, 'margin_dpo/margin_mean': 20.727174758911133, 'margin_dpo/margin_std': 22.264766693115234, 'logps/chosen': -78.19169616699219, 'logps/rejected': -120.3479232788086, 'logps/ref_chosen': -65.3261489868164, 'logps/ref_rejected': -86.75518798828125, 'logits/chosen': -0.6924178600311279, 'logits/rejected': -0.6578742265701294, 'epoch': 0.18}
18%|████████████████████████████▎ | 120/681 [05:03<24:00, 2.57s/it] 18%|████████████████████████████▌ | 121/681 [05:05<23:39, 2.53s/it] 18%|████████████████████████████▊ | 122/681 [05:07<22:57, 2.46s/it] 18%|█████████████████████████████ | 123/681 [05:10<23:31, 2.53s/it] 18%|█████████████████████████████▎ | 124/681 [05:12<23:32, 2.54s/it] 18%|█████████████████████████████▌ | 125/681 [05:15<23:13, 2.51s/it] {'loss': 0.7748, 'grad_norm': 35.820945739746094, 'learning_rate': 4.90102044194588e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.040757957845926285, 'fcm_dpo/q_t': 0.28754281997680664, 'fcm_dpo/delta': -0.2243596315383911, 'fcm_dpo/margin': 29.304885864257812, 'margin_dpo/margin_mean': 29.304885864257812, 'margin_dpo/margin_std': 30.770614624023438, 'logps/chosen': -72.17552947998047, 'logps/rejected': -144.36788940429688, 'logps/ref_chosen': -58.323204040527344, 'logps/ref_rejected': -101.2106704711914, 'logits/chosen': -0.6601894497871399, 'logits/rejected': -0.6469351053237915, 'epoch': 0.18}
18%|█████████████████████████████▌ | 125/681 [05:15<23:13, 2.51s/it] 19%|█████████████████████████████▊ | 126/681 [05:18<23:37, 2.55s/it] 19%|██████████████████████████████ | 127/681 [05:20<23:45, 2.57s/it] 19%|██████████████████████████████▎ | 128/681 [05:23<23:58, 2.60s/it] 19%|██████████████████████████████▍ | 129/681 [05:25<23:42, 2.58s/it] 19%|██████████████████████████████▋ | 130/681 [05:28<23:24, 2.55s/it] {'loss': 0.8458, 'grad_norm': 32.028621673583984, 'learning_rate': 4.882355001067891e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.038607753813266754, 'fcm_dpo/q_t': 0.31171610951423645, 'fcm_dpo/delta': -0.023931104689836502, 'fcm_dpo/margin': 26.40726661682129, 'margin_dpo/margin_mean': 26.40726661682129, 'margin_dpo/margin_std': 28.96893310546875, 'logps/chosen': -70.66328430175781, 'logps/rejected': -126.8430404663086, 'logps/ref_chosen': -56.38518524169922, 'logps/ref_rejected': -86.15767669677734, 'logits/chosen': -0.6508277058601379, 'logits/rejected': -0.6233072280883789, 'epoch': 0.19}
19%|██████████████████████████████▋ | 130/681 [05:28<23:24, 2.55s/it] 19%|██████████████████████████████▉ | 131/681 [05:30<23:28, 2.56s/it] 19%|███████████████████████████████▏ | 132/681 [05:33<23:05, 2.52s/it] 20%|███████████████████████████████▍ | 133/681 [05:35<23:14, 2.55s/it] 20%|███████████████████████████████▋ | 134/681 [05:38<22:35, 2.48s/it] 20%|███████████████████████████████▉ | 135/681 [05:40<22:25, 2.46s/it] {'loss': 0.7941, 'grad_norm': 33.19447708129883, 'learning_rate': 4.862120211153265e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.03552158921957016, 'fcm_dpo/q_t': 0.30137279629707336, 'fcm_dpo/delta': -0.07289578765630722, 'fcm_dpo/margin': 29.98138427734375, 'margin_dpo/margin_mean': 29.98138427734375, 'margin_dpo/margin_std': 31.074054718017578, 'logps/chosen': -69.44171905517578, 'logps/rejected': -140.09323120117188, 'logps/ref_chosen': -54.59065628051758, 'logps/ref_rejected': -95.26080322265625, 'logits/chosen': -0.6592376828193665, 'logits/rejected': -0.6462143659591675, '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 [05:48<22:10, 2.45s/it] 20%|████████████████████████████████▊ | 139/681 [05:50<21:52, 2.42s/it] 21%|█████████████████████████████████ | 140/681 [05:52<21:34, 2.39s/it] {'loss': 0.8325, 'grad_norm': 34.031742095947266, 'learning_rate': 4.840329401637809e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.033399857580661774, 'fcm_dpo/q_t': 0.3098406195640564, 'fcm_dpo/delta': -0.06322337687015533, 'fcm_dpo/margin': 31.61517906188965, 'margin_dpo/margin_mean': 31.61517906188965, 'margin_dpo/margin_std': 35.689491271972656, 'logps/chosen': -75.58506774902344, 'logps/rejected': -144.43556213378906, 'logps/ref_chosen': -56.04347610473633, 'logps/ref_rejected': -93.27880859375, 'logits/chosen': -0.6483560800552368, 'logits/rejected': -0.6316757202148438, 'epoch': 0.21}
21%|█████████████████████████████████ | 140/681 [05:52<21:34, 2.39s/it] 21%|█████████████████████████████████▎ | 141/681 [05:55<22:21, 2.48s/it] 21%|█████████████████████████████████▌ | 142/681 [05:58<22:58, 2.56s/it] 21%|█████████████████████████████████▊ | 143/681 [06:01<23:50, 2.66s/it] 21%|██████████████████████████████████ | 144/681 [06:03<23:46, 2.66s/it] 21%|██████████████████████████████████▎ | 145/681 [06:06<22:55, 2.57s/it] {'loss': 0.8557, 'grad_norm': 36.38671112060547, 'learning_rate': 4.816996926967401e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.031947266310453415, 'fcm_dpo/q_t': 0.3131418824195862, 'fcm_dpo/delta': -0.00863505620509386, 'fcm_dpo/margin': 31.503803253173828, 'margin_dpo/margin_mean': 31.503803253173828, 'margin_dpo/margin_std': 35.5254020690918, 'logps/chosen': -82.8645248413086, 'logps/rejected': -139.25503540039062, 'logps/ref_chosen': -61.4414176940918, 'logps/ref_rejected': -86.32813262939453, 'logits/chosen': -0.6257671117782593, 'logits/rejected': -0.5978158116340637, '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<22:46, 2.56s/it] 22%|██████████████████████████████████▉ | 148/681 [06:13<22:39, 2.55s/it] 22%|███████████████████████████████████▏ | 149/681 [06:16<22:52, 2.58s/it] 22%|███████████████████████████████████▍ | 150/681 [06:19<22:48, 2.58s/it] {'loss': 0.8533, 'grad_norm': 36.64207077026367, 'learning_rate': 4.792138157142157e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.03161965310573578, 'fcm_dpo/q_t': 0.3133260905742645, 'fcm_dpo/delta': -0.0391874685883522, 'fcm_dpo/margin': 32.65111541748047, 'margin_dpo/margin_mean': 32.65111541748047, 'margin_dpo/margin_std': 37.58909225463867, 'logps/chosen': -81.85924530029297, 'logps/rejected': -144.57577514648438, 'logps/ref_chosen': -57.70451736450195, 'logps/ref_rejected': -87.76991271972656, 'logits/chosen': -0.6312776803970337, 'logits/rejected': -0.6036733984947205, 'epoch': 0.22}
22%|███████████████████████████████████▍ | 150/681 [06:19<22:48, 2.58s/it] 22%|███████████████████████████████████▋ | 151/681 [06:21<22:10, 2.51s/it] 22%|███████████████████████████████████▉ | 152/681 [06:24<22:47, 2.59s/it] 22%|████████████████████████████████████▏ | 153/681 [06:26<22:38, 2.57s/it] 23%|████████████████████████████████████▍ | 154/681 [06:29<22:52, 2.61s/it] 23%|████████████████████████████████████▋ | 155/681 [06:32<23:06, 2.64s/it] {'loss': 0.824, 'grad_norm': 31.77535629272461, 'learning_rate': 4.7657694675916247e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.029207954183220863, 'fcm_dpo/q_t': 0.3046707212924957, 'fcm_dpo/delta': -0.06974439322948456, 'fcm_dpo/margin': 36.313804626464844, 'margin_dpo/margin_mean': 36.313804626464844, 'margin_dpo/margin_std': 39.620338439941406, 'logps/chosen': -83.7581787109375, 'logps/rejected': -152.7820281982422, 'logps/ref_chosen': -62.08925247192383, 'logps/ref_rejected': -94.79930114746094, 'logits/chosen': -0.6591686010360718, 'logits/rejected': -0.6376873850822449, 'epoch': 0.23}
23%|████████████████████████████████████▋ | 155/681 [06:32<23:06, 2.64s/it] 23%|████████████████████████████████████▉ | 156/681 [06:34<22:58, 2.63s/it] 23%|█████████████████████████████████████ | 157/681 [06:36<22:00, 2.52s/it] 23%|█████████████████████████████████████▎ | 158/681 [06:39<22:05, 2.53s/it] 23%|█████████████████████████████████████▌ | 159/681 [06:42<22:16, 2.56s/it] 23%|█████████████████████████████████████▊ | 160/681 [06:44<21:58, 2.53s/it] {'loss': 0.8984, 'grad_norm': 35.20014572143555, 'learning_rate': 4.737908228387656e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.028771813958883286, 'fcm_dpo/q_t': 0.32106462121009827, 'fcm_dpo/delta': -0.017074979841709137, 'fcm_dpo/margin': 35.24787139892578, 'margin_dpo/margin_mean': 35.24787139892578, 'margin_dpo/margin_std': 44.607139587402344, 'logps/chosen': -93.72312927246094, 'logps/rejected': -158.7434844970703, 'logps/ref_chosen': -67.15288543701172, 'logps/ref_rejected': -96.92537689208984, 'logits/chosen': -0.6497837901115417, 'logits/rejected': -0.6263854503631592, 'epoch': 0.23}
23%|█████████████████████████████████████▊ | 160/681 [06:44<21:58, 2.53s/it] 24%|██████████████████████████████████████ | 161/681 [06:46<21:05, 2.43s/it] 24%|██████████████████████████████████████▎ | 162/681 [06:49<21:52, 2.53s/it] 24%|██████████████████████████████████████▌ | 163/681 [06:52<21:44, 2.52s/it] 24%|██████████████████████████████████████▊ | 164/681 [06:54<21:50, 2.54s/it] 24%|███████████████████████████████████████ | 165/681 [06:57<21:40, 2.52s/it] {'loss': 0.8543, 'grad_norm': 43.92022705078125, 'learning_rate': 4.708572792802069e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0279733594506979, 'fcm_dpo/q_t': 0.3189981281757355, 'fcm_dpo/delta': 0.028953036293387413, 'fcm_dpo/margin': 34.75352478027344, 'margin_dpo/margin_mean': 34.7535285949707, 'margin_dpo/margin_std': 39.33875274658203, 'logps/chosen': -80.7635269165039, 'logps/rejected': -138.42803955078125, 'logps/ref_chosen': -57.40401077270508, 'logps/ref_rejected': -80.31498718261719, 'logits/chosen': -0.6410833597183228, 'logits/rejected': -0.6081478595733643, 'epoch': 0.24}
24%|███████████████████████████████████████ | 165/681 [06:57<21:40, 2.52s/it] 24%|███████████████████████████████████████▏ | 166/681 [06:59<20:46, 2.42s/it] 25%|███████████████████████████████████████▍ | 167/681 [07:02<21:27, 2.50s/it] 25%|███████████████████████████████████████▋ | 168/681 [07:04<21:30, 2.51s/it] 25%|███████████████████████████████████████▉ | 169/681 [07:07<22:01, 2.58s/it] 25%|████████████████████████████████████████▏ | 170/681 [07:09<22:05, 2.59s/it] {'loss': 0.802, 'grad_norm': 28.440479278564453, 'learning_rate': 4.6777824852166437e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.025926318019628525, 'fcm_dpo/q_t': 0.29947513341903687, 'fcm_dpo/delta': -0.12728442251682281, 'fcm_dpo/margin': 42.69086456298828, 'margin_dpo/margin_mean': 42.69086456298828, 'margin_dpo/margin_std': 46.09825897216797, 'logps/chosen': -76.37390899658203, 'logps/rejected': -152.7750701904297, 'logps/ref_chosen': -52.029144287109375, 'logps/ref_rejected': -85.73944091796875, 'logits/chosen': -0.5913532376289368, 'logits/rejected': -0.576996922492981, 'epoch': 0.25}
25%|████████████████████████████████████████▏ | 170/681 [07:09<22:05, 2.59s/it] 25%|████████████████████████████████████████▍ | 171/681 [07:12<21:15, 2.50s/it] 25%|████████████████████████████████████████▋ | 172/681 [07:14<21:03, 2.48s/it] 25%|████████████████████████████████████████▉ | 173/681 [07:17<20:53, 2.47s/it] 26%|█████████████████████████████████████████▏ | 174/681 [07:19<20:58, 2.48s/it] 26%|█████████████████████████████████████████▎ | 175/681 [07:22<21:12, 2.52s/it] {'loss': 0.8288, 'grad_norm': 40.217952728271484, 'learning_rate': 4.645557588393406e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.025716686621308327, 'fcm_dpo/q_t': 0.30824658274650574, 'fcm_dpo/delta': -0.06026681512594223, 'fcm_dpo/margin': 41.025394439697266, 'margin_dpo/margin_mean': 41.025394439697266, 'margin_dpo/margin_std': 45.7181396484375, 'logps/chosen': -94.55276489257812, 'logps/rejected': -165.5651397705078, 'logps/ref_chosen': -62.996971130371094, 'logps/ref_rejected': -92.98394012451172, 'logits/chosen': -0.6109501123428345, 'logits/rejected': -0.5846124887466431, 'epoch': 0.26}
26%|█████████████████████████████████████████▎ | 175/681 [07:22<21:12, 2.52s/it] 26%|█████████████████████████████████████████▌ | 176/681 [07:24<20:48, 2.47s/it] 26%|█████████████████████████████████████████▊ | 177/681 [07:27<21:05, 2.51s/it] 26%|██████████████████████████████████████████ | 178/681 [07:29<21:09, 2.52s/it] 26%|██████████████████████████████████████████▎ | 179/681 [07:32<21:34, 2.58s/it] 26%|██████████████████████████████████████████▌ | 180/681 [07:34<21:17, 2.55s/it] {'loss': 0.7974, 'grad_norm': 28.27334976196289, 'learning_rate': 4.611919330113591e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.021963346749544144, 'fcm_dpo/q_t': 0.2960316240787506, 'fcm_dpo/delta': -0.16025081276893616, 'fcm_dpo/margin': 52.09009552001953, 'margin_dpo/margin_mean': 52.09009552001953, 'margin_dpo/margin_std': 56.285667419433594, 'logps/chosen': -94.24219512939453, 'logps/rejected': -186.37680053710938, 'logps/ref_chosen': -57.0670280456543, 'logps/ref_rejected': -97.1115493774414, 'logits/chosen': -0.5492862462997437, 'logits/rejected': -0.5417381525039673, 'epoch': 0.26}
26%|██████████████████████████████████████████▌ | 180/681 [07:34<21:17, 2.55s/it] 27%|██████████████████████████████████████████▊ | 181/681 [07:37<21:18, 2.56s/it] 27%|███████████████████████████████████████████ | 182/681 [07:39<20:59, 2.52s/it] 27%|███████████████████████████████████████████▎ | 183/681 [07:42<20:23, 2.46s/it] 27%|███████████████████████████████████████████▌ | 184/681 [07:44<20:56, 2.53s/it] 27%|███████████████████████████████████████████▋ | 185/681 [07:47<20:36, 2.49s/it] {'loss': 0.9251, 'grad_norm': 41.11544418334961, 'learning_rate': 4.5768898691940836e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.021468380466103554, 'fcm_dpo/q_t': 0.33963409066200256, 'fcm_dpo/delta': 0.1422530859708786, 'fcm_dpo/margin': 40.60783386230469, 'margin_dpo/margin_mean': 40.60783767700195, 'margin_dpo/margin_std': 49.8930778503418, 'logps/chosen': -89.1233901977539, 'logps/rejected': -150.4005126953125, 'logps/ref_chosen': -54.840736389160156, 'logps/ref_rejected': -75.51002502441406, 'logits/chosen': -0.5713580250740051, 'logits/rejected': -0.5433865785598755, '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<20:09, 2.45s/it] 28%|████████████████████████████████████████████▋ | 189/681 [07:57<20:27, 2.49s/it] 28%|████████████████████████████████████████████▉ | 190/681 [07:59<19:43, 2.41s/it] {'loss': 0.8272, 'grad_norm': 36.971946716308594, 'learning_rate': 4.5404922808905543e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.02240898832678795, 'fcm_dpo/q_t': 0.3056829571723938, 'fcm_dpo/delta': -0.08936971426010132, 'fcm_dpo/margin': 48.08588790893555, 'margin_dpo/margin_mean': 48.08588790893555, 'margin_dpo/margin_std': 53.611724853515625, 'logps/chosen': -92.63221740722656, 'logps/rejected': -169.85658264160156, 'logps/ref_chosen': -57.72148895263672, 'logps/ref_rejected': -86.85997009277344, 'logits/chosen': -0.5829431414604187, 'logits/rejected': -0.5550256371498108, 'epoch': 0.28}
28%|████████████████████████████████████████████▉ | 190/681 [07:59<19:43, 2.41s/it] 28%|█████████████████████████████████████████████▏ | 191/681 [08:02<20:28, 2.51s/it] 28%|█████████████████████████████████████████████▍ | 192/681 [08:04<20:33, 2.52s/it] 28%|█████████████████████████████████████████████▋ | 193/681 [08:07<20:08, 2.48s/it] 28%|█████████████████████████████████████████████▊ | 194/681 [08:09<19:28, 2.40s/it] 29%|██████████████████████████████████████████████ | 195/681 [08:11<19:55, 2.46s/it] {'loss': 0.829, 'grad_norm': 41.08122253417969, 'learning_rate': 4.5027505416968985e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.020605169236660004, 'fcm_dpo/q_t': 0.30824965238571167, 'fcm_dpo/delta': -0.03353874385356903, 'fcm_dpo/margin': 49.802146911621094, 'margin_dpo/margin_mean': 49.802146911621094, 'margin_dpo/margin_std': 54.20235061645508, 'logps/chosen': -97.18587493896484, 'logps/rejected': -178.19125366210938, 'logps/ref_chosen': -58.26164627075195, 'logps/ref_rejected': -89.46485900878906, 'logits/chosen': -0.5500985383987427, 'logits/rejected': -0.5345898270606995, 'epoch': 0.29}
29%|██████████████████████████████████████████████ | 195/681 [08:11<19:55, 2.46s/it] 29%|██████████████████████████████████████████████▎ | 196/681 [08:14<20:02, 2.48s/it] 29%|██████████████████████████████████████████████▌ | 197/681 [08:16<20:10, 2.50s/it] 29%|██████████████████████████████████████████████▊ | 198/681 [08:19<20:17, 2.52s/it] 29%|███████████████████████████████████████████████ | 199/681 [08:22<20:35, 2.56s/it] 29%|███████████████████████████████████████████████▎ | 200/681 [08:24<20:31, 2.56s/it] {'loss': 0.8238, 'grad_norm': 37.28245162963867, 'learning_rate': 4.4636895135509966e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.019669184461236, 'fcm_dpo/q_t': 0.30649372935295105, 'fcm_dpo/delta': -0.09520086646080017, 'fcm_dpo/margin': 55.09596633911133, 'margin_dpo/margin_mean': 55.09596633911133, 'margin_dpo/margin_std': 62.59626007080078, 'logps/chosen': -96.5008316040039, 'logps/rejected': -179.0296173095703, 'logps/ref_chosen': -55.71953201293945, 'logps/ref_rejected': -83.15235137939453, 'logits/chosen': -0.5128642320632935, 'logits/rejected': -0.4953628480434418, 'epoch': 0.29}
29%|███████████████████████████████████████████████▎ | 200/681 [08:24<20:31, 2.56s/it][INFO|trainer.py:4307] 2026-04-22 00:48:51,020 >>
***** Running Evaluation *****
[INFO|trainer.py:4309] 2026-04-22 00:48:51,020 >> Num examples = 2339
[INFO|trainer.py:4312] 2026-04-22 00:48:51,020 >> Batch size = 8
0%| | 0/73 [00:00<?, ?it/s]
3%|████▍ | 2/73 [00:00<00:19, 3.70it/s]
4%|██████▋ | 3/73 [00:01<00:26, 2.63it/s]
5%|████████▉ | 4/73 [00:01<00:30, 2.30it/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, 1.85it/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, 1.75it/s]
26%|██████████████████████████████████████████▍ | 19/73 [00:09<00:31, 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<00:22, 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, 1.95it/s]
47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 34/73 [00:17<00:20, 1.91it/s]
48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 35/73 [00:18<00:20, 1.84it/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, 1.91it/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, 1.91it/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, 1.82it/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, 1.81it/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, 1.84it/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, 1.94it/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, 1.82it/s]
99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 72/73 [00:38<00:00, 1.82it/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.97it/s]
{'eval_loss': 0.5817958116531372, 'eval_runtime': 39.5418, 'eval_samples_per_second': 59.153, 'eval_steps_per_second': 1.871, 'eval_fcm_dpo/beta': 0.02702677994966507, 'eval_fcm_dpo/q_t': 0.36632612347602844, 'eval_fcm_dpo/delta': 0.059787724167108536, 'eval_fcm_dpo/margin': 34.20482635498047, 'eval_margin_dpo/margin_mean': 34.20482635498047, 'eval_margin_dpo/margin_std': 64.29653930664062, 'eval_logps/chosen': -136.1259002685547, 'eval_logps/rejected': -178.07763671875, 'eval_logps/ref_chosen': -79.05104064941406, 'eval_logps/ref_rejected': -86.79793548583984, 'eval_logits/chosen': -0.5095491409301758, 'eval_logits/rejected': -0.4882952570915222, 'epoch': 0.29}
29%|███████████████████████████████████████████████▎ | 200/681 [09:04<20:31, 2.56s/it]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.97it/s]
 30%|██████████████████████████████████████████████▉ | 201/681 [09:06<1:55:42, 14.46s/it] 30%|███████████████████████████████████████████████▏ | 202/681 [09:09<1:27:25, 10.95s/it] 30%|███████████████████████████████████████████████▍ | 203/681 [09:12<1:07:45, 8.51s/it] 30%|████████████████████████████████████████████████▏ | 204/681 [09:15<53:47, 6.77s/it] 30%|████████████████████████████████████████████████▍ | 205/681 [09:17<43:32, 5.49s/it] {'loss': 0.8422, 'grad_norm': 43.3216552734375, 'learning_rate': 4.4233349274571974e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.02430490031838417, 'fcm_dpo/q_t': 0.2960304617881775, 'fcm_dpo/delta': -0.2789553105831146, 'fcm_dpo/margin': 50.88113784790039, 'margin_dpo/margin_mean': 50.881141662597656, 'margin_dpo/margin_std': 61.578651428222656, 'logps/chosen': -109.9628677368164, 'logps/rejected': -187.81346130371094, 'logps/ref_chosen': -65.13258361816406, 'logps/ref_rejected': -92.10203552246094, 'logits/chosen': -0.5082226395606995, 'logits/rejected': -0.484395831823349, 'epoch': 0.3}
30%|████████████████████████████████████████████████▍ | 205/681 [09:17<43:32, 5.49s/it] 30%|████████████████████████████████████████████████▋ | 206/681 [09:20<35:45, 4.52s/it] 30%|████████████████████████████████████████████████▉ | 207/681 [09:22<30:47, 3.90s/it] 31%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 208/681 [09:25<27:40, 3.51s/it] 31%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 209/681 [09:27<24:48, 3.15s/it] 31%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 210/681 [09:29<23:00, 2.93s/it] {'loss': 0.7896, 'grad_norm': 34.101295471191406, 'learning_rate': 4.381713366536311e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.019351085647940636, 'fcm_dpo/q_t': 0.2959654927253723, 'fcm_dpo/delta': -0.15747056901454926, 'fcm_dpo/margin': 58.509986877441406, 'margin_dpo/margin_mean': 58.509986877441406, 'margin_dpo/margin_std': 61.90760040283203, 'logps/chosen': -96.82698822021484, 'logps/rejected': -187.87086486816406, 'logps/ref_chosen': -54.52837371826172, 'logps/ref_rejected': -87.06227111816406, 'logits/chosen': -0.5159139633178711, 'logits/rejected': -0.49807208776474, 'epoch': 0.31}
31%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 210/681 [09:29<23:00, 2.93s/it] 31%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 211/681 [09:32<21:24, 2.73s/it] 31%|██████████████████████████████████████████████████ | 212/681 [09:34<21:06, 2.70s/it] 31%|██████████████████████████████████████████████████▎ | 213/681 [09:37<21:35, 2.77s/it] 31%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 214/681 [09:39<20:18, 2.61s/it] 32%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 215/681 [09:42<20:20, 2.62s/it] {'loss': 0.8198, 'grad_norm': 33.01030731201172, 'learning_rate': 4.3388522485142885e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.018195774406194687, 'fcm_dpo/q_t': 0.3067888617515564, 'fcm_dpo/delta': -0.06633646786212921, 'fcm_dpo/margin': 58.11163330078125, 'margin_dpo/margin_mean': 58.11163330078125, 'margin_dpo/margin_std': 62.161781311035156, 'logps/chosen': -104.81040954589844, 'logps/rejected': -193.27191162109375, 'logps/ref_chosen': -59.905250549316406, 'logps/ref_rejected': -90.25511932373047, 'logits/chosen': -0.5397628545761108, 'logits/rejected': -0.5149329900741577, 'epoch': 0.32}
32%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 215/681 [09:42<20:20, 2.62s/it] 32%|███████████████████████████████████████████████████ | 216/681 [09:45<20:23, 2.63s/it] 32%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 217/681 [09:47<20:00, 2.59s/it] 32%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 218/681 [09:50<20:04, 2.60s/it] 32%|███████████████████████████████████████████████████▊ | 219/681 [09:52<20:00, 2.60s/it] 32%|████████████████████████████████████████████████████ | 220/681 [09:55<19:52, 2.59s/it] {'loss': 0.8374, 'grad_norm': 38.29086685180664, 'learning_rate': 4.2947798076611047e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.017347611486911774, 'fcm_dpo/q_t': 0.3152950406074524, 'fcm_dpo/delta': 0.028919270262122154, 'fcm_dpo/margin': 56.12737274169922, 'margin_dpo/margin_mean': 56.12738037109375, 'margin_dpo/margin_std': 59.3189582824707, 'logps/chosen': -107.46978759765625, 'logps/rejected': -193.6400909423828, 'logps/ref_chosen': -57.68498611450195, 'logps/ref_rejected': -87.72792053222656, 'logits/chosen': -0.5171216130256653, 'logits/rejected': -0.49278515577316284, 'epoch': 0.32}
32%|████████████████████████████████████████████████████ | 220/681 [09:55<19:52, 2.59s/it] 32%|████████████████████████████████████████████████████▏ | 221/681 [09:57<19:32, 2.55s/it] 33%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 222/681 [10:00<19:28, 2.55s/it] 33%|████████████████████████████████████████████████████▋ | 223/681 [10:02<18:33, 2.43s/it] 33%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 224/681 [10:04<18:26, 2.42s/it] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 225/681 [10:07<18:16, 2.41s/it] {'loss': 0.7955, 'grad_norm': 38.22285079956055, 'learning_rate': 4.249525076191759e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.016515303403139114, 'fcm_dpo/q_t': 0.2908400893211365, 'fcm_dpo/delta': -0.17107121646404266, 'fcm_dpo/margin': 69.53387451171875, 'margin_dpo/margin_mean': 69.53387451171875, 'margin_dpo/margin_std': 72.02003479003906, 'logps/chosen': -117.43310546875, 'logps/rejected': -225.75717163085938, 'logps/ref_chosen': -54.47245407104492, 'logps/ref_rejected': -93.26266479492188, 'logits/chosen': -0.4581502377986908, 'logits/rejected': -0.43911489844322205, 'epoch': 0.33}
33%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 225/681 [10:07<18:16, 2.41s/it] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 226/681 [10:09<18:40, 2.46s/it] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▋ | 227/681 [10:12<18:16, 2.41s/it] 33%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 228/681 [10:14<18:37, 2.47s/it] 34%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 229/681 [10:17<18:30, 2.46s/it] 34%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 230/681 [10:19<18:10, 2.42s/it] {'loss': 0.8123, 'grad_norm': 36.011512756347656, 'learning_rate': 4.203117865141635e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.014946828596293926, 'fcm_dpo/q_t': 0.3010673224925995, 'fcm_dpo/delta': -0.07315317541360855, 'fcm_dpo/margin': 71.19001770019531, 'margin_dpo/margin_mean': 71.19001770019531, 'margin_dpo/margin_std': 74.79989624023438, 'logps/chosen': -121.6751708984375, 'logps/rejected': -221.9547119140625, 'logps/ref_chosen': -58.7701301574707, 'logps/ref_rejected': -87.85963439941406, 'logits/chosen': -0.44661521911621094, 'logits/rejected': -0.4208187162876129, 'epoch': 0.34}
34%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 230/681 [10:19<18:10, 2.42s/it] 34%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 231/681 [10:22<18:31, 2.47s/it] 34%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 232/681 [10:24<19:02, 2.55s/it] 34%|███████████████████████████████████████████████████████ | 233/681 [10:27<19:22, 2.59s/it] 34%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 234/681 [10:30<19:24, 2.61s/it] 35%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 235/681 [10:32<19:08, 2.57s/it] {'loss': 0.868, 'grad_norm': 40.8921012878418, 'learning_rate': 4.1555887447288255e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.014678606763482094, 'fcm_dpo/q_t': 0.32347989082336426, 'fcm_dpo/delta': 0.03617086634039879, 'fcm_dpo/margin': 65.72369384765625, 'margin_dpo/margin_mean': 65.72369384765625, 'margin_dpo/margin_std': 76.00477600097656, 'logps/chosen': -120.95252990722656, 'logps/rejected': -218.8246612548828, 'logps/ref_chosen': -59.0481071472168, 'logps/ref_rejected': -91.19654846191406, 'logits/chosen': -0.4440877437591553, 'logits/rejected': -0.42741116881370544, 'epoch': 0.35}
35%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 235/681 [10:32<19:08, 2.57s/it] 35%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 236/681 [10:35<19:31, 2.63s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████ | 237/681 [10:38<19:38, 2.65s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 238/681 [10:41<19:50, 2.69s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████▌ | 239/681 [10:43<18:54, 2.57s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 240/681 [10:45<18:47, 2.56s/it] {'loss': 0.8191, 'grad_norm': 37.091163635253906, 'learning_rate': 4.106969024216348e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.014482825994491577, 'fcm_dpo/q_t': 0.30879801511764526, 'fcm_dpo/delta': -0.015936076641082764, 'fcm_dpo/margin': 69.90579223632812, 'margin_dpo/margin_mean': 69.90579223632812, 'margin_dpo/margin_std': 73.0508041381836, 'logps/chosen': -124.786376953125, 'logps/rejected': -230.53744506835938, 'logps/ref_chosen': -55.238983154296875, 'logps/ref_rejected': -91.08428955078125, 'logits/chosen': -0.39641961455345154, 'logits/rejected': -0.3881601393222809, 'epoch': 0.35}
35%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 240/681 [10:45<18:47, 2.56s/it] 35%|████████████████████████████████████████████████████████▉ | 241/681 [10:48<18:26, 2.51s/it] 36%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 242/681 [10:50<18:11, 2.49s/it] 36%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 243/681 [10:53<18:10, 2.49s/it] 36%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 244/681 [10:55<18:08, 2.49s/it] 36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 245/681 [10:58<18:34, 2.56s/it] {'loss': 0.7822, 'grad_norm': 57.8762092590332, 'learning_rate': 4.057290731287531e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.013445289805531502, 'fcm_dpo/q_t': 0.2974715530872345, 'fcm_dpo/delta': -0.10347223281860352, 'fcm_dpo/margin': 80.9016342163086, 'margin_dpo/margin_mean': 80.9016342163086, 'margin_dpo/margin_std': 81.34479522705078, 'logps/chosen': -140.6631622314453, 'logps/rejected': -242.53414916992188, 'logps/ref_chosen': -65.08844757080078, 'logps/ref_rejected': -86.05777740478516, 'logits/chosen': -0.4064258635044098, 'logits/rejected': -0.37399476766586304, 'epoch': 0.36}
36%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 245/681 [10:58<18:34, 2.56s/it] 36%|██████████████████████████████████████████████████████████▏ | 246/681 [11:01<18:43, 2.58s/it] 36%|██████████████████████████████████████████████████████████▍ | 247/681 [11:03<18:25, 2.55s/it] 36%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 248/681 [11:06<18:28, 2.56s/it] 37%|██████████████████████████████████████████████████████████▊ | 249/681 [11:08<18:15, 2.54s/it] 37%|███████████████████████████████████████████████████████████ | 250/681 [11:10<18:01, 2.51s/it] {'loss': 0.812, 'grad_norm': 55.92478942871094, 'learning_rate': 4.006586590948141e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.012752078473567963, 'fcm_dpo/q_t': 0.3058565557003021, 'fcm_dpo/delta': -0.024351056665182114, 'fcm_dpo/margin': 79.96165466308594, 'margin_dpo/margin_mean': 79.96165466308594, 'margin_dpo/margin_std': 80.3189468383789, 'logps/chosen': -140.99496459960938, 'logps/rejected': -249.239013671875, 'logps/ref_chosen': -59.08491897583008, 'logps/ref_rejected': -87.36727142333984, 'logits/chosen': -0.4105095863342285, 'logits/rejected': -0.38465723395347595, 'epoch': 0.37}
37%|███████████████████████████████████████████████████████████ | 250/681 [11:11<18:01, 2.51s/it] 37%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 251/681 [11:13<17:42, 2.47s/it] 37%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 252/681 [11:15<17:42, 2.48s/it] 37%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 253/681 [11:18<17:54, 2.51s/it] 37%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 254/681 [11:21<18:04, 2.54s/it] 37%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 255/681 [11:23<17:43, 2.50s/it] {'loss': 0.8651, 'grad_norm': 71.0317611694336, 'learning_rate': 3.954890003969163e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.012846621684730053, 'fcm_dpo/q_t': 0.31272420287132263, 'fcm_dpo/delta': 0.003509513335302472, 'fcm_dpo/margin': 77.48503112792969, 'margin_dpo/margin_mean': 77.48503112792969, 'margin_dpo/margin_std': 87.42262268066406, 'logps/chosen': -150.32997131347656, 'logps/rejected': -254.28323364257812, 'logps/ref_chosen': -61.85979461669922, 'logps/ref_rejected': -88.32804107666016, 'logits/chosen': -0.3824227452278137, 'logits/rejected': -0.35425513982772827, 'epoch': 0.37}
37%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 255/681 [11:23<17:43, 2.50s/it] 38%|████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 256/681 [11:25<17:42, 2.50s/it] 38%|████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 257/681 [11:28<17:53, 2.53s/it] 38%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 258/681 [11:30<17:26, 2.47s/it] 38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 259/681 [11:33<17:26, 2.48s/it] 38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 260/681 [11:36<17:42, 2.52s/it] {'loss': 0.8509, 'grad_norm': 48.482181549072266, 'learning_rate': 3.9022350248844246e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.012445470318198204, 'fcm_dpo/q_t': 0.3129083514213562, 'fcm_dpo/delta': -0.015315398573875427, 'fcm_dpo/margin': 81.26345825195312, 'margin_dpo/margin_mean': 81.26345825195312, 'margin_dpo/margin_std': 91.2393569946289, 'logps/chosen': -142.50636291503906, 'logps/rejected': -261.40081787109375, 'logps/ref_chosen': -52.843467712402344, 'logps/ref_rejected': -90.4744873046875, 'logits/chosen': -0.32099491357803345, 'logits/rejected': -0.314310759305954, 'epoch': 0.38}
38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 260/681 [11:36<17:42, 2.52s/it] 38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 261/681 [11:38<17:26, 2.49s/it] 38%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 262/681 [11:40<17:03, 2.44s/it] 39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 263/681 [11:43<17:12, 2.47s/it] 39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 264/681 [11:45<17:37, 2.54s/it] 39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 265/681 [11:48<17:14, 2.49s/it] {'loss': 0.8031, 'grad_norm': 58.8089714050293, 'learning_rate': 3.848656339557562e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.012557732872664928, 'fcm_dpo/q_t': 0.3058241605758667, 'fcm_dpo/delta': -0.006850825157016516, 'fcm_dpo/margin': 80.0453872680664, 'margin_dpo/margin_mean': 80.0453872680664, 'margin_dpo/margin_std': 79.68402862548828, 'logps/chosen': -132.56455993652344, 'logps/rejected': -243.99026489257812, 'logps/ref_chosen': -59.35320281982422, 'logps/ref_rejected': -90.73350524902344, 'logits/chosen': -0.33507245779037476, 'logits/rejected': -0.3110835552215576, 'epoch': 0.39}
39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 265/681 [11:48<17:14, 2.49s/it] 39%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 266/681 [11:50<17:07, 2.48s/it] 39%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 267/681 [11:53<17:09, 2.49s/it] 39%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 268/681 [11:55<17:07, 2.49s/it] 40%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 269/681 [11:58<16:57, 2.47s/it] 40%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 270/681 [12:00<17:15, 2.52s/it] {'loss': 0.8022, 'grad_norm': 61.461185455322266, 'learning_rate': 3.794189242333106e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.012217868119478226, 'fcm_dpo/q_t': 0.301820307970047, 'fcm_dpo/delta': -0.05243998020887375, 'fcm_dpo/margin': 85.6143798828125, 'margin_dpo/margin_mean': 85.6143798828125, 'margin_dpo/margin_std': 87.26689910888672, 'logps/chosen': -162.1711883544922, 'logps/rejected': -276.88983154296875, 'logps/ref_chosen': -66.30875396728516, 'logps/ref_rejected': -95.4130630493164, 'logits/chosen': -0.2629415690898895, 'logits/rejected': -0.23643343150615692, 'epoch': 0.4}
40%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 270/681 [12:00<17:15, 2.52s/it] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 271/681 [12:03<17:08, 2.51s/it] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 272/681 [12:06<17:26, 2.56s/it] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 273/681 [12:08<17:12, 2.53s/it] 40%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 274/681 [12:10<17:02, 2.51s/it] 40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 275/681 [12:13<17:31, 2.59s/it] {'loss': 0.7829, 'grad_norm': 37.275238037109375, 'learning_rate': 3.738869612786737e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.010901778005063534, 'fcm_dpo/q_t': 0.293281227350235, 'fcm_dpo/delta': -0.12498165667057037, 'fcm_dpo/margin': 101.67488098144531, 'margin_dpo/margin_mean': 101.67487335205078, 'margin_dpo/margin_std': 101.45657348632812, 'logps/chosen': -166.1475830078125, 'logps/rejected': -305.3609313964844, 'logps/ref_chosen': -54.69990921020508, 'logps/ref_rejected': -92.23838806152344, 'logits/chosen': -0.18267172574996948, 'logits/rejected': -0.16967333853244781, 'epoch': 0.4}
40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 275/681 [12:13<17:31, 2.59s/it] 41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 276/681 [12:16<17:11, 2.55s/it] 41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 277/681 [12:18<16:31, 2.45s/it] 41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 278/681 [12:20<16:36, 2.47s/it] 41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 279/681 [12:23<16:36, 2.48s/it] 41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 280/681 [12:26<16:50, 2.52s/it] {'loss': 0.7896, 'grad_norm': 61.96967315673828, 'learning_rate': 3.6827338920900253e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.01014392077922821, 'fcm_dpo/q_t': 0.2967400550842285, 'fcm_dpo/delta': -0.10269641876220703, 'fcm_dpo/margin': 107.79083251953125, 'margin_dpo/margin_mean': 107.79083251953125, 'margin_dpo/margin_std': 108.4886474609375, 'logps/chosen': -165.2073974609375, 'logps/rejected': -306.5465393066406, 'logps/ref_chosen': -54.64586639404297, 'logps/ref_rejected': -88.19416809082031, 'logits/chosen': -0.18761689960956573, 'logits/rejected': -0.1775480955839157, 'epoch': 0.41}
41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 280/681 [12:26<16:50, 2.52s/it] 41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 281/681 [12:28<16:52, 2.53s/it] 41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 282/681 [12:31<16:43, 2.52s/it] 42%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 283/681 [12:33<16:50, 2.54s/it] 42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 284/681 [12:36<17:08, 2.59s/it] 42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 285/681 [12:38<17:00, 2.58s/it] {'loss': 0.7905, 'grad_norm': 49.41031265258789, 'learning_rate': 3.625819059005228e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.009512031450867653, 'fcm_dpo/q_t': 0.3010271191596985, 'fcm_dpo/delta': -0.016698762774467468, 'fcm_dpo/margin': 106.60298156738281, 'margin_dpo/margin_mean': 106.60298156738281, 'margin_dpo/margin_std': 102.84651947021484, 'logps/chosen': -202.77694702148438, 'logps/rejected': -339.5182189941406, 'logps/ref_chosen': -63.02496337890625, 'logps/ref_rejected': -93.16323852539062, 'logits/chosen': -0.18153177201747894, 'logits/rejected': -0.16163872182369232, 'epoch': 0.42}
42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 285/681 [12:38<17:00, 2.58s/it] 42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 286/681 [12:41<16:56, 2.57s/it] 42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 287/681 [12:43<16:13, 2.47s/it] 42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 288/681 [12:46<16:16, 2.48s/it] 42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 289/681 [12:48<16:09, 2.47s/it] 43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 290/681 [12:51<15:54, 2.44s/it] {'loss': 0.7905, 'grad_norm': 41.782135009765625, 'learning_rate': 3.568162605525952e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.009123164229094982, 'fcm_dpo/q_t': 0.29781579971313477, 'fcm_dpo/delta': -0.08528591692447662, 'fcm_dpo/margin': 118.04217529296875, 'margin_dpo/margin_mean': 118.04217529296875, 'margin_dpo/margin_std': 118.39399719238281, 'logps/chosen': -217.45785522460938, 'logps/rejected': -368.72332763671875, 'logps/ref_chosen': -58.37105178833008, 'logps/ref_rejected': -91.59428405761719, 'logits/chosen': -0.10961093753576279, 'logits/rejected': -0.09905137121677399, 'epoch': 0.43}
43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 290/681 [12:51<15:54, 2.44s/it] 43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 291/681 [12:53<16:05, 2.48s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 292/681 [12:55<15:48, 2.44s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 293/681 [12:58<16:06, 2.49s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 294/681 [13:01<16:03, 2.49s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 295/681 [13:03<15:49, 2.46s/it] {'loss': 0.8541, 'grad_norm': 67.40666198730469, 'learning_rate': 3.509802512179737e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.008718650788068771, 'fcm_dpo/q_t': 0.3172770142555237, 'fcm_dpo/delta': 0.0468270368874073, 'fcm_dpo/margin': 109.77592468261719, 'margin_dpo/margin_mean': 109.77592468261719, 'margin_dpo/margin_std': 119.68659973144531, 'logps/chosen': -198.9319610595703, 'logps/rejected': -338.88726806640625, 'logps/ref_chosen': -55.113426208496094, 'logps/ref_rejected': -85.29283905029297, 'logits/chosen': -0.11454031616449356, 'logits/rejected': -0.10916812717914581, 'epoch': 0.43}
43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 295/681 [13:03<15:49, 2.46s/it] 43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 296/681 [13:05<15:55, 2.48s/it] 44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 297/681 [13:08<16:00, 2.50s/it] 44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 298/681 [13:11<16:36, 2.60s/it] 44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 299/681 [13:13<16:22, 2.57s/it] 44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 300/681 [13:16<16:27, 2.59s/it] {'loss': 0.8634, 'grad_norm': 76.4415054321289, 'learning_rate': 3.4507772230088147e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00930819846689701, 'fcm_dpo/q_t': 0.3122258186340332, 'fcm_dpo/delta': -0.025993477553129196, 'fcm_dpo/margin': 109.86900329589844, 'margin_dpo/margin_mean': 109.86900329589844, 'margin_dpo/margin_std': 126.25106048583984, 'logps/chosen': -212.42636108398438, 'logps/rejected': -359.866455078125, 'logps/ref_chosen': -59.46582794189453, 'logps/ref_rejected': -97.03690338134766, 'logits/chosen': -0.16808557510375977, 'logits/rejected': -0.16672025620937347, 'epoch': 0.44}
44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 300/681 [13:16<16:27, 2.59s/it] 44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 301/681 [13:18<15:45, 2.49s/it] 44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 302/681 [13:21<15:53, 2.52s/it] 44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 303/681 [13:23<16:00, 2.54s/it] 45%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 304/681 [13:26<16:16, 2.59s/it] 45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 305/681 [13:29<16:16, 2.60s/it] {'loss': 0.8036, 'grad_norm': 48.3686408996582, 'learning_rate': 3.391125620245535e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.008549506776034832, 'fcm_dpo/q_t': 0.3066399097442627, 'fcm_dpo/delta': -0.015921849757432938, 'fcm_dpo/margin': 118.4684829711914, 'margin_dpo/margin_mean': 118.46849060058594, 'margin_dpo/margin_std': 118.95068359375, 'logps/chosen': -234.199462890625, 'logps/rejected': -381.8368835449219, 'logps/ref_chosen': -62.78144454956055, 'logps/ref_rejected': -91.95039367675781, 'logits/chosen': -0.10468463599681854, 'logits/rejected': -0.09179846942424774, 'epoch': 0.45}
45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 305/681 [13:29<16:16, 2.60s/it] 45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 306/681 [13:31<16:16, 2.60s/it] 45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 307/681 [13:34<16:40, 2.68s/it] 45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 308/681 [13:37<16:48, 2.70s/it] 45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 309/681 [13:40<16:51, 2.72s/it] 46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 310/681 [13:42<16:38, 2.69s/it] {'loss': 0.8047, 'grad_norm': 86.68696594238281, 'learning_rate': 3.3308869986991487e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0087824622169137, 'fcm_dpo/q_t': 0.3067692816257477, 'fcm_dpo/delta': 0.021257583051919937, 'fcm_dpo/margin': 111.6076889038086, 'margin_dpo/margin_mean': 111.6076889038086, 'margin_dpo/margin_std': 107.86360931396484, 'logps/chosen': -223.5658721923828, 'logps/rejected': -356.5694885253906, 'logps/ref_chosen': -61.359039306640625, 'logps/ref_rejected': -82.75496673583984, 'logits/chosen': -0.07544278353452682, 'logits/rejected': -0.053475070744752884, 'epoch': 0.46}
46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 310/681 [13:42<16:38, 2.69s/it] 46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 311/681 [13:45<16:01, 2.60s/it] 46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 312/681 [13:47<15:24, 2.50s/it] 46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 313/681 [13:49<14:59, 2.44s/it] 46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 314/681 [13:52<15:01, 2.46s/it] 46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 315/681 [13:54<15:00, 2.46s/it] {'loss': 0.8408, 'grad_norm': 103.87069702148438, 'learning_rate': 3.270101039870797e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.008732178248465061, 'fcm_dpo/q_t': 0.3149026334285736, 'fcm_dpo/delta': 0.03534591943025589, 'fcm_dpo/margin': 110.84236145019531, 'margin_dpo/margin_mean': 110.84236145019531, 'margin_dpo/margin_std': 118.48417663574219, 'logps/chosen': -205.45095825195312, 'logps/rejected': -349.1002502441406, 'logps/ref_chosen': -51.77602005004883, 'logps/ref_rejected': -84.58292388916016, 'logits/chosen': -0.07893811911344528, 'logits/rejected': -0.06525443494319916, 'epoch': 0.46}
46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 315/681 [13:54<15:00, 2.46s/it] 46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 316/681 [13:57<15:03, 2.48s/it] 47%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 317/681 [13:59<15:14, 2.51s/it] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 318/681 [14:02<15:07, 2.50s/it] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 319/681 [14:05<15:21, 2.55s/it] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 320/681 [14:07<15:43, 2.61s/it] {'loss': 0.7257, 'grad_norm': 42.092960357666016, 'learning_rate': 3.208807785813777e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.008424820378422737, 'fcm_dpo/q_t': 0.28069472312927246, 'fcm_dpo/delta': -0.15117022395133972, 'fcm_dpo/margin': 134.76324462890625, 'margin_dpo/margin_mean': 134.7632598876953, 'margin_dpo/margin_std': 118.01239013671875, 'logps/chosen': -215.2461700439453, 'logps/rejected': -392.4952392578125, 'logps/ref_chosen': -56.777862548828125, 'logps/ref_rejected': -99.26368713378906, 'logits/chosen': -0.07524473965167999, 'logits/rejected': -0.06744035333395004, 'epoch': 0.47}
47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 320/681 [14:07<15:43, 2.61s/it] 47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 321/681 [14:10<15:35, 2.60s/it] 47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 322/681 [14:12<15:30, 2.59s/it] 47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 323/681 [14:15<15:27, 2.59s/it] 48%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 324/681 [14:17<15:03, 2.53s/it] 48%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 325/681 [14:20<15:19, 2.58s/it] {'loss': 0.8489, 'grad_norm': 62.89131164550781, 'learning_rate': 3.147047612756302e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007868105545639992, 'fcm_dpo/q_t': 0.3126205801963806, 'fcm_dpo/delta': 0.016687119379639626, 'fcm_dpo/margin': 124.93754577636719, 'margin_dpo/margin_mean': 124.93754577636719, 'margin_dpo/margin_std': 132.80572509765625, 'logps/chosen': -293.92755126953125, 'logps/rejected': -444.3836364746094, 'logps/ref_chosen': -58.28468704223633, 'logps/ref_rejected': -83.80326843261719, 'logits/chosen': 0.0841856449842453, 'logits/rejected': 0.0996657982468605, 'epoch': 0.48}
48%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 325/681 [14:20<15:19, 2.58s/it] 48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 326/681 [14:23<15:17, 2.59s/it] 48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 327/681 [14:25<15:26, 2.62s/it] 48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 328/681 [14:28<15:19, 2.61s/it] 48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 329/681 [14:30<14:58, 2.55s/it] 48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 330/681 [14:33<15:03, 2.57s/it] {'loss': 0.7637, 'grad_norm': 76.2926025390625, 'learning_rate': 3.084861204504122e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007621816359460354, 'fcm_dpo/q_t': 0.29238396883010864, 'fcm_dpo/delta': -0.08121494203805923, 'fcm_dpo/margin': 140.6494140625, 'margin_dpo/margin_mean': 140.6494140625, 'margin_dpo/margin_std': 128.74356079101562, 'logps/chosen': -265.3781433105469, 'logps/rejected': -437.31134033203125, 'logps/ref_chosen': -62.75822067260742, 'logps/ref_rejected': -94.04203033447266, 'logits/chosen': 0.003629236714914441, 'logits/rejected': 0.02080373466014862, 'epoch': 0.48}
48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 330/681 [14:33<15:03, 2.57s/it] 49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 331/681 [14:36<15:10, 2.60s/it] 49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 332/681 [14:38<14:56, 2.57s/it] 49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 333/681 [14:41<14:41, 2.53s/it] 49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 334/681 [14:43<14:28, 2.50s/it] 49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 335/681 [14:46<14:30, 2.52s/it] {'loss': 0.8295, 'grad_norm': 97.99361419677734, 'learning_rate': 3.022289525640531e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007474665530025959, 'fcm_dpo/q_t': 0.3141075074672699, 'fcm_dpo/delta': 0.060898564755916595, 'fcm_dpo/margin': 126.42668151855469, 'margin_dpo/margin_mean': 126.42668151855469, 'margin_dpo/margin_std': 124.67610931396484, 'logps/chosen': -255.6044921875, 'logps/rejected': -412.13055419921875, 'logps/ref_chosen': -58.59650421142578, 'logps/ref_rejected': -88.69586944580078, 'logits/chosen': 0.01387687586247921, 'logits/rejected': 0.026036038994789124, 'epoch': 0.49}
49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 335/681 [14:46<14:30, 2.52s/it] 49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 336/681 [14:48<14:32, 2.53s/it] 49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 337/681 [14:50<14:04, 2.46s/it] 50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 338/681 [14:53<14:10, 2.48s/it] 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 339/681 [14:55<13:44, 2.41s/it] 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 340/681 [14:58<13:56, 2.45s/it] {'loss': 0.7682, 'grad_norm': 47.06379318237305, 'learning_rate': 2.959373794541426e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007420250680297613, 'fcm_dpo/q_t': 0.29213762283325195, 'fcm_dpo/delta': -0.07010959088802338, 'fcm_dpo/margin': 143.0354766845703, 'margin_dpo/margin_mean': 143.03546142578125, 'margin_dpo/margin_std': 132.19140625, 'logps/chosen': -247.1556854248047, 'logps/rejected': -426.453125, 'logps/ref_chosen': -58.18162155151367, 'logps/ref_rejected': -94.44358825683594, 'logits/chosen': 0.0238631684333086, 'logits/rejected': 0.039838775992393494, 'epoch': 0.5}
50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 340/681 [14:58<13:56, 2.45s/it] 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 341/681 [15:00<13:32, 2.39s/it] 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 342/681 [15:03<14:05, 2.49s/it] 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 343/681 [15:05<13:54, 2.47s/it] 51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 344/681 [15:08<13:48, 2.46s/it] 51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 345/681 [15:11<14:28, 2.58s/it] {'loss': 0.7665, 'grad_norm': 47.6697998046875, 'learning_rate': 2.896155456223163e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007092430256307125, 'fcm_dpo/q_t': 0.29424718022346497, 'fcm_dpo/delta': -0.05085266754031181, 'fcm_dpo/margin': 147.26475524902344, 'margin_dpo/margin_mean': 147.26475524902344, 'margin_dpo/margin_std': 133.5169219970703, 'logps/chosen': -253.1570587158203, 'logps/rejected': -441.542236328125, 'logps/ref_chosen': -57.9904899597168, 'logps/ref_rejected': -99.11092376708984, 'logits/chosen': -0.01976841688156128, 'logits/rejected': -0.010042941197752953, 'epoch': 0.51}
51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 345/681 [15:11<14:28, 2.58s/it] 51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 346/681 [15:13<14:10, 2.54s/it] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 347/681 [15:15<13:29, 2.42s/it] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 348/681 [15:17<13:13, 2.38s/it] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 349/681 [15:20<13:28, 2.44s/it] 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 350/681 [15:23<13:43, 2.49s/it] {'loss': 0.8404, 'grad_norm': 56.26321792602539, 'learning_rate': 2.8326761550411346e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007030009292066097, 'fcm_dpo/q_t': 0.3119054436683655, 'fcm_dpo/delta': 0.02872460149228573, 'fcm_dpo/margin': 138.34315490722656, 'margin_dpo/margin_mean': 138.34315490722656, 'margin_dpo/margin_std': 145.17849731445312, 'logps/chosen': -304.1668701171875, 'logps/rejected': -473.4678649902344, 'logps/ref_chosen': -58.29923629760742, 'logps/ref_rejected': -89.25711822509766, 'logits/chosen': 0.1253545731306076, 'logits/rejected': 0.13581940531730652, 'epoch': 0.51}
51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 350/681 [15:23<13:43, 2.49s/it] 52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 351/681 [15:25<13:46, 2.50s/it] 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 352/681 [15:28<13:47, 2.51s/it] 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 353/681 [15:30<13:53, 2.54s/it] 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 354/681 [15:33<14:01, 2.57s/it] 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 355/681 [15:35<13:48, 2.54s/it] {'loss': 0.8063, 'grad_norm': 66.82807922363281, 'learning_rate': 2.7689777072570284e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007113814353942871, 'fcm_dpo/q_t': 0.3037022054195404, 'fcm_dpo/delta': -0.0113839628174901, 'fcm_dpo/margin': 141.8028106689453, 'margin_dpo/margin_mean': 141.8028106689453, 'margin_dpo/margin_std': 138.77706909179688, 'logps/chosen': -290.4024658203125, 'logps/rejected': -457.3580627441406, 'logps/ref_chosen': -60.788482666015625, 'logps/ref_rejected': -85.94129943847656, 'logits/chosen': 0.024208009243011475, 'logits/rejected': 0.04891639202833176, 'epoch': 0.52}
52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 355/681 [15:35<13:48, 2.54s/it] 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 356/681 [15:38<14:12, 2.62s/it] 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 357/681 [15:41<14:20, 2.66s/it] 53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 358/681 [15:44<14:27, 2.68s/it] 53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 359/681 [15:46<14:09, 2.64s/it] 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 360/681 [15:49<13:50, 2.59s/it] {'loss': 0.8454, 'grad_norm': 56.25462341308594, 'learning_rate': 2.7051020734928443e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007339042611420155, 'fcm_dpo/q_t': 0.3145308792591095, 'fcm_dpo/delta': 0.027517419308423996, 'fcm_dpo/margin': 132.4971160888672, 'margin_dpo/margin_mean': 132.4971160888672, 'margin_dpo/margin_std': 141.62705993652344, 'logps/chosen': -284.9296875, 'logps/rejected': -440.364990234375, 'logps/ref_chosen': -57.6871337890625, 'logps/ref_rejected': -80.62527465820312, 'logits/chosen': 0.04696974158287048, 'logits/rejected': 0.06719812005758286, 'epoch': 0.53}
53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 360/681 [15:49<13:50, 2.59s/it] 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 361/681 [15:51<13:56, 2.62s/it] 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 362/681 [15:54<13:22, 2.52s/it] 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 363/681 [15:56<12:55, 2.44s/it] 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 364/681 [15:59<13:14, 2.50s/it] 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 365/681 [16:01<13:19, 2.53s/it] {'loss': 0.7741, 'grad_norm': 49.64384460449219, 'learning_rate': 2.641091331089811e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00699001457542181, 'fcm_dpo/q_t': 0.2966029942035675, 'fcm_dpo/delta': -0.04927719756960869, 'fcm_dpo/margin': 149.19345092773438, 'margin_dpo/margin_mean': 149.19345092773438, 'margin_dpo/margin_std': 138.5751495361328, 'logps/chosen': -241.86990356445312, 'logps/rejected': -430.6012268066406, 'logps/ref_chosen': -51.490867614746094, 'logps/ref_rejected': -91.02871704101562, 'logits/chosen': 0.04224974662065506, 'logits/rejected': 0.04576627165079117, 'epoch': 0.54}
54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 365/681 [16:01<13:19, 2.53s/it] 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 366/681 [16:04<13:27, 2.56s/it] 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 367/681 [16:07<13:53, 2.65s/it] 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 368/681 [16:09<13:42, 2.63s/it] 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 369/681 [16:12<13:40, 2.63s/it] 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 370/681 [16:15<13:56, 2.69s/it] {'loss': 0.855, 'grad_norm': 54.650917053222656, 'learning_rate': 2.5769876463904263e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007350992411375046, 'fcm_dpo/q_t': 0.324402391910553, 'fcm_dpo/delta': 0.1297951340675354, 'fcm_dpo/margin': 120.12471771240234, 'margin_dpo/margin_mean': 120.1247329711914, 'margin_dpo/margin_std': 122.92936706542969, 'logps/chosen': -229.25048828125, 'logps/rejected': -380.6962890625, 'logps/ref_chosen': -58.113502502441406, 'logps/ref_rejected': -89.43451690673828, 'logits/chosen': 0.00014039436064194888, 'logits/rejected': 0.010272528044879436, 'epoch': 0.54}
54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 370/681 [16:15<13:56, 2.69s/it] 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 371/681 [16:17<13:50, 2.68s/it] 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 372/681 [16:20<13:07, 2.55s/it] 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 373/681 [16:22<12:56, 2.52s/it] 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 374/681 [16:25<13:08, 2.57s/it] 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 375/681 [16:27<13:06, 2.57s/it] {'loss': 0.8239, 'grad_norm': 71.94976043701172, 'learning_rate': 2.512833246961859e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007453347556293011, 'fcm_dpo/q_t': 0.30160221457481384, 'fcm_dpo/delta': -0.0778079703450203, 'fcm_dpo/margin': 143.21746826171875, 'margin_dpo/margin_mean': 143.21746826171875, 'margin_dpo/margin_std': 150.7921600341797, 'logps/chosen': -273.6061706542969, 'logps/rejected': -440.83758544921875, 'logps/ref_chosen': -65.23600769042969, 'logps/ref_rejected': -89.24995422363281, 'logits/chosen': 0.05768465995788574, 'logits/rejected': 0.08099120855331421, 'epoch': 0.55}
55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 375/681 [16:27<13:06, 2.57s/it] 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 376/681 [16:30<13:23, 2.64s/it] 55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 377/681 [16:33<13:04, 2.58s/it] 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 378/681 [16:35<12:20, 2.44s/it] 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 379/681 [16:37<12:33, 2.50s/it] 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 380/681 [16:40<12:13, 2.44s/it] {'loss': 0.7655, 'grad_norm': 37.941612243652344, 'learning_rate': 2.4486703937790243e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006744793616235256, 'fcm_dpo/q_t': 0.28603968024253845, 'fcm_dpo/delta': -0.134987011551857, 'fcm_dpo/margin': 166.04324340820312, 'margin_dpo/margin_mean': 166.04324340820312, 'margin_dpo/margin_std': 156.43357849121094, 'logps/chosen': -317.9999694824219, 'logps/rejected': -532.8580322265625, 'logps/ref_chosen': -53.33893966674805, 'logps/ref_rejected': -102.15375518798828, 'logits/chosen': 0.21572455763816833, 'logits/rejected': 0.21860823035240173, 'epoch': 0.56}
56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 380/681 [16:40<12:13, 2.44s/it] 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 381/681 [16:42<12:14, 2.45s/it] 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 382/681 [16:45<12:30, 2.51s/it] 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 383/681 [16:47<12:30, 2.52s/it] 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 384/681 [16:50<12:30, 2.53s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 385/681 [16:52<12:20, 2.50s/it] {'loss': 0.8122, 'grad_norm': 49.370338439941406, 'learning_rate': 2.3845413533856514e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0064668795093894005, 'fcm_dpo/q_t': 0.30734530091285706, 'fcm_dpo/delta': 0.0269775390625, 'fcm_dpo/margin': 150.83981323242188, 'margin_dpo/margin_mean': 150.83981323242188, 'margin_dpo/margin_std': 148.15174865722656, 'logps/chosen': -347.1589660644531, 'logps/rejected': -529.0830078125, 'logps/ref_chosen': -58.36262130737305, 'logps/ref_rejected': -89.44685363769531, 'logits/chosen': 0.18446096777915955, 'logits/rejected': 0.1971583068370819, 'epoch': 0.57}
57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 385/681 [16:52<12:20, 2.50s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 386/681 [16:55<12:23, 2.52s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 387/681 [16:57<12:20, 2.52s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 388/681 [17:00<12:10, 2.49s/it] 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 389/681 [17:02<11:58, 2.46s/it] 57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 390/681 [17:05<11:57, 2.46s/it] {'loss': 0.8056, 'grad_norm': 77.2577896118164, 'learning_rate': 2.320488370051681e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00651018600910902, 'fcm_dpo/q_t': 0.30407440662384033, 'fcm_dpo/delta': 0.006901745684444904, 'fcm_dpo/margin': 152.48130798339844, 'margin_dpo/margin_mean': 152.48129272460938, 'margin_dpo/margin_std': 147.57839965820312, 'logps/chosen': -327.7897033691406, 'logps/rejected': -514.3648071289062, 'logps/ref_chosen': -56.380653381347656, 'logps/ref_rejected': -90.47447204589844, 'logits/chosen': 0.12399164587259293, 'logits/rejected': 0.1388627588748932, 'epoch': 0.57}
57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 390/681 [17:05<11:57, 2.46s/it] 57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 391/681 [17:07<12:01, 2.49s/it] 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 392/681 [17:10<12:23, 2.57s/it] 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 393/681 [17:12<12:01, 2.51s/it] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 394/681 [17:15<12:05, 2.53s/it] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 395/681 [17:17<11:54, 2.50s/it] {'loss': 0.8367, 'grad_norm': 77.93980407714844, 'learning_rate': 2.2565536379453404e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0068787201307713985, 'fcm_dpo/q_t': 0.31576859951019287, 'fcm_dpo/delta': 0.04187867045402527, 'fcm_dpo/margin': 139.57540893554688, 'margin_dpo/margin_mean': 139.57540893554688, 'margin_dpo/margin_std': 147.34275817871094, 'logps/chosen': -278.23992919921875, 'logps/rejected': -448.993896484375, 'logps/ref_chosen': -55.95304489135742, 'logps/ref_rejected': -87.13162994384766, 'logits/chosen': 0.05469496175646782, 'logits/rejected': 0.06271407008171082, 'epoch': 0.58}
58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 395/681 [17:17<11:54, 2.50s/it] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 396/681 [17:20<11:53, 2.50s/it] 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 397/681 [17:22<11:45, 2.48s/it] 58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 398/681 [17:25<11:27, 2.43s/it] 59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 399/681 [17:27<11:11, 2.38s/it] 59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 400/681 [17:29<11:26, 2.44s/it] {'loss': 0.767, 'grad_norm': 71.72708129882812, 'learning_rate': 2.192779273338215e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006794418208301067, 'fcm_dpo/q_t': 0.2933744788169861, 'fcm_dpo/delta': -0.05268029496073723, 'fcm_dpo/margin': 154.1851806640625, 'margin_dpo/margin_mean': 154.1851806640625, 'margin_dpo/margin_std': 139.50790405273438, 'logps/chosen': -246.555908203125, 'logps/rejected': -432.85040283203125, 'logps/ref_chosen': -64.59160614013672, 'logps/ref_rejected': -96.700927734375, 'logits/chosen': -0.016925137490034103, 'logits/rejected': 0.0033867184538394213, 'epoch': 0.59}
59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 400/681 [17:29<11:26, 2.44s/it][INFO|trainer.py:4307] 2026-04-22 00:57:56,127 >>
***** Running Evaluation *****
[INFO|trainer.py:4309] 2026-04-22 00:57:56,127 >> Num examples = 2339
[INFO|trainer.py:4312] 2026-04-22 00:57:56,127 >> Batch size = 8
0%| | 0/73 [00:00<?, ?it/s]
3%|████▍ | 2/73 [00:00<00:19, 3.69it/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, 2.10it/s]
11%|█████████████████▉ | 8/73 [00:03<00:33, 1.95it/s]
12%|████████████████████▏ | 9/73 [00:04<00:33, 1.91it/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, 1.79it/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, 1.73it/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, 1.87it/s]
44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 32/73 [00:16<00:21, 1.91it/s]
45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 33/73 [00:17<00:20, 1.94it/s]
47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 34/73 [00:17<00:20, 1.91it/s]
48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 35/73 [00:18<00:20, 1.84it/s]
49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 36/73 [00:19<00:20, 1.85it/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, 1.84it/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, 1.88it/s]
60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 44/73 [00:23<00:15, 1.87it/s]
62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 45/73 [00:23<00:15, 1.79it/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, 1.82it/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, 1.74it/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 [00:30<00:07, 1.88it/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, 1.80it/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, 1.83it/s]
97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 71/73 [00:37<00:01, 1.83it/s]
99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 72/73 [00:38<00:00, 1.82it/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.98it/s]
{'eval_loss': 0.5232132077217102, 'eval_runtime': 39.5117, 'eval_samples_per_second': 59.198, 'eval_steps_per_second': 1.873, 'eval_fcm_dpo/beta': 0.009887248277664185, 'eval_fcm_dpo/q_t': 0.34363260865211487, 'eval_fcm_dpo/delta': 0.0760737881064415, 'eval_fcm_dpo/margin': 94.04965209960938, 'eval_margin_dpo/margin_mean': 94.04964447021484, 'eval_margin_dpo/margin_std': 145.6568603515625, 'eval_logps/chosen': -305.7621765136719, 'eval_logps/rejected': -407.5587158203125, 'eval_logps/ref_chosen': -79.05104064941406, 'eval_logps/ref_rejected': -86.79793548583984, 'eval_logits/chosen': 0.006849322468042374, 'eval_logits/rejected': 0.028473298996686935, 'epoch': 0.59}
59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 400/681 [18:09<11:26, 2.44s/it]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.98it/s]
 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 401/681 [18:11<1:06:54, 14.34s/it] 59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 402/681 [18:14<49:57, 10.74s/it] 59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 403/681 [18:16<38:09, 8.24s/it] 59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 404/681 [18:19<30:06, 6.52s/it] 59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 405/681 [18:21<24:09, 5.25s/it] {'loss': 0.8047, 'grad_norm': 80.5892333984375, 'learning_rate': 2.129207286861638e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00876363180577755, 'fcm_dpo/q_t': 0.2732911705970764, 'fcm_dpo/delta': -0.39350950717926025, 'fcm_dpo/margin': 152.52651977539062, 'margin_dpo/margin_mean': 152.5264892578125, 'margin_dpo/margin_std': 158.84365844726562, 'logps/chosen': -250.5602569580078, 'logps/rejected': -430.75836181640625, 'logps/ref_chosen': -53.61777877807617, 'logps/ref_rejected': -81.28938293457031, 'logits/chosen': 0.08245402574539185, 'logits/rejected': 0.09595631062984467, 'epoch': 0.59}
59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 405/681 [18:21<24:09, 5.25s/it] 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 406/681 [18:23<20:10, 4.40s/it] 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 407/681 [18:26<17:25, 3.82s/it] 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 408/681 [18:29<15:45, 3.46s/it] 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 409/681 [18:31<14:35, 3.22s/it] 60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 410/681 [18:34<13:35, 3.01s/it] {'loss': 0.8424, 'grad_norm': 37.665645599365234, 'learning_rate': 2.065879555832674e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007610198110342026, 'fcm_dpo/q_t': 0.30888423323631287, 'fcm_dpo/delta': -0.005237111356109381, 'fcm_dpo/margin': 131.73397827148438, 'margin_dpo/margin_mean': 131.73397827148438, 'margin_dpo/margin_std': 140.30471801757812, 'logps/chosen': -268.45806884765625, 'logps/rejected': -426.82147216796875, 'logps/ref_chosen': -58.9287223815918, 'logps/ref_rejected': -85.55818176269531, 'logits/chosen': 0.03756345808506012, 'logits/rejected': 0.06168060749769211, 'epoch': 0.6}
60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 410/681 [18:34<13:35, 3.01s/it] 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 411/681 [18:36<12:27, 2.77s/it] 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 412/681 [18:38<11:54, 2.66s/it] 61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 413/681 [18:41<11:49, 2.65s/it] 61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 414/681 [18:43<11:39, 2.62s/it] 61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 415/681 [18:46<11:45, 2.65s/it] {'loss': 0.8107, 'grad_norm': 57.69986343383789, 'learning_rate': 2.002837796667909e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0075039928779006, 'fcm_dpo/q_t': 0.30245256423950195, 'fcm_dpo/delta': -0.041446395218372345, 'fcm_dpo/margin': 137.97164916992188, 'margin_dpo/margin_mean': 137.97164916992188, 'margin_dpo/margin_std': 139.51095581054688, 'logps/chosen': -316.216064453125, 'logps/rejected': -489.40167236328125, 'logps/ref_chosen': -58.45662307739258, 'logps/ref_rejected': -93.67063903808594, 'logits/chosen': 0.09034428745508194, 'logits/rejected': 0.1039205938577652, 'epoch': 0.61}
61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 415/681 [18:46<11:45, 2.65s/it] 61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 416/681 [18:49<11:32, 2.61s/it] 61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 417/681 [18:51<11:15, 2.56s/it] 61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 418/681 [18:54<11:18, 2.58s/it] 62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 419/681 [18:56<11:09, 2.56s/it] 62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 420/681 [18:59<11:00, 2.53s/it] {'loss': 0.7632, 'grad_norm': 74.29497528076172, 'learning_rate': 1.9401235374032425e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006540152244269848, 'fcm_dpo/q_t': 0.287302702665329, 'fcm_dpo/delta': -0.1377246230840683, 'fcm_dpo/margin': 170.90652465820312, 'margin_dpo/margin_mean': 170.9065399169922, 'margin_dpo/margin_std': 162.65200805664062, 'logps/chosen': -374.59149169921875, 'logps/rejected': -566.1260986328125, 'logps/ref_chosen': -64.2349853515625, 'logps/ref_rejected': -84.86299133300781, 'logits/chosen': 0.19877588748931885, 'logits/rejected': 0.22694358229637146, 'epoch': 0.62}
62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 420/681 [18:59<11:00, 2.53s/it] 62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 421/681 [19:01<11:00, 2.54s/it] 62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 422/681 [19:04<11:13, 2.60s/it] 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 423/681 [19:06<10:52, 2.53s/it] 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 424/681 [19:09<11:02, 2.58s/it] 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 425/681 [19:12<11:00, 2.58s/it] {'loss': 0.8659, 'grad_norm': 45.669525146484375, 'learning_rate': 1.8777780903377732e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006726304534822702, 'fcm_dpo/q_t': 0.32028037309646606, 'fcm_dpo/delta': 0.09040592610836029, 'fcm_dpo/margin': 136.3487091064453, 'margin_dpo/margin_mean': 136.3487091064453, 'margin_dpo/margin_std': 148.36148071289062, 'logps/chosen': -280.62823486328125, 'logps/rejected': -446.09393310546875, 'logps/ref_chosen': -56.054161071777344, 'logps/ref_rejected': -85.17119598388672, 'logits/chosen': 0.08228816837072372, 'logits/rejected': 0.09816490858793259, 'epoch': 0.62}
62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 425/681 [19:12<11:00, 2.58s/it] 63%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 426/681 [19:14<11:01, 2.59s/it] 63%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 427/681 [19:17<10:57, 2.59s/it] 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 428/681 [19:20<11:00, 2.61s/it] 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 429/681 [19:22<11:04, 2.64s/it] 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 430/681 [19:25<11:17, 2.70s/it] {'loss': 0.843, 'grad_norm': 55.725528717041016, 'learning_rate': 1.8158425248197928e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007214270532131195, 'fcm_dpo/q_t': 0.3152838349342346, 'fcm_dpo/delta': 0.05701718479394913, 'fcm_dpo/margin': 131.32492065429688, 'margin_dpo/margin_mean': 131.32492065429688, 'margin_dpo/margin_std': 136.3804473876953, 'logps/chosen': -260.875, 'logps/rejected': -414.8206481933594, 'logps/ref_chosen': -69.24568176269531, 'logps/ref_rejected': -91.8664321899414, 'logits/chosen': -0.05021911859512329, 'logits/rejected': -0.02161559835076332, 'epoch': 0.63}
63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 430/681 [19:25<11:17, 2.70s/it] 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 431/681 [19:28<11:11, 2.69s/it] 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 432/681 [19:30<11:12, 2.70s/it] 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 433/681 [19:33<10:47, 2.61s/it] 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 434/681 [19:35<10:37, 2.58s/it] 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 435/681 [19:38<10:08, 2.47s/it] {'loss': 0.7875, 'grad_norm': 33.727622985839844, 'learning_rate': 1.7543576401928218e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.007029211614280939, 'fcm_dpo/q_t': 0.295867919921875, 'fcm_dpo/delta': -0.056614942848682404, 'fcm_dpo/margin': 149.05471801757812, 'margin_dpo/margin_mean': 149.05471801757812, 'margin_dpo/margin_std': 141.10134887695312, 'logps/chosen': -266.8647155761719, 'logps/rejected': -446.5721740722656, 'logps/ref_chosen': -60.03449630737305, 'logps/ref_rejected': -90.6872329711914, 'logits/chosen': 0.04893326759338379, 'logits/rejected': 0.06856132298707962, 'epoch': 0.64}
64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 435/681 [19:38<10:08, 2.47s/it] 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 436/681 [19:40<10:33, 2.59s/it] 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 437/681 [19:43<10:37, 2.61s/it] 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 438/681 [19:46<10:17, 2.54s/it] 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 439/681 [19:48<10:11, 2.53s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 440/681 [19:50<09:54, 2.47s/it] {'loss': 0.812, 'grad_norm': 47.22258758544922, 'learning_rate': 1.6933639389195134e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006822484079748392, 'fcm_dpo/q_t': 0.30818983912467957, 'fcm_dpo/delta': 0.013211876153945923, 'fcm_dpo/margin': 144.6233673095703, 'margin_dpo/margin_mean': 144.6233673095703, 'margin_dpo/margin_std': 141.59542846679688, 'logps/chosen': -308.7546691894531, 'logps/rejected': -473.54083251953125, 'logps/ref_chosen': -65.50349426269531, 'logps/ref_rejected': -85.66627502441406, 'logits/chosen': 0.08384235203266144, 'logits/rejected': 0.1115858182311058, 'epoch': 0.65}
65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 440/681 [19:50<09:54, 2.47s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 441/681 [19:53<10:06, 2.53s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 442/681 [19:55<09:52, 2.48s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 443/681 [19:58<10:05, 2.54s/it] 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 444/681 [20:01<09:56, 2.52s/it] 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 445/681 [20:03<09:54, 2.52s/it] {'loss': 0.8005, 'grad_norm': 49.451751708984375, 'learning_rate': 1.6329015999011182e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006704818457365036, 'fcm_dpo/q_t': 0.2981015145778656, 'fcm_dpo/delta': -0.0901242271065712, 'fcm_dpo/margin': 160.96018981933594, 'margin_dpo/margin_mean': 160.96018981933594, 'margin_dpo/margin_std': 165.419189453125, 'logps/chosen': -342.56353759765625, 'logps/rejected': -532.724853515625, 'logps/ref_chosen': -60.72443389892578, 'logps/ref_rejected': -89.9255142211914, 'logits/chosen': 0.13737985491752625, 'logits/rejected': 0.1538257598876953, 'epoch': 0.65}
65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 445/681 [20:03<09:54, 2.52s/it] 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 446/681 [20:06<09:56, 2.54s/it] 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 447/681 [20:08<09:47, 2.51s/it] 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 448/681 [20:11<09:53, 2.55s/it] 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 449/681 [20:13<09:44, 2.52s/it] 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 450/681 [20:16<09:48, 2.55s/it] {'loss': 0.77, 'grad_norm': 54.31269073486328, 'learning_rate': 1.573010452010098e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006186770740896463, 'fcm_dpo/q_t': 0.2926211357116699, 'fcm_dpo/delta': -0.08101926743984222, 'fcm_dpo/margin': 173.30300903320312, 'margin_dpo/margin_mean': 173.30300903320312, 'margin_dpo/margin_std': 166.47640991210938, 'logps/chosen': -358.87921142578125, 'logps/rejected': -570.9348754882812, 'logps/ref_chosen': -59.96248245239258, 'logps/ref_rejected': -98.71509552001953, 'logits/chosen': 0.17226827144622803, 'logits/rejected': 0.18348528444766998, 'epoch': 0.66}
66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 450/681 [20:16<09:48, 2.55s/it] 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 451/681 [20:18<09:21, 2.44s/it] 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 452/681 [20:20<09:17, 2.44s/it] 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 453/681 [20:23<09:04, 2.39s/it] 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 454/681 [20:25<09:07, 2.41s/it] 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 455/681 [20:28<09:07, 2.42s/it] {'loss': 0.778, 'grad_norm': 46.66022491455078, 'learning_rate': 1.5137299478533064e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005956509616225958, 'fcm_dpo/q_t': 0.2964968979358673, 'fcm_dpo/delta': -0.042925093322992325, 'fcm_dpo/margin': 174.29293823242188, 'margin_dpo/margin_mean': 174.29290771484375, 'margin_dpo/margin_std': 163.45718383789062, 'logps/chosen': -354.7815246582031, 'logps/rejected': -565.2252197265625, 'logps/ref_chosen': -54.48131561279297, 'logps/ref_rejected': -90.6321029663086, 'logits/chosen': 0.21964845061302185, 'logits/rejected': 0.239833801984787, 'epoch': 0.67}
67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 455/681 [20:28<09:07, 2.42s/it] 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 456/681 [20:30<09:15, 2.47s/it] 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 457/681 [20:33<09:17, 2.49s/it] 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 458/681 [20:35<09:15, 2.49s/it] 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 459/681 [20:38<09:18, 2.51s/it] 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 460/681 [20:40<09:23, 2.55s/it] {'loss': 0.7581, 'grad_norm': 44.3757438659668, 'learning_rate': 1.4550991377830423e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005550770089030266, 'fcm_dpo/q_t': 0.29349032044410706, 'fcm_dpo/delta': -0.038787856698036194, 'fcm_dpo/margin': 186.31370544433594, 'margin_dpo/margin_mean': 186.313720703125, 'margin_dpo/margin_std': 163.4239044189453, 'logps/chosen': -343.68719482421875, 'logps/rejected': -572.6843872070312, 'logps/ref_chosen': -52.97611618041992, 'logps/ref_rejected': -95.65971374511719, 'logits/chosen': 0.18749204277992249, 'logits/rejected': 0.1999995857477188, 'epoch': 0.68}
68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 460/681 [20:40<09:23, 2.55s/it] 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 461/681 [20:43<09:30, 2.60s/it] 68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 462/681 [20:46<09:19, 2.56s/it] 68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 463/681 [20:48<09:13, 2.54s/it] 68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 464/681 [20:50<08:51, 2.45s/it] 68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 465/681 [20:53<08:55, 2.48s/it] {'loss': 0.8147, 'grad_norm': 41.693294525146484, 'learning_rate': 1.3971566441730714e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005766182206571102, 'fcm_dpo/q_t': 0.30810102820396423, 'fcm_dpo/delta': 0.007664884440600872, 'fcm_dpo/margin': 171.88845825195312, 'margin_dpo/margin_mean': 171.88845825195312, 'margin_dpo/margin_std': 170.59255981445312, 'logps/chosen': -379.27606201171875, 'logps/rejected': -587.0375366210938, 'logps/ref_chosen': -58.2827033996582, 'logps/ref_rejected': -94.15567779541016, 'logits/chosen': 0.21744711697101593, 'logits/rejected': 0.22756743431091309, 'epoch': 0.68}
68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 465/681 [20:53<08:55, 2.48s/it] 68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 466/681 [20:55<08:59, 2.51s/it] 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 467/681 [20:58<08:54, 2.50s/it] 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 468/681 [21:01<09:08, 2.57s/it] 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 469/681 [21:03<09:13, 2.61s/it] 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 470/681 [21:06<08:54, 2.53s/it] {'loss': 0.7856, 'grad_norm': 34.60992431640625, 'learning_rate': 1.339940635976592e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.00537510309368372, 'fcm_dpo/q_t': 0.29564154148101807, 'fcm_dpo/delta': -0.05350829288363457, 'fcm_dpo/margin': 194.76451110839844, 'margin_dpo/margin_mean': 194.7645263671875, 'margin_dpo/margin_std': 185.07159423828125, 'logps/chosen': -405.76971435546875, 'logps/rejected': -634.1751708984375, 'logps/ref_chosen': -62.69774627685547, 'logps/ref_rejected': -96.33873748779297, 'logits/chosen': 0.20110762119293213, 'logits/rejected': 0.22162282466888428, 'epoch': 0.69}
69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 470/681 [21:06<08:54, 2.53s/it] 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 471/681 [21:08<08:44, 2.50s/it] 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 472/681 [21:11<09:00, 2.58s/it] 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 473/681 [21:14<09:08, 2.64s/it] 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 474/681 [21:16<09:14, 2.68s/it] 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 475/681 [21:19<08:56, 2.60s/it] {'loss': 0.8334, 'grad_norm': 59.90799331665039, 'learning_rate': 1.2834888035828596e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005407982971519232, 'fcm_dpo/q_t': 0.31317138671875, 'fcm_dpo/delta': 0.04896858334541321, 'fcm_dpo/margin': 176.5228271484375, 'margin_dpo/margin_mean': 176.52281188964844, 'margin_dpo/margin_std': 181.145263671875, 'logps/chosen': -395.1552734375, 'logps/rejected': -602.97802734375, 'logps/ref_chosen': -61.12194061279297, 'logps/ref_rejected': -92.42192077636719, 'logits/chosen': 0.13768652081489563, 'logits/rejected': 0.15576650202274323, 'epoch': 0.7}
70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 475/681 [21:19<08:56, 2.60s/it] 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 476/681 [21:21<08:47, 2.57s/it] 70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 477/681 [21:24<08:41, 2.56s/it] 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 478/681 [21:27<08:46, 2.59s/it] 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 479/681 [21:29<08:32, 2.54s/it] 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 480/681 [21:31<08:20, 2.49s/it] {'loss': 0.8451, 'grad_norm': 74.00138854980469, 'learning_rate': 1.227838333989088e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005679582245647907, 'fcm_dpo/q_t': 0.3155754506587982, 'fcm_dpo/delta': 0.06495720893144608, 'fcm_dpo/margin': 165.47451782226562, 'margin_dpo/margin_mean': 165.47451782226562, 'margin_dpo/margin_std': 170.61659240722656, 'logps/chosen': -374.6919250488281, 'logps/rejected': -569.2674560546875, 'logps/ref_chosen': -53.550628662109375, 'logps/ref_rejected': -82.65167999267578, 'logits/chosen': 0.15134042501449585, 'logits/rejected': 0.1730061173439026, 'epoch': 0.7}
70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 480/681 [21:31<08:20, 2.49s/it] 71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 481/681 [21:34<08:23, 2.52s/it] 71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 482/681 [21:37<08:27, 2.55s/it] 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 483/681 [21:39<08:27, 2.57s/it] 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 484/681 [21:41<08:09, 2.48s/it] 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 485/681 [21:44<08:05, 2.48s/it] {'loss': 0.7769, 'grad_norm': 38.076080322265625, 'learning_rate': 1.1730258863039347e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005770521704107523, 'fcm_dpo/q_t': 0.2955150008201599, 'fcm_dpo/delta': -0.054512571543455124, 'fcm_dpo/margin': 181.7024688720703, 'margin_dpo/margin_mean': 181.7024688720703, 'margin_dpo/margin_std': 169.85366821289062, 'logps/chosen': -374.17266845703125, 'logps/rejected': -587.8145141601562, 'logps/ref_chosen': -60.76704788208008, 'logps/ref_rejected': -92.70649719238281, 'logits/chosen': 0.11906009912490845, 'logits/rejected': 0.14106717705726624, 'epoch': 0.71}
71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 485/681 [21:44<08:05, 2.48s/it] 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 486/681 [21:46<07:51, 2.42s/it] 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 487/681 [21:49<08:01, 2.48s/it] 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 488/681 [21:51<08:04, 2.51s/it] 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 489/681 [21:54<07:57, 2.48s/it] 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 490/681 [21:57<08:07, 2.55s/it] {'loss': 0.808, 'grad_norm': 46.15083312988281, 'learning_rate': 1.1190875675987355e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.005647027865052223, 'fcm_dpo/q_t': 0.3089732229709625, 'fcm_dpo/delta': 0.04806803911924362, 'fcm_dpo/margin': 169.46475219726562, 'margin_dpo/margin_mean': 169.46475219726562, 'margin_dpo/margin_std': 158.5917510986328, 'logps/chosen': -354.3033447265625, 'logps/rejected': -561.6610717773438, 'logps/ref_chosen': -53.78142547607422, 'logps/ref_rejected': -91.67438507080078, 'logits/chosen': 0.08161328732967377, 'logits/rejected': 0.10188315063714981, 'epoch': 0.72}
72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 490/681 [21:57<08:07, 2.55s/it] 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 491/681 [21:59<07:57, 2.51s/it] 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 492/681 [22:02<07:57, 2.53s/it] 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 493/681 [22:04<08:10, 2.61s/it] 73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 494/681 [22:07<08:01, 2.57s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 495/681 [22:09<08:00, 2.58s/it] {'loss': 0.8564, 'grad_norm': 53.868595123291016, 'learning_rate': 1.0660589091223854e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.006240219343453646, 'fcm_dpo/q_t': 0.3135624825954437, 'fcm_dpo/delta': 0.039695724844932556, 'fcm_dpo/margin': 153.99688720703125, 'margin_dpo/margin_mean': 153.99688720703125, 'margin_dpo/margin_std': 165.22085571289062, 'logps/chosen': -352.9208679199219, 'logps/rejected': -530.171630859375, 'logps/ref_chosen': -58.9004020690918, 'logps/ref_rejected': -82.15424346923828, 'logits/chosen': 0.12279490381479263, 'logits/rejected': 0.14274553954601288, 'epoch': 0.73}
73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 495/681 [22:09<08:00, 2.58s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 496/681 [22:12<08:06, 2.63s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 497/681 [22:15<08:06, 2.64s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 498/681 [22:18<08:12, 2.69s/it] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 499/681 [22:20<07:59, 2.63s/it] 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 500/681 [22:23<07:44, 2.57s/it] {'loss': 0.8433, 'grad_norm': 49.95294189453125, 'learning_rate': 1.0139748428955333e-07, 'fcm_dpo/beta': 0.0063318656757473946, 'fcm_dpo/q_t': 0.3127899467945099, 'fcm_dpo/delta': 0.0376526415348053, 'fcm_dpo/margin': 152.19857788085938, 'margin_dpo/margin_mean': 152.19857788085938, 'margin_dpo/margin_std': 158.50917053222656, 'logps/chosen': -378.79486083984375, 'logps/rejected': -556.7762451171875, 'logps/ref_chosen': -62.13483810424805, 'logps/ref_rejected': -87.91773223876953, 'logits/chosen': 0.11964716762304306, 'logits/rejected': 0.13759367167949677, 'epoch': 0.73}
73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 500/681 [22:23<07:44, 2.57s/it] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 501/681 [22:25<07:38, 2.55s/it] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 502/681 [22:28<07:37, 2.56s/it] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 503/681 [22:30<07:42, 2.60s/it] 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 504/681 [22:33<07:41, 2.61s/it] 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 505/681 [22:36<07:37, 2.60s/it] {'loss': 0.7789, 'grad_norm': 97.13284301757812, 'learning_rate': 9.628696786995188e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005962314549833536, 'fcm_dpo/q_t': 0.29466599225997925, 'fcm_dpo/delta': -0.04856229946017265, 'fcm_dpo/margin': 174.53497314453125, 'margin_dpo/margin_mean': 174.5349884033203, 'margin_dpo/margin_std': 157.0460205078125, 'logps/chosen': -379.09417724609375, 'logps/rejected': -578.5890502929688, 'logps/ref_chosen': -62.631813049316406, 'logps/ref_rejected': -87.59168243408203, 'logits/chosen': 0.1509219855070114, 'logits/rejected': 0.1782134473323822, 'epoch': 0.74}
74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 505/681 [22:36<07:37, 2.60s/it] 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 506/681 [22:38<07:22, 2.53s/it] 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 507/681 [22:40<07:14, 2.50s/it] 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 508/681 [22:43<07:29, 2.60s/it] 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 509/681 [22:46<07:28, 2.61s/it] 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 510/681 [22:49<07:36, 2.67s/it] {'loss': 0.7986, 'grad_norm': 51.482826232910156, 'learning_rate': 9.127770814751932e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005955955013632774, 'fcm_dpo/q_t': 0.30395492911338806, 'fcm_dpo/delta': -0.02068263851106167, 'fcm_dpo/margin': 170.916748046875, 'margin_dpo/margin_mean': 170.916748046875, 'margin_dpo/margin_std': 168.501953125, 'logps/chosen': -393.43707275390625, 'logps/rejected': -594.8886108398438, 'logps/ref_chosen': -60.552574157714844, 'logps/ref_rejected': -91.0874252319336, 'logits/chosen': 0.1670006364583969, 'logits/rejected': 0.18064869940280914, 'epoch': 0.75}
75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 510/681 [22:49<07:36, 2.67s/it] 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 511/681 [22:51<07:27, 2.63s/it] 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 512/681 [22:53<07:04, 2.51s/it] 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 513/681 [22:56<07:11, 2.57s/it] 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 514/681 [22:59<07:12, 2.59s/it] 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 515/681 [23:01<07:14, 2.62s/it] {'loss': 0.8517, 'grad_norm': 42.39580535888672, 'learning_rate': 8.637300491465272e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005851385649293661, 'fcm_dpo/q_t': 0.3152884542942047, 'fcm_dpo/delta': 0.049037761986255646, 'fcm_dpo/margin': 163.44979858398438, 'margin_dpo/margin_mean': 163.44979858398438, 'margin_dpo/margin_std': 174.04823303222656, 'logps/chosen': -373.1913757324219, 'logps/rejected': -559.0706787109375, 'logps/ref_chosen': -60.9382438659668, 'logps/ref_rejected': -83.36767578125, 'logits/chosen': 0.17646808922290802, 'logits/rejected': 0.19573770463466644, 'epoch': 0.76}
76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 515/681 [23:01<07:14, 2.62s/it] 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 516/681 [23:04<06:49, 2.48s/it] 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 517/681 [23:06<06:46, 2.48s/it] 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 518/681 [23:09<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': 0.8064, 'grad_norm': 38.39859390258789, 'learning_rate': 8.15760890883607e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005991171579807997, 'fcm_dpo/q_t': 0.30548095703125, 'fcm_dpo/delta': -0.0007207244634628296, 'fcm_dpo/margin': 166.78158569335938, 'margin_dpo/margin_mean': 166.78158569335938, 'margin_dpo/margin_std': 163.54275512695312, 'logps/chosen': -342.5378112792969, 'logps/rejected': -541.9517211914062, 'logps/ref_chosen': -65.47642517089844, 'logps/ref_rejected': -98.10872650146484, 'logits/chosen': 0.09400401264429092, 'logits/rejected': 0.10684072971343994, 'epoch': 0.76}
76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 520/681 [23:14<07:01, 2.62s/it] 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 521/681 [23:17<07:04, 2.65s/it] 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 522/681 [23:19<06:58, 2.63s/it] 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 523/681 [23:22<07:03, 2.68s/it] 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 524/681 [23:25<06:56, 2.65s/it] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 525/681 [23:27<06:54, 2.66s/it] {'loss': 0.8249, 'grad_norm': 40.531497955322266, 'learning_rate': 7.689012058193384e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.006436540279537439, 'fcm_dpo/q_t': 0.3091326355934143, 'fcm_dpo/delta': 0.037472836673259735, 'fcm_dpo/margin': 149.70407104492188, 'margin_dpo/margin_mean': 149.70407104492188, 'margin_dpo/margin_std': 147.34591674804688, 'logps/chosen': -327.15350341796875, 'logps/rejected': -500.66766357421875, 'logps/ref_chosen': -59.072021484375, 'logps/ref_rejected': -82.8821792602539, 'logits/chosen': 0.10942535102367401, 'logits/rejected': 0.13167142868041992, 'epoch': 0.77}
77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 525/681 [23:28<06:54, 2.66s/it] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 526/681 [23:30<06:44, 2.61s/it] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 527/681 [23:33<06:41, 2.61s/it] 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 528/681 [23:35<06:41, 2.62s/it] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 529/681 [23:38<06:40, 2.63s/it] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 530/681 [23:41<06:39, 2.65s/it] {'loss': 0.7995, 'grad_norm': 47.252288818359375, 'learning_rate': 7.231818622338822e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.00635374104604125, 'fcm_dpo/q_t': 0.30375149846076965, 'fcm_dpo/delta': -0.006808423902839422, 'fcm_dpo/margin': 158.07611083984375, 'margin_dpo/margin_mean': 158.07608032226562, 'margin_dpo/margin_std': 149.02304077148438, 'logps/chosen': -342.89794921875, 'logps/rejected': -526.872802734375, 'logps/ref_chosen': -61.11234664916992, 'logps/ref_rejected': -87.01112365722656, 'logits/chosen': 0.11862097680568695, 'logits/rejected': 0.14111658930778503, 'epoch': 0.78}
78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 530/681 [23:41<06:39, 2.65s/it] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 531/681 [23:43<06:15, 2.50s/it] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 532/681 [23:45<06:21, 2.56s/it] 78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 533/681 [23:48<06:23, 2.59s/it] 78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 534/681 [23:51<06:18, 2.58s/it] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 535/681 [23:53<06:20, 2.61s/it] {'loss': 0.775, 'grad_norm': 43.50486755371094, 'learning_rate': 6.786329772205246e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.006171065382659435, 'fcm_dpo/q_t': 0.2947761118412018, 'fcm_dpo/delta': -0.05086851119995117, 'fcm_dpo/margin': 169.0679168701172, 'margin_dpo/margin_mean': 169.0679168701172, 'margin_dpo/margin_std': 153.8284912109375, 'logps/chosen': -341.5918884277344, 'logps/rejected': -531.4197998046875, 'logps/ref_chosen': -60.96736526489258, 'logps/ref_rejected': -81.727294921875, 'logits/chosen': 0.13510656356811523, 'logits/rejected': 0.16101349890232086, 'epoch': 0.79}
79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 535/681 [23:53<06:20, 2.61s/it] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 536/681 [23:56<06:18, 2.61s/it] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 537/681 [23:58<06:12, 2.59s/it] 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 538/681 [24:01<06:10, 2.59s/it] 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 539/681 [24:04<06:12, 2.63s/it] 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 540/681 [24:06<06:11, 2.64s/it] {'loss': 0.7675, 'grad_norm': 64.07243347167969, 'learning_rate': 6.352838968463919e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005736497696489096, 'fcm_dpo/q_t': 0.2930430471897125, 'fcm_dpo/delta': -0.06654427945613861, 'fcm_dpo/margin': 184.36936950683594, 'margin_dpo/margin_mean': 184.36936950683594, 'margin_dpo/margin_std': 169.51486206054688, 'logps/chosen': -348.2706604003906, 'logps/rejected': -564.4058837890625, 'logps/ref_chosen': -58.64385986328125, 'logps/ref_rejected': -90.40965270996094, 'logits/chosen': 0.12933237850666046, 'logits/rejected': 0.1510297656059265, 'epoch': 0.79}
79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 540/681 [24:06<06:11, 2.64s/it] 79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 541/681 [24:09<05:56, 2.54s/it] 80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 542/681 [24:11<05:57, 2.57s/it] 80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 543/681 [24:14<05:54, 2.57s/it] 80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 544/681 [24:16<05:49, 2.55s/it] 80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 545/681 [24:19<05:53, 2.60s/it] {'loss': 0.8348, 'grad_norm': 48.44090270996094, 'learning_rate': 5.9316317682106294e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005900930613279343, 'fcm_dpo/q_t': 0.3134654462337494, 'fcm_dpo/delta': 0.03893137350678444, 'fcm_dpo/margin': 163.19003295898438, 'margin_dpo/margin_mean': 163.19003295898438, 'margin_dpo/margin_std': 170.00575256347656, 'logps/chosen': -394.77392578125, 'logps/rejected': -593.6712646484375, 'logps/ref_chosen': -64.73474884033203, 'logps/ref_rejected': -100.44208526611328, 'logits/chosen': 0.14699451625347137, 'logits/rejected': 0.16024695336818695, 'epoch': 0.8}
80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 545/681 [24:19<05:53, 2.60s/it] 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 546/681 [24:22<05:47, 2.58s/it] 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 547/681 [24:24<05:50, 2.62s/it] 80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 548/681 [24:27<05:42, 2.57s/it] 81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 549/681 [24:29<05:35, 2.54s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 550/681 [24:32<05:33, 2.54s/it] {'loss': 0.8232, 'grad_norm': 48.28050994873047, 'learning_rate': 5.5229856368582376e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.00598874781280756, 'fcm_dpo/q_t': 0.30985692143440247, 'fcm_dpo/delta': 0.04262319952249527, 'fcm_dpo/margin': 160.43338012695312, 'margin_dpo/margin_mean': 160.43338012695312, 'margin_dpo/margin_std': 160.04835510253906, 'logps/chosen': -380.16876220703125, 'logps/rejected': -568.6190185546875, 'logps/ref_chosen': -59.13951873779297, 'logps/ref_rejected': -87.15635681152344, 'logits/chosen': 0.1386023908853531, 'logits/rejected': 0.1567370593547821, 'epoch': 0.81}
81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 550/681 [24:32<05:33, 2.54s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 551/681 [24:34<05:25, 2.51s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 552/681 [24:37<05:18, 2.47s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 553/681 [24:39<05:19, 2.49s/it] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 554/681 [24:42<05:19, 2.52s/it] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 555/681 [24:44<05:12, 2.48s/it] {'loss': 0.7534, 'grad_norm': 65.35738372802734, 'learning_rate': 5.127169765359515e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005587672349065542, 'fcm_dpo/q_t': 0.2846675515174866, 'fcm_dpo/delta': -0.13118276000022888, 'fcm_dpo/margin': 199.08775329589844, 'margin_dpo/margin_mean': 199.08773803710938, 'margin_dpo/margin_std': 179.85818481445312, 'logps/chosen': -381.3880615234375, 'logps/rejected': -620.7949829101562, 'logps/ref_chosen': -62.1995849609375, 'logps/ref_rejected': -102.51883697509766, 'logits/chosen': 0.12665621936321259, 'logits/rejected': 0.147970512509346, 'epoch': 0.81}
81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 555/681 [24:44<05:12, 2.48s/it] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 556/681 [24:47<05:21, 2.57s/it] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 557/681 [24:50<05:19, 2.58s/it] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 558/681 [24:52<05:18, 2.59s/it] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 559/681 [24:55<05:13, 2.57s/it] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 560/681 [24:57<05:17, 2.62s/it] {'loss': 0.8088, 'grad_norm': 38.78322219848633, 'learning_rate': 4.7444448928806615e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005411994643509388, 'fcm_dpo/q_t': 0.30980902910232544, 'fcm_dpo/delta': 0.03394172340631485, 'fcm_dpo/margin': 178.8895721435547, 'margin_dpo/margin_mean': 178.88958740234375, 'margin_dpo/margin_std': 170.66427612304688, 'logps/chosen': -396.4398498535156, 'logps/rejected': -611.1624755859375, 'logps/ref_chosen': -61.541908264160156, 'logps/ref_rejected': -97.37491607666016, 'logits/chosen': 0.17429454624652863, 'logits/rejected': 0.19978392124176025, 'epoch': 0.82}
82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 560/681 [24:58<05:17, 2.62s/it] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 561/681 [25:00<05:07, 2.56s/it] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 562/681 [25:03<05:08, 2.59s/it] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 563/681 [25:05<04:55, 2.51s/it] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 564/681 [25:07<04:51, 2.49s/it] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 565/681 [25:10<04:56, 2.56s/it] {'loss': 0.7993, 'grad_norm': 44.58524703979492, 'learning_rate': 4.375063135042445e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0056685106828808784, 'fcm_dpo/q_t': 0.3043767809867859, 'fcm_dpo/delta': 3.868490603053942e-05, 'fcm_dpo/margin': 176.0917205810547, 'margin_dpo/margin_mean': 176.09170532226562, 'margin_dpo/margin_std': 167.57518005371094, 'logps/chosen': -416.82061767578125, 'logps/rejected': -623.896728515625, 'logps/ref_chosen': -62.85475540161133, 'logps/ref_rejected': -93.8392105102539, 'logits/chosen': 0.2256505936384201, 'logits/rejected': 0.2481400966644287, 'epoch': 0.83}
83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 565/681 [25:10<04:56, 2.56s/it] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 566/681 [25:13<04:56, 2.58s/it] 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 567/681 [25:15<04:44, 2.50s/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<04:47, 2.59s/it] {'loss': 0.8067, 'grad_norm': 44.8382682800293, 'learning_rate': 4.019267817841834e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005463146138936281, 'fcm_dpo/q_t': 0.30074894428253174, 'fcm_dpo/delta': -0.029030922800302505, 'fcm_dpo/margin': 187.56187438964844, 'margin_dpo/margin_mean': 187.56187438964844, 'margin_dpo/margin_std': 182.2978515625, 'logps/chosen': -408.54278564453125, 'logps/rejected': -626.0340576171875, 'logps/ref_chosen': -57.98622512817383, 'logps/ref_rejected': -87.91555786132812, 'logits/chosen': 0.24869520962238312, 'logits/rejected': 0.2637079358100891, 'epoch': 0.84}
84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 570/681 [25:23<04:47, 2.59s/it] 84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 571/681 [25:25<04:43, 2.58s/it] 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 572/681 [25:28<04:33, 2.51s/it] 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 573/681 [25:30<04:21, 2.42s/it] 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 574/681 [25:33<04:26, 2.49s/it] 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 575/681 [25:35<04:28, 2.53s/it] {'loss': 0.8292, 'grad_norm': 91.26822662353516, 'learning_rate': 3.677293317363864e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.00532135646790266, 'fcm_dpo/q_t': 0.3059103190898895, 'fcm_dpo/delta': -0.016356075182557106, 'fcm_dpo/margin': 190.32020568847656, 'margin_dpo/margin_mean': 190.32022094726562, 'margin_dpo/margin_std': 196.94891357421875, 'logps/chosen': -414.08648681640625, 'logps/rejected': -638.8948364257812, 'logps/ref_chosen': -55.194114685058594, 'logps/ref_rejected': -89.68229675292969, 'logits/chosen': 0.2546055018901825, 'logits/rejected': 0.2656412720680237, 'epoch': 0.84}
84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 575/681 [25:35<04:28, 2.53s/it] 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 576/681 [25:38<04:20, 2.48s/it] 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 577/681 [25:40<04:18, 2.49s/it] 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 578/681 [25:43<04:18, 2.51s/it] 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 579/681 [25:45<04:18, 2.53s/it] 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 580/681 [25:48<04:20, 2.58s/it] {'loss': 0.8049, 'grad_norm': 35.38365936279297, 'learning_rate': 3.349364905389032e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005366818513721228, 'fcm_dpo/q_t': 0.30419597029685974, 'fcm_dpo/delta': 0.01412141602486372, 'fcm_dpo/margin': 183.69808959960938, 'margin_dpo/margin_mean': 183.69808959960938, 'margin_dpo/margin_std': 174.64346313476562, 'logps/chosen': -378.4786682128906, 'logps/rejected': -596.5324096679688, 'logps/ref_chosen': -54.605796813964844, 'logps/ref_rejected': -88.9614486694336, 'logits/chosen': 0.18337729573249817, 'logits/rejected': 0.19277450442314148, 'epoch': 0.85}
85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 580/681 [25:48<04:20, 2.58s/it] 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 581/681 [25:50<04:13, 2.54s/it] 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 582/681 [25:53<04:15, 2.58s/it] 86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 583/681 [25:56<04:14, 2.60s/it] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 584/681 [25:58<04:06, 2.54s/it] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 585/681 [26:01<04:01, 2.51s/it] {'loss': 0.8099, 'grad_norm': 45.972862243652344, 'learning_rate': 3.035698600998121e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005487887188792229, 'fcm_dpo/q_t': 0.30417701601982117, 'fcm_dpo/delta': -0.006089937873184681, 'fcm_dpo/margin': 182.86058044433594, 'margin_dpo/margin_mean': 182.860595703125, 'margin_dpo/margin_std': 176.96749877929688, 'logps/chosen': -387.3260803222656, 'logps/rejected': -605.5518798828125, 'logps/ref_chosen': -59.03770065307617, 'logps/ref_rejected': -94.4029541015625, 'logits/chosen': 0.19554153084754944, 'logits/rejected': 0.21006889641284943, 'epoch': 0.86}
86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 585/681 [26:01<04:01, 2.51s/it] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 586/681 [26:03<03:57, 2.50s/it] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 587/681 [26:06<03:56, 2.51s/it] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 588/681 [26:08<03:47, 2.44s/it] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 589/681 [26:10<03:47, 2.47s/it] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 590/681 [26:13<03:41, 2.44s/it] {'loss': 0.7985, 'grad_norm': 31.776384353637695, 'learning_rate': 2.736501028272095e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005434809252619743, 'fcm_dpo/q_t': 0.302236407995224, 'fcm_dpo/delta': -0.017457369714975357, 'fcm_dpo/margin': 186.83787536621094, 'margin_dpo/margin_mean': 186.83786010742188, 'margin_dpo/margin_std': 180.22854614257812, 'logps/chosen': -378.33697509765625, 'logps/rejected': -611.5613403320312, 'logps/ref_chosen': -53.5163688659668, 'logps/ref_rejected': -99.90290832519531, 'logits/chosen': 0.1919538974761963, 'logits/rejected': 0.19437086582183838, 'epoch': 0.87}
87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 590/681 [26:13<03:41, 2.44s/it] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 591/681 [26:15<03:29, 2.33s/it] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 592/681 [26:17<03:28, 2.34s/it] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 593/681 [26:20<03:40, 2.50s/it] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 594/681 [26:22<03:36, 2.48s/it] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 595/681 [26:25<03:35, 2.51s/it] {'loss': 0.8451, 'grad_norm': 40.15277099609375, 'learning_rate': 2.451969280180849e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005393174476921558, 'fcm_dpo/q_t': 0.31307360529899597, 'fcm_dpo/delta': 0.045437589287757874, 'fcm_dpo/margin': 177.54502868652344, 'margin_dpo/margin_mean': 177.5450439453125, 'margin_dpo/margin_std': 184.60360717773438, 'logps/chosen': -381.0555419921875, 'logps/rejected': -584.5860595703125, 'logps/ref_chosen': -51.44538497924805, 'logps/ref_rejected': -77.43083190917969, 'logits/chosen': 0.20439474284648895, 'logits/rejected': 0.22585907578468323, 'epoch': 0.87}
87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 595/681 [26:25<03:35, 2.51s/it] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 596/681 [26:28<03:34, 2.52s/it] 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 597/681 [26:30<03:32, 2.53s/it] 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 598/681 [26:32<03:24, 2.47s/it] 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 599/681 [26:35<03:31, 2.58s/it] 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 600/681 [26:38<03:31, 2.61s/it] {'loss': 0.8367, 'grad_norm': 65.1519775390625, 'learning_rate': 2.1822907887504932e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005620202049612999, 'fcm_dpo/q_t': 0.30969831347465515, 'fcm_dpo/delta': 0.03544490784406662, 'fcm_dpo/margin': 171.91168212890625, 'margin_dpo/margin_mean': 171.91168212890625, 'margin_dpo/margin_std': 174.3584747314453, 'logps/chosen': -395.7161560058594, 'logps/rejected': -598.1988525390625, 'logps/ref_chosen': -57.161705017089844, 'logps/ref_rejected': -87.73274230957031, 'logits/chosen': 0.1829279512166977, 'logits/rejected': 0.19534242153167725, 'epoch': 0.88}
88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 600/681 [26:38<03:31, 2.61s/it][INFO|trainer.py:4307] 2026-04-22 01:07:04,749 >>
***** Running Evaluation *****
[INFO|trainer.py:4309] 2026-04-22 01:07:04,749 >> Num examples = 2339
[INFO|trainer.py:4312] 2026-04-22 01:07:04,749 >> 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, 2.63it/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, 1.96it/s]
12%|████████████████████▏ | 9/73 [00:04<00:33, 1.90it/s]
14%|██████████████████████▎ | 10/73 [00:04<00:33, 1.88it/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, 1.85it/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, 1.72it/s]
29%|██████████████████████████████████████████████▉ | 21/73 [00:11<00:30, 1.72it/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, 1.88it/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, 1.91it/s]
48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 35/73 [00:18<00:20, 1.83it/s]
49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 36/73 [00:19<00:20, 1.85it/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, 1.87it/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, 1.82it/s]
67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 49/73 [00:26<00:13, 1.80it/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 [00:30<00:07, 1.88it/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, 1.84it/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, 1.94it/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 [00:37<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': 0.4979900121688843, 'eval_runtime': 39.5266, 'eval_samples_per_second': 59.175, 'eval_steps_per_second': 1.872, 'eval_fcm_dpo/beta': 0.007840755395591259, 'eval_fcm_dpo/q_t': 0.33643776178359985, 'eval_fcm_dpo/delta': 0.05926959961652756, 'eval_fcm_dpo/margin': 120.67913818359375, 'eval_margin_dpo/margin_mean': 120.67913818359375, 'eval_margin_dpo/margin_std': 173.73777770996094, 'eval_logps/chosen': -446.58221435546875, 'eval_logps/rejected': -575.0082397460938, 'eval_logps/ref_chosen': -79.05104064941406, 'eval_logps/ref_rejected': -86.79793548583984, 'eval_logits/chosen': 0.15810680389404297, 'eval_logits/rejected': 0.17932601273059845, 'epoch': 0.88}
88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 600/681 [27:18<03:31, 2.61s/it]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.98it/s]
 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 601/681 [27:20<19:10, 14.39s/it] 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 602/681 [27:22<14:14, 10.82s/it] 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 603/681 [27:25<10:46, 8.29s/it] 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 604/681 [27:27<08:30, 6.63s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 605/681 [27:30<06:54, 5.46s/it] {'loss': 0.7306, 'grad_norm': 42.82274627685547, 'learning_rate': 1.9276432015946446e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.006911611650139093, 'fcm_dpo/q_t': 0.26509329676628113, 'fcm_dpo/delta': -0.3668617904186249, 'fcm_dpo/margin': 190.3062286376953, 'margin_dpo/margin_mean': 190.3062286376953, 'margin_dpo/margin_std': 184.19656372070312, 'logps/chosen': -384.10858154296875, 'logps/rejected': -611.6138916015625, 'logps/ref_chosen': -58.169830322265625, 'logps/ref_rejected': -95.36891174316406, 'logits/chosen': 0.15809786319732666, 'logits/rejected': 0.1699742078781128, 'epoch': 0.89}
89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 605/681 [27:30<06:54, 5.46s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 606/681 [27:33<05:40, 4.54s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 607/681 [27:35<04:52, 3.96s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 608/681 [27:38<04:14, 3.48s/it] 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 609/681 [27:40<03:44, 3.12s/it] 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 610/681 [27:42<03:24, 2.88s/it] {'loss': 0.7518, 'grad_norm': 43.43704605102539, 'learning_rate': 1.6881942648911074e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005817721597850323, 'fcm_dpo/q_t': 0.28939151763916016, 'fcm_dpo/delta': -0.072767473757267, 'fcm_dpo/margin': 182.8505401611328, 'margin_dpo/margin_mean': 182.8505401611328, 'margin_dpo/margin_std': 159.82778930664062, 'logps/chosen': -379.78411865234375, 'logps/rejected': -592.6925048828125, 'logps/ref_chosen': -58.97087860107422, 'logps/ref_rejected': -89.0286865234375, 'logits/chosen': 0.1247420683503151, 'logits/rejected': 0.14462068676948547, 'epoch': 0.9}
90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 610/681 [27:42<03:24, 2.88s/it] 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 611/681 [27:45<03:10, 2.72s/it] 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 612/681 [27:47<02:59, 2.60s/it] 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 613/681 [27:49<02:54, 2.57s/it] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 614/681 [27:52<02:49, 2.53s/it] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 615/681 [27:54<02:50, 2.58s/it] {'loss': 0.7557, 'grad_norm': 36.950138092041016, 'learning_rate': 1.4641017128809801e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0054991478100419044, 'fcm_dpo/q_t': 0.2946159839630127, 'fcm_dpo/delta': -0.02074270322918892, 'fcm_dpo/margin': 185.0585174560547, 'margin_dpo/margin_mean': 185.0585174560547, 'margin_dpo/margin_std': 154.9835205078125, 'logps/chosen': -386.177490234375, 'logps/rejected': -609.0756225585938, 'logps/ref_chosen': -58.081878662109375, 'logps/ref_rejected': -95.92155456542969, 'logits/chosen': 0.16577747464179993, 'logits/rejected': 0.17569129168987274, 'epoch': 0.9}
90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 615/681 [27:55<02:50, 2.58s/it] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 616/681 [27:57<02:52, 2.65s/it] 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 617/681 [28:00<02:48, 2.63s/it] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 618/681 [28:02<02:44, 2.62s/it] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 619/681 [28:05<02:40, 2.59s/it] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 620/681 [28:07<02:35, 2.55s/it] {'loss': 0.845, 'grad_norm': 54.52793884277344, 'learning_rate': 1.2555131639630567e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.005858595483005047, 'fcm_dpo/q_t': 0.31683021783828735, 'fcm_dpo/delta': 0.04625372961163521, 'fcm_dpo/margin': 163.02841186523438, 'margin_dpo/margin_mean': 163.02841186523438, 'margin_dpo/margin_std': 172.63064575195312, 'logps/chosen': -407.07562255859375, 'logps/rejected': -588.4378051757812, 'logps/ref_chosen': -62.203094482421875, 'logps/ref_rejected': -80.53683471679688, 'logits/chosen': 0.1606747955083847, 'logits/rejected': 0.18675543367862701, 'epoch': 0.91}
91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 620/681 [28:07<02:35, 2.55s/it] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 621/681 [28:10<02:33, 2.55s/it] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 622/681 [28:13<02:31, 2.56s/it] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 623/681 [28:15<02:20, 2.43s/it] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 624/681 [28:17<02:19, 2.44s/it] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 625/681 [28:20<02:17, 2.46s/it] {'loss': 0.7929, 'grad_norm': 51.273494720458984, 'learning_rate': 1.0625660234518913e-08, 'fcm_dpo/beta': 0.0056380960159003735, 'fcm_dpo/q_t': 0.299526184797287, 'fcm_dpo/delta': -0.03593330457806587, 'fcm_dpo/margin': 182.74427795410156, 'margin_dpo/margin_mean': 182.74429321289062, 'margin_dpo/margin_std': 176.95751953125, 'logps/chosen': -396.8714599609375, 'logps/rejected': -606.3270263671875, 'logps/ref_chosen': -61.727455139160156, 'logps/ref_rejected': -88.4387435913086, 'logits/chosen': 0.17915502190589905, 'logits/rejected': 0.20225441455841064, 'epoch': 0.92}
92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 625/681 [28:20<02:17, 2.46s/it] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 626/681 [28:22<02:21, 2.57s/it] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 627/681 [28:25<02:21, 2.63s/it] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 628/681 [28:28<02:17, 2.60s/it] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 629/681 [28:30<02:16, 2.62s/it] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 630/681 [28:33<02:13, 2.61s/it] {'loss': 0.8342, 'grad_norm': 65.81224822998047, 'learning_rate': 8.85387393063622e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.0057447524741292, 'fcm_dpo/q_t': 0.3164430558681488, 'fcm_dpo/delta': 0.04814302176237106, 'fcm_dpo/margin': 166.31198120117188, 'margin_dpo/margin_mean': 166.31198120117188, 'margin_dpo/margin_std': 171.20651245117188, 'logps/chosen': -390.0010070800781, 'logps/rejected': -591.5543212890625, 'logps/ref_chosen': -61.30865478515625, 'logps/ref_rejected': -96.54997253417969, 'logits/chosen': 0.12732776999473572, 'logits/rejected': 0.14292660355567932, 'epoch': 0.93}
93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 630/681 [28:33<02:13, 2.61s/it] 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 631/681 [28:35<02:07, 2.56s/it] 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 632/681 [28:38<02:00, 2.47s/it] 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 633/681 [28:40<01:59, 2.49s/it] 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 634/681 [28:43<01:58, 2.51s/it] 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 635/681 [28:45<01:54, 2.49s/it] {'loss': 0.9008, 'grad_norm': 54.04371643066406, 'learning_rate': 7.240939871891699e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.0062016574665904045, 'fcm_dpo/q_t': 0.3260436952114105, 'fcm_dpo/delta': 0.09587004035711288, 'fcm_dpo/margin': 147.2493896484375, 'margin_dpo/margin_mean': 147.2493896484375, 'margin_dpo/margin_std': 174.3343963623047, 'logps/chosen': -417.3326721191406, 'logps/rejected': -590.5148315429688, 'logps/ref_chosen': -63.7315673828125, 'logps/ref_rejected': -89.66435241699219, 'logits/chosen': 0.1764940768480301, 'logits/rejected': 0.1979142725467682, 'epoch': 0.93}
93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 635/681 [28:45<01:54, 2.49s/it] 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 636/681 [28:48<01:54, 2.54s/it] 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 637/681 [28:50<01:51, 2.54s/it] 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 638/681 [28:53<01:50, 2.58s/it] 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 639/681 [28:56<01:50, 2.62s/it] 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 640/681 [28:59<01:48, 2.64s/it] {'loss': 0.7647, 'grad_norm': 41.55816650390625, 'learning_rate': 5.7879205600998296e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.006202409043908119, 'fcm_dpo/q_t': 0.28956547379493713, 'fcm_dpo/delta': -0.1008889302611351, 'fcm_dpo/margin': 175.59921264648438, 'margin_dpo/margin_mean': 175.59921264648438, 'margin_dpo/margin_std': 161.22811889648438, 'logps/chosen': -397.62249755859375, 'logps/rejected': -602.5546875, 'logps/ref_chosen': -59.17915725708008, 'logps/ref_rejected': -88.51210021972656, 'logits/chosen': 0.1386783868074417, 'logits/rejected': 0.16345861554145813, 'epoch': 0.94}
94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 640/681 [28:59<01:48, 2.64s/it] 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 641/681 [29:01<01:44, 2.60s/it] 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 642/681 [29:04<01:40, 2.57s/it] 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 643/681 [29:06<01:38, 2.60s/it] 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 644/681 [29:09<01:36, 2.60s/it] 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 645/681 [29:12<01:34, 2.63s/it] {'loss': 0.8788, 'grad_norm': 61.321075439453125, 'learning_rate': 4.495773155069299e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.006019303109496832, 'fcm_dpo/q_t': 0.3227546215057373, 'fcm_dpo/delta': 0.06824000179767609, 'fcm_dpo/margin': 155.67410278320312, 'margin_dpo/margin_mean': 155.67410278320312, 'margin_dpo/margin_std': 177.89688110351562, 'logps/chosen': -400.74029541015625, 'logps/rejected': -590.8323974609375, 'logps/ref_chosen': -59.50596237182617, 'logps/ref_rejected': -93.92404174804688, 'logits/chosen': 0.1542472094297409, 'logits/rejected': 0.164066344499588, 'epoch': 0.95}
95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 645/681 [29:12<01:34, 2.63s/it] 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 646/681 [29:14<01:29, 2.56s/it] 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 647/681 [29:17<01:28, 2.60s/it] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 648/681 [29:19<01:23, 2.52s/it] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 649/681 [29:22<01:21, 2.55s/it] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 650/681 [29:24<01:18, 2.53s/it] {'loss': 0.8238, 'grad_norm': 51.276302337646484, 'learning_rate': 3.3653488440851253e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.006101357284933329, 'fcm_dpo/q_t': 0.30463922023773193, 'fcm_dpo/delta': -0.057907313108444214, 'fcm_dpo/margin': 172.21653747558594, 'margin_dpo/margin_mean': 172.21653747558594, 'margin_dpo/margin_std': 183.01187133789062, 'logps/chosen': -395.1019592285156, 'logps/rejected': -599.1598510742188, 'logps/ref_chosen': -57.774566650390625, 'logps/ref_rejected': -89.61600494384766, 'logits/chosen': 0.19726604223251343, 'logits/rejected': 0.21199996769428253, 'epoch': 0.95}
95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 650/681 [29:24<01:18, 2.53s/it] 96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 651/681 [29:27<01:16, 2.56s/it] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 652/681 [29:29<01:14, 2.55s/it] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 653/681 [29:32<01:11, 2.57s/it] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 654/681 [29:34<01:09, 2.56s/it] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 655/681 [29:37<01:05, 2.53s/it] {'loss': 0.8261, 'grad_norm': 52.280006408691406, 'learning_rate': 2.397392281198729e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.005755548365414143, 'fcm_dpo/q_t': 0.31061989068984985, 'fcm_dpo/delta': -0.010833797045052052, 'fcm_dpo/margin': 175.18466186523438, 'margin_dpo/margin_mean': 175.18466186523438, 'margin_dpo/margin_std': 185.63772583007812, 'logps/chosen': -388.0377502441406, 'logps/rejected': -609.9465942382812, 'logps/ref_chosen': -55.68403244018555, 'logps/ref_rejected': -102.4081802368164, 'logits/chosen': 0.1898464411497116, 'logits/rejected': 0.194228395819664, 'epoch': 0.96}
96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 655/681 [29:37<01:05, 2.53s/it] 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 656/681 [29:40<01:04, 2.59s/it] 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 657/681 [29:42<00:59, 2.48s/it] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 658/681 [29:44<00:56, 2.46s/it] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 659/681 [29:47<00:55, 2.54s/it] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 660/681 [29:49<00:52, 2.49s/it] {'loss': 0.7141, 'grad_norm': 40.472389221191406, 'learning_rate': 1.592541096695571e-09, 'fcm_dpo/beta': 0.0053447578102350235, 'fcm_dpo/q_t': 0.2793430685997009, 'fcm_dpo/delta': -0.11341585963964462, 'fcm_dpo/margin': 205.26394653320312, 'margin_dpo/margin_mean': 205.26394653320312, 'margin_dpo/margin_std': 164.3708038330078, 'logps/chosen': -392.583740234375, 'logps/rejected': -632.83984375, 'logps/ref_chosen': -59.19981002807617, 'logps/ref_rejected': -94.19200134277344, 'logits/chosen': 0.19943654537200928, 'logits/rejected': 0.2189749777317047, 'epoch': 0.97}
97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 660/681 [29:49<00:52, 2.49s/it] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 661/681 [29:51<00:47, 2.39s/it] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 662/681 [29:54<00:47, 2.52s/it] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 663/681 [29:57<00:46, 2.58s/it] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 664/681 [30:00<00:44, 2.62s/it] 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 665/681 [30:02<00:41, 2.56s/it] {'loss': 0.799, 'grad_norm': 51.16931915283203, 'learning_rate': 9.513254770636137e-10, 'fcm_dpo/beta': 0.005307146348059177, 'fcm_dpo/q_t': 0.30432578921318054, 'fcm_dpo/delta': 0.015874262899160385, 'fcm_dpo/margin': 185.51779174804688, 'margin_dpo/margin_mean': 185.51779174804688, 'margin_dpo/margin_std': 175.6309051513672, 'logps/chosen': -390.56341552734375, 'logps/rejected': -610.6913452148438, 'logps/ref_chosen': -61.2533073425293, 'logps/ref_rejected': -95.86351013183594, 'logits/chosen': 0.1688624769449234, 'logits/rejected': 0.19106578826904297, 'epoch': 0.98}
98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 665/681 [30:02<00:41, 2.56s/it] 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 666/681 [30:05<00:39, 2.61s/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 [30:16<00:29, 2.65s/it] {'loss': 0.7762, 'grad_norm': 42.112640380859375, 'learning_rate': 4.741678157389739e-10, 'fcm_dpo/beta': 0.005404268391430378, 'fcm_dpo/q_t': 0.2963741421699524, 'fcm_dpo/delta': -0.018390949815511703, 'fcm_dpo/margin': 187.98519897460938, 'margin_dpo/margin_mean': 187.98519897460938, 'margin_dpo/margin_std': 167.12362670898438, 'logps/chosen': -393.91961669921875, 'logps/rejected': -611.4183959960938, 'logps/ref_chosen': -62.95263671875, 'logps/ref_rejected': -92.4662094116211, 'logits/chosen': 0.143265038728714, 'logits/rejected': 0.16587090492248535, 'epoch': 0.98}
98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 670/681 [30:16<00:29, 2.65s/it] 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 671/681 [30:18<00:25, 2.56s/it] 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 672/681 [30:20<00:22, 2.54s/it] 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 673/681 [30:23<00:19, 2.49s/it] 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 674/681 [30:25<00:17, 2.54s/it] 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 675/681 [30:28<00:15, 2.53s/it] {'loss': 0.759, 'grad_norm': 46.28888702392578, 'learning_rate': 1.6138243485910863e-10, 'fcm_dpo/beta': 0.005253970623016357, 'fcm_dpo/q_t': 0.2921511232852936, 'fcm_dpo/delta': -0.041876502335071564, 'fcm_dpo/margin': 197.55996704101562, 'margin_dpo/margin_mean': 197.55996704101562, 'margin_dpo/margin_std': 170.1479949951172, 'logps/chosen': -382.89788818359375, 'logps/rejected': -613.1509399414062, 'logps/ref_chosen': -48.5856819152832, 'logps/ref_rejected': -81.27871704101562, 'logits/chosen': 0.21673651039600372, 'logits/rejected': 0.23396320641040802, 'epoch': 0.99}
99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 675/681 [30:28<00:15, 2.53s/it] 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 676/681 [30:31<00:12, 2.56s/it] 99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 677/681 [30:33<00:09, 2.48s/it] 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 678/681 [30:35<00:07, 2.45s/it] 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 679/681 [30:38<00:05, 2.54s/it] 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 680/681 [30:40<00:02, 2.55s/it] {'loss': 0.7908, 'grad_norm': 44.39472961425781, 'learning_rate': 1.31753782067201e-11, 'fcm_dpo/beta': 0.0050786687061190605, 'fcm_dpo/q_t': 0.30515041947364807, 'fcm_dpo/delta': 0.0362386479973793, 'fcm_dpo/margin': 190.45541381835938, 'margin_dpo/margin_mean': 190.45541381835938, 'margin_dpo/margin_std': 171.58912658691406, 'logps/chosen': -393.9770202636719, 'logps/rejected': -611.4127807617188, 'logps/ref_chosen': -60.25421905517578, 'logps/ref_rejected': -87.23457336425781, 'logits/chosen': 0.14481225609779358, 'logits/rejected': 0.16777487099170685, 'epoch': 1.0}
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 680/681 [30:41<00:02, 2.55s/it] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 681/681 [30:43<00:00, 2.54s/it][INFO|trainer.py:2681] 2026-04-22 01:11:09,729 >>
Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =)
{'train_runtime': 1845.654, 'train_samples_per_second': 23.622, 'train_steps_per_second': 0.369, 'train_loss': 0.846195821282447, 'epoch': 1.0}
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 681/681 [30:43<00:00, 2.54s/it] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 681/681 [30:43<00:00, 2.71s/it]
***** train metrics *****
epoch = 1.0
total_flos = 0GF
train_loss = 0.8462
train_runtime = 0:30:45.65
train_samples = 43598
train_samples_per_second = 23.622
train_steps_per_second = 0.369
2026-04-22 01:11:09 - INFO - __main__ - *** Training complete ***
2026-04-22 01:11:09 - INFO - __main__ - *** Save model ***
[INFO|configuration_utils.py:419] 2026-04-22 01:11:40,782 >> Configuration saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802/config.json
[INFO|configuration_utils.py:911] 2026-04-22 01:11:40,783 >> Configuration saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802/generation_config.json
[INFO|modeling_utils.py:3580] 2026-04-22 01:12:00,634 >> 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_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802/model.safetensors.index.json.
[INFO|tokenization_utils_base.py:2510] 2026-04-22 01:12:00,637 >> tokenizer config file saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802/tokenizer_config.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2519] 2026-04-22 01:12:00,637 >> Special tokens file saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802/special_tokens_map.json
2026-04-22 01:12:00 - INFO - __main__ - Saved HF-compatible model artifacts to /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802
[INFO|modelcard.py:450] 2026-04-22 01:12:02,751 >> 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 01:12:02,754 >> Configuration saved in /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802/config.json
2026-04-22 01:12:02 - INFO - __main__ - *** Evaluate ***
[INFO|trainer.py:4307] 2026-04-22 01:12:02,755 >>
***** Running Evaluation *****
[INFO|trainer.py:4309] 2026-04-22 01:12:02,755 >> Num examples = 2339
[INFO|trainer.py:4312] 2026-04-22 01:12:02,755 >> Batch size = 8
0%| | 0/73 [00:00<?, ?it/s] 3%|████▍ | 2/73 [00:00<00:18, 3.74it/s] 4%|██████▋ | 3/73 [00:01<00:26, 2.64it/s] 5%|████████▉ | 4/73 [00:01<00:29, 2.32it/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, 1.96it/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<00:32, 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, 1.80it/s] 23%|█████████████████████████████████████▉ | 17/73 [00:08<00:31, 1.79it/s] 25%|████████████████████████████████████████▏ | 18/73 [00:09<00:31, 1.76it/s] 26%|██████████████████████████████████████████▍ | 19/73 [00:09<00:30, 1.75it/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, 1.77it/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, 1.91it/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, 1.87it/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, 1.84it/s] 49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 36/73 [00:19<00:20, 1.85it/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, 1.84it/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, 1.87it/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, 1.80it/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 [00:30<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, 1.84it/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, 1.94it/s] 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 66/73 [00:35<00:03, 1.87it/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, 1.83it/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] 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 73/73 [00:38<00:00, 1.88it/s]
***** eval metrics *****
epoch = 1.0
eval_fcm_dpo/beta = 0.0077
eval_fcm_dpo/delta = 0.0709
eval_fcm_dpo/margin = 121.1628
eval_fcm_dpo/q_t = 0.3364
eval_logits/chosen = 0.1506
eval_logits/rejected = 0.1715
eval_logps/chosen = -450.9537
eval_logps/ref_chosen = -79.051
eval_logps/ref_rejected = -86.7979
eval_logps/rejected = -579.8635
eval_loss = 0.4925
eval_margin_dpo/margin_mean = 121.1628
eval_margin_dpo/margin_std = 170.9577
eval_runtime = 0:00:39.48
eval_samples = 2339
eval_samples_per_second = 59.23
eval_steps_per_second = 1.874
2026-04-22 01:12:42 - INFO - __main__ - Pushing to hub...
2026-04-22 01:12:42 - INFO - __main__ - Uploading validated model artifacts from /root/dynamic-dpo-v4/outputs/outputs/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-batch-64-20260421-233802 to jackf857/llama-3-8b-base-new-dpo-hh-helpful-s_star1.0-4xh200-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 01:12:42 - 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]
step_0000004.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_0000002.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 3.04kB/s]
step_0000004.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 3.00kB/s]
step_0000005.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 3.14kB/s]
step_0000003.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.73kB/s] step_0000003.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.28kB/s]
step_0000002.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.24kB/s]
step_0000005.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.24kB/s]
step_0000001.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 753B/s]
step_0000004.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 748B/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] step_0000006.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
Upload 689 LFS files: 0%|▏ | 1/689 [00:00<08:30, 1.35it/s] step_0000009.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000007.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000010.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000008.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000011.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 1%|█▏ | 6/689 [00:00<01:25, 7.99it/s]
step_0000012.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000010.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000013.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000011.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000012.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000009.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 982B/s]
step_0000014.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000013.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
Upload 689 LFS files: 1%|█▊ | 9/689 [00:01<01:23, 8.15it/s]
step_0000015.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000016.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000017.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000014.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000018.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000015.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
Upload 689 LFS files: 2%|██▊ | 14/689 [00:01<00:53, 12.57it/s]
step_0000019.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000017.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000018.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.41kB/s]
step_0000016.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.66kB/s]
step_0000020.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000021.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000022.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 2%|███▎ | 16/689 [00:01<01:16, 8.77it/s] step_0000020.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.56kB/s]
step_0000022.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s] step_0000019.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 815B/s]
step_0000021.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.56kB/s]
step_0000023.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000024.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000023.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000025.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 3%|███▊ | 19/689 [00:02<01:08, 9.81it/s]
step_0000026.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000024.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000027.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000025.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.46kB/s]
step_0000022.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 648B/s]
step_0000026.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000028.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 3%|████▍ | 22/689 [00:02<01:08, 9.75it/s]
step_0000029.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000027.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000030.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000031.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000028.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 4%|█████▍ | 27/689 [00:02<00:49, 13.38it/s] step_0000032.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000030.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000031.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000033.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000029.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.19kB/s]
step_0000032.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.78kB/s]
step_0000034.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000033.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
Upload 689 LFS files: 4%|█████▉ | 29/689 [00:03<01:00, 10.84it/s]
step_0000035.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000036.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000037.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000034.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000035.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000036.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000038.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000037.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000039.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000038.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000040.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000041.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 4%|██████▎ | 31/689 [00:03<01:29, 7.33it/s]
step_0000042.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000039.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000043.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000041.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000040.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000042.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
Upload 689 LFS files: 6%|███████▉ | 39/689 [00:03<00:48, 13.53it/s] step_0000044.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000043.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000045.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 6%|████████▎ | 41/689 [00:03<00:46, 14.07it/s]
step_0000046.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000047.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000048.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000045.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000046.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.56kB/s]
step_0000047.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000048.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000049.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000044.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 991B/s]
step_0000050.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000051.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000052.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 6%|████████▉ | 44/689 [00:04<00:59, 10.93it/s] step_0000049.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000053.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000051.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
Upload 689 LFS files: 7%|█████████▉ | 49/689 [00:04<00:44, 14.54it/s]
step_0000054.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000053.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000050.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.32kB/s]
step_0000052.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.56kB/s]
step_0000055.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000054.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.44kB/s]
step_0000056.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000057.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 8%|██████████▌ | 52/689 [00:04<00:45, 13.98it/s]
step_0000058.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000055.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000056.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000058.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
Upload 689 LFS files: 8%|██████████▉ | 54/689 [00:04<00:47, 13.31it/s] step_0000059.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000057.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.60kB/s]
step_0000060.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 8%|███████████▍ | 56/689 [00:05<00:45, 13.85it/s]
step_0000061.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000062.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000059.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000063.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000060.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000061.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 9%|███████████▉ | 59/689 [00:05<00:46, 13.68it/s]
step_0000064.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000062.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000063.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.60kB/s]
step_0000065.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 9%|████████████▍ | 61/689 [00:05<00:42, 14.70it/s]
step_0000066.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000067.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000064.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.80kB/s]
Upload 689 LFS files: 9%|████████████▊ | 63/689 [00:05<00:41, 14.98it/s]
step_0000068.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000066.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.93kB/s]
step_0000065.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.76kB/s]
step_0000067.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.62kB/s]
step_0000069.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000068.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 9%|█████████████▏ | 65/689 [00:05<00:50, 12.47it/s]
step_0000070.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000071.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 10%|█████████████▌ | 67/689 [00:05<00:45, 13.54it/s] step_0000069.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000072.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000070.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.56kB/s]
step_0000073.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 10%|██████████████ | 69/689 [00:06<00:47, 12.95it/s] step_0000072.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000074.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000071.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000075.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000073.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000076.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000074.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
Upload 689 LFS files: 10%|██████████████▍ | 71/689 [00:06<00:50, 12.15it/s] step_0000077.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000075.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000078.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 11%|██████████████▊ | 73/689 [00:06<00:49, 12.54it/s]
step_0000079.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000077.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000076.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000080.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000081.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 11%|███████████████▍ | 76/689 [00:06<00:45, 13.44it/s]
step_0000082.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000079.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000078.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000080.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000081.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
Upload 689 LFS files: 11%|███████████████▊ | 78/689 [00:06<00:48, 12.62it/s] step_0000083.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000082.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000084.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000085.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000083.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.69kB/s]
Upload 689 LFS files: 12%|████████████████▍ | 81/689 [00:06<00:41, 14.56it/s] step_0000086.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000087.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000084.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000085.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000086.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000088.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 12%|████████████████▊ | 83/689 [00:07<00:46, 13.16it/s]
step_0000089.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000087.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000090.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 12%|█████████████████▍ | 86/689 [00:07<00:39, 15.08it/s]
step_0000091.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000088.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000089.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000090.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000092.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000091.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000093.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 13%|█████████████████▉ | 88/689 [00:07<00:45, 13.20it/s]
step_0000094.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000095.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000092.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
Upload 689 LFS files: 13%|██████████████████▍ | 91/689 [00:07<00:38, 15.70it/s] step_0000096.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000095.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
step_0000093.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000094.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000096.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000097.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000098.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000099.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000100.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000098.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000099.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000097.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.35kB/s]
step_0000100.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000101.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000102.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000103.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000104.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000101.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000102.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.66kB/s]
Upload 689 LFS files: 13%|██████████████████▉ | 93/689 [00:08<01:32, 6.43it/s] step_0000105.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000103.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000104.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000106.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000107.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 15%|████████████████████▌ | 102/689 [00:08<00:41, 14.04it/s]
step_0000108.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000105.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.91kB/s]
step_0000106.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000109.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000107.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.38kB/s]
Upload 689 LFS files: 15%|█████████████████████▏ | 105/689 [00:08<00:40, 14.29it/s]
step_0000110.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000108.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.91kB/s]
step_0000111.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000109.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000112.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 16%|█████████████████████▊ | 108/689 [00:08<00:38, 15.03it/s]
step_0000113.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000110.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000111.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000114.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000112.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000113.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000115.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 16%|██████████████████████▍ | 111/689 [00:09<00:39, 14.52it/s]
step_0000116.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000114.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.72kB/s]
step_0000117.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 16%|██████████████████████▊ | 113/689 [00:09<00:38, 15.08it/s]
step_0000118.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000115.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000119.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 17%|███████████████████████▏ | 115/689 [00:09<00:42, 13.42it/s]
step_0000120.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000118.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.81kB/s]
step_0000119.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000116.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 857B/s]
step_0000121.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000117.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 942B/s]
step_0000120.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000122.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000123.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 17%|███████████████████████▌ | 117/689 [00:09<00:56, 10.17it/s]
step_0000124.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000121.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000125.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000122.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000123.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000124.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000125.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000126.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000127.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 18%|████████████████████████▍ | 121/689 [00:10<00:51, 11.10it/s]
step_0000128.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000129.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000126.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000127.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000128.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000129.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000130.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000131.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000132.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000130.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000131.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000132.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
Upload 689 LFS files: 18%|█████████████████████████ | 124/689 [00:10<01:15, 7.46it/s] step_0000133.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000134.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000135.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000136.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 19%|██████████████████████████▋ | 132/689 [00:11<00:39, 14.08it/s]
step_0000137.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000133.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000134.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000135.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000136.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000137.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/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 [00:11<00:41, 13.49it/s]
step_0000140.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000141.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000142.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000138.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000139.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000140.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000141.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000142.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
Upload 689 LFS files: 20%|███████████████████████████▊ | 138/689 [00:11<00:44, 12.28it/s] step_0000143.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000144.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000145.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000146.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 21%|████████████████████████████▋ | 142/689 [00:11<00:36, 15.14it/s]
step_0000147.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000143.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000145.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000144.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000146.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000147.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/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 [00:12<00:41, 13.27it/s]
step_0000151.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000152.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000148.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000149.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
step_0000150.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000151.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000152.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
Upload 689 LFS files: 21%|█████████████████████████████▊ | 148/689 [00:12<00:42, 12.63it/s] step_0000153.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000154.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000155.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000156.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 22%|██████████████████████████████▋ | 152/689 [00:12<00:33, 16.21it/s]
step_0000157.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000154.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000153.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
step_0000155.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000156.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000157.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000158.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000159.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 22%|███████████████████████████████▎ | 155/689 [00:12<00:38, 13.87it/s]
step_0000160.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000161.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000162.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000158.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.38kB/s]
step_0000160.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000161.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000162.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
Upload 689 LFS files: 23%|███████████████████████████████▉ | 158/689 [00:12<00:41, 12.67it/s] step_0000163.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000164.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000159.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 990B/s]
step_0000165.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000163.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.39kB/s]
step_0000166.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 23%|████████████████████████████████▎ | 160/689 [00:13<00:45, 11.59it/s]
step_0000167.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000165.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000168.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000164.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.09kB/s]
step_0000166.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
step_0000167.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000169.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000168.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
Upload 689 LFS files: 24%|█████████████████████████████████ | 164/689 [00:13<00:45, 11.52it/s]
step_0000170.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000171.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000172.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000169.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
Upload 689 LFS files: 24%|█████████████████████████████████▉ | 168/689 [00:13<00:34, 15.29it/s] step_0000173.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000170.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000171.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000172.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
step_0000173.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000174.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000175.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000176.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000177.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000174.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
Upload 689 LFS files: 25%|██████████████████████████████████▍ | 171/689 [00:14<00:43, 11.78it/s] step_0000178.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000175.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
Upload 689 LFS files: 25%|███████████████████████████████████ | 174/689 [00:14<00:38, 13.52it/s]
step_0000179.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000177.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000176.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.56kB/s]
step_0000178.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.81kB/s]
step_0000180.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000179.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000181.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 26%|███████████████████████████████████▌ | 176/689 [00:14<00:43, 11.90it/s]
step_0000182.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000183.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000180.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.76kB/s]
Upload 689 LFS files: 26%|████████████████████████████████████ | 179/689 [00:14<00:34, 14.57it/s] step_0000184.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000182.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000183.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000181.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.65kB/s]
step_0000185.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000184.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000186.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 26%|████████████████████████████████████▌ | 181/689 [00:14<00:43, 11.69it/s]
step_0000187.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000188.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000185.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000189.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000186.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000187.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000188.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 27%|█████████████████████████████████████▎ | 185/689 [00:15<00:36, 13.67it/s] step_0000190.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000189.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000191.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000192.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000190.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
Upload 689 LFS files: 27%|█████████████████████████████████████▋ | 187/689 [00:15<00:38, 12.99it/s] step_0000193.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000194.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000191.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000193.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 28%|██████████████████████████████████████▎ | 190/689 [00:15<00:35, 13.87it/s] step_0000195.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000192.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.80kB/s]
step_0000194.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000196.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000197.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000195.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 28%|██████████████████████████████████████▋ | 192/689 [00:15<00:37, 13.11it/s] step_0000198.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000199.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000196.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
step_0000197.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 28%|███████████████████████████████████████▎ | 195/689 [00:15<00:33, 14.56it/s]
step_0000200.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000198.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.80kB/s]
step_0000199.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.62kB/s]
step_0000201.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 29%|███████████████████████████████████████▋ | 197/689 [00:15<00:34, 14.10it/s]
step_0000202.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000200.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000203.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 29%|████████████████████████████████████████▏ | 199/689 [00:16<00:33, 14.50it/s]
step_0000204.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000201.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000205.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000202.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.77kB/s]
step_0000203.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000204.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
Upload 689 LFS files: 29%|████████████████████████████████████████▌ | 201/689 [00:16<00:36, 13.29it/s]
step_0000206.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000205.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000207.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000208.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000206.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
Upload 689 LFS files: 29%|████████████████████████████████████████▉ | 203/689 [00:16<00:37, 12.88it/s]
step_0000209.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000210.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000208.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000207.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
Upload 689 LFS files: 30%|█████████████████████████████████████████▌ | 206/689 [00:16<00:33, 14.31it/s] step_0000211.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000209.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000210.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000211.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.38kB/s]
step_0000212.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000213.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 30%|█████████████████████████████████████████▉ | 208/689 [00:16<00:38, 12.37it/s]
step_0000214.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000215.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000213.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.56kB/s]
Upload 689 LFS files: 31%|██████████████████████████████████████████▌ | 211/689 [00:16<00:32, 14.88it/s]
step_0000216.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000212.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.81kB/s]
step_0000214.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000215.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.78kB/s]
step_0000217.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 31%|██████████████████████████████████████████▉ | 213/689 [00:17<00:37, 12.58it/s]
step_0000218.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000219.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000216.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.50kB/s]
step_0000220.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000217.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.76kB/s]
step_0000219.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
Upload 689 LFS files: 31%|███████████████████████████████████████████▌ | 216/689 [00:17<00:35, 13.47it/s] step_0000221.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000220.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000218.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.57kB/s]
step_0000222.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000223.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000221.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
step_0000224.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 32%|███████████████████████████████████████████▉ | 218/689 [00:17<00:40, 11.76it/s]
step_0000225.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000222.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000223.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.49kB/s]
Upload 689 LFS files: 32%|████████████████████████████████████████████▌ | 221/689 [00:17<00:33, 13.99it/s]
step_0000226.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000224.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000225.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000227.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 32%|████████████████████████████████████████████▉ | 223/689 [00:17<00:34, 13.56it/s]
step_0000228.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000226.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000229.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000227.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 33%|█████████████████████████████████████████████▍ | 225/689 [00:18<00:32, 14.43it/s] step_0000230.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000228.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000229.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000231.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000230.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
Upload 689 LFS files: 33%|█████████████████████████████████████████████▊ | 227/689 [00:18<00:34, 13.48it/s] step_0000232.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000233.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000231.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000234.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 33%|██████████████████████████████████████████████▍ | 230/689 [00:18<00:30, 15.21it/s]
step_0000235.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000232.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000236.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000234.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000233.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.55kB/s]
step_0000235.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
Upload 689 LFS files: 34%|██████████████████████████████████████████████▊ | 232/689 [00:18<00:37, 12.16it/s]
step_0000237.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000238.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000236.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000239.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000240.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000238.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
Upload 689 LFS files: 34%|███████████████████████████████████████████████▌ | 236/689 [00:18<00:29, 15.27it/s]
step_0000241.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000237.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000239.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000240.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000241.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000242.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000243.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 35%|████████████████████████████████████████████████ | 238/689 [00:18<00:33, 13.37it/s]
step_0000244.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 35%|████████████████████████████████████████████████▍ | 240/689 [00:19<00:31, 14.22it/s]
step_0000245.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000242.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000243.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000246.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000244.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000245.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000247.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000246.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
Upload 689 LFS files: 35%|████████████████████████████████████████████████▊ | 242/689 [00:19<00:37, 11.91it/s] step_0000248.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000249.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 36%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 245/689 [00:19<00:30, 14.63it/s]
step_0000250.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000247.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000251.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000248.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000249.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000251.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000250.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
Upload 689 LFS files: 36%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 247/689 [00:19<00:35, 12.47it/s] step_0000252.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000253.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000254.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000255.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 36%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 250/689 [00:19<00:29, 14.65it/s]
step_0000256.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000253.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000254.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.45kB/s]
step_0000252.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.23kB/s]
step_0000256.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.86kB/s]
step_0000257.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/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%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 252/689 [00:20<00:43, 9.97it/s]
step_0000260.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000255.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 895B/s]
step_0000257.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000258.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000260.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000261.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000259.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.63kB/s]
Upload 689 LFS files: 37%|███████████████████████████████████████████████████▍ | 255/689 [00:20<00:42, 10.32it/s]
step_0000262.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000263.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000261.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 38%|████████████████████████████████████████████████████▎ | 259/689 [00:20<00:30, 14.25it/s] step_0000264.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000262.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000263.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000265.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000264.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 38%|████████████████████████████████████████████████████▋ | 261/689 [00:20<00:32, 13.34it/s] step_0000266.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000267.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 38%|█████████████████████████████████████████████████████ | 263/689 [00:20<00:31, 13.34it/s]
step_0000268.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000265.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000266.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000269.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000267.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000268.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000270.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 38%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 265/689 [00:21<00:34, 12.34it/s]
step_0000271.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000269.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000272.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 39%|██████████████████████████████████████████████████████ | 268/689 [00:21<00:28, 14.74it/s]
step_0000273.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000270.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000271.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000274.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000272.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000273.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.38kB/s]
Upload 689 LFS files: 39%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 270/689 [00:21<00:30, 13.70it/s] step_0000275.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000274.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000276.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 39%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 272/689 [00:21<00:29, 13.92it/s]
step_0000277.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000278.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000275.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000279.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000276.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000277.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
Upload 689 LFS files: 40%|███████████████████████████████████████████████████████▍ | 275/689 [00:21<00:30, 13.65it/s]
step_0000280.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000279.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000281.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000278.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.54kB/s]
Upload 689 LFS files: 40%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 277/689 [00:21<00:28, 14.43it/s]
step_0000282.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000280.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000283.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000281.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 40%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 279/689 [00:22<00:27, 14.73it/s] step_0000284.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000282.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000285.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000283.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
Upload 689 LFS files: 41%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 281/689 [00:22<00:29, 13.96it/s]
step_0000286.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000284.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.91kB/s]
step_0000287.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000285.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 41%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 283/689 [00:22<00:28, 14.33it/s]
step_0000288.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000286.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
step_0000289.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000287.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
Upload 689 LFS files: 41%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 285/689 [00:22<00:30, 13.37it/s] step_0000290.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000288.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000291.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000289.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
Upload 689 LFS files: 42%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 287/689 [00:22<00:28, 14.17it/s]
step_0000292.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000293.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000291.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
Upload 689 LFS files: 42%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 289/689 [00:22<00:28, 13.99it/s]
step_0000294.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000290.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.41kB/s]
step_0000292.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000293.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000295.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000294.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000296.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 42%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 291/689 [00:23<00:33, 11.77it/s]
step_0000297.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000298.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000295.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.58kB/s]
Upload 689 LFS files: 43%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 294/689 [00:23<00:26, 14.96it/s] step_0000299.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000297.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000296.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.74kB/s]
step_0000300.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000298.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.67kB/s]
step_0000299.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000301.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000300.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.50kB/s]
Upload 689 LFS files: 43%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 296/689 [00:23<00:35, 11.22it/s]
step_0000302.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000303.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000301.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000304.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000305.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 43%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 299/689 [00:23<00:28, 13.78it/s] step_0000302.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.93kB/s]
step_0000303.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
step_0000304.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
Upload 689 LFS files: 44%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 301/689 [00:23<00:29, 13.16it/s] step_0000306.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000305.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000307.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000308.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 44%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 304/689 [00:23<00:25, 15.03it/s]
step_0000309.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000306.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.53kB/s]
step_0000310.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000307.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000308.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
Upload 689 LFS files: 44%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 306/689 [00:24<00:26, 14.20it/s]
step_0000311.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000309.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.05kB/s]
step_0000310.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
step_0000312.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 45%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 308/689 [00:24<00:27, 13.82it/s]
step_0000313.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000311.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000314.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 45%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 310/689 [00:24<00:25, 14.77it/s]
step_0000315.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000312.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000316.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000313.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000314.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.60kB/s]
Upload 689 LFS files: 45%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 312/689 [00:24<00:27, 13.55it/s]
step_0000317.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000315.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.69kB/s]
step_0000316.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000318.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000319.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000320.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 46%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 315/689 [00:24<00:27, 13.56it/s]
step_0000321.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000318.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000319.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000317.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.31kB/s]
step_0000320.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000321.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.43kB/s]
step_0000322.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000323.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 46%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 317/689 [00:25<00:34, 10.84it/s]
step_0000324.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000325.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000326.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000322.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000323.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000324.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000326.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.91kB/s]
step_0000325.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
Upload 689 LFS files: 47%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 322/689 [00:25<00:26, 13.93it/s] step_0000327.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000328.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 324/689 [00:25<00:25, 14.27it/s]
step_0000329.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000330.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000327.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000331.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000328.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.46kB/s]
Upload 689 LFS files: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 327/689 [00:25<00:25, 14.26it/s]
step_0000332.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000331.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.44kB/s]
step_0000330.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.73kB/s]
step_0000329.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.38kB/s]
step_0000333.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000334.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000332.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.62kB/s]
step_0000335.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 329/689 [00:25<00:32, 11.15it/s]
step_0000336.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000333.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000337.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000334.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.50kB/s]
step_0000335.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000336.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
Upload 689 LFS files: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 333/689 [00:26<00:26, 13.53it/s]
step_0000338.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000337.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000339.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 335/689 [00:26<00:25, 13.84it/s]
step_0000340.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000341.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000338.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
Upload 689 LFS files: 49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 337/689 [00:26<00:25, 13.78it/s]
step_0000342.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000339.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000341.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000340.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000343.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000344.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000342.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000345.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 339/689 [00:26<00:28, 12.45it/s]
step_0000346.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000343.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.41kB/s]
step_0000344.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000345.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
Upload 689 LFS files: 50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 342/689 [00:26<00:25, 13.43it/s] step_0000347.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000346.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000348.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 344/689 [00:26<00:24, 13.81it/s]
step_0000349.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000350.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000347.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000351.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000348.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000349.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.50kB/s]
step_0000350.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000351.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
Upload 689 LFS files: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 347/689 [00:27<00:26, 12.75it/s] step_0000352.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000353.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000354.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000355.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 351/689 [00:27<00:20, 16.24it/s]
step_0000356.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000353.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000354.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000355.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000356.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000357.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000352.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 981B/s]
step_0000358.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000359.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000360.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000357.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
Upload 689 LFS files: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 353/689 [00:27<00:31, 10.72it/s]
step_0000361.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000358.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000359.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000361.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.04kB/s]
Upload 689 LFS files: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 357/689 [00:27<00:25, 13.12it/s] step_0000362.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000360.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.73kB/s]
step_0000363.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000364.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000365.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000362.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.51kB/s]
step_0000363.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 360/689 [00:28<00:25, 13.13it/s] step_0000366.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000364.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000365.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000367.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000366.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
Upload 689 LFS files: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 362/689 [00:28<00:27, 11.98it/s] step_0000368.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000369.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000370.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 365/689 [00:28<00:24, 13.42it/s]
step_0000371.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000368.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000369.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000371.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000370.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000372.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000373.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000367.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 757B/s]
step_0000374.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000375.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000372.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.42kB/s]
step_0000373.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 367/689 [00:28<00:34, 9.26it/s] step_0000376.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000375.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000377.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000374.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
Upload 689 LFS files: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 373/689 [00:29<00:20, 15.75it/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_0000379.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000377.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
step_0000380.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000378.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
Upload 689 LFS files: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 376/689 [00:29<00:20, 15.09it/s]
step_0000381.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000380.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.52kB/s]
step_0000382.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000379.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000383.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000381.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000384.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000383.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
Upload 689 LFS files: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 379/689 [00:29<00:24, 12.70it/s] step_0000385.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000382.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.63kB/s]
step_0000386.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000384.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.73kB/s]
step_0000387.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000385.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 382/689 [00:29<00:23, 13.19it/s] step_0000388.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000386.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000389.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000387.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.92kB/s]
step_0000388.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 384/689 [00:30<00:23, 12.75it/s] step_0000390.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000391.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000389.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 387/689 [00:30<00:20, 14.41it/s]
step_0000392.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000393.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000390.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000391.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.75kB/s]
Upload 689 LFS files: 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 389/689 [00:30<00:20, 14.75it/s] step_0000394.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000392.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000393.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000395.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 391/689 [00:30<00:20, 14.81it/s]
step_0000396.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000394.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000397.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000395.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
Upload 689 LFS files: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 393/689 [00:30<00:20, 14.63it/s]
step_0000398.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000396.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000399.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000397.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000398.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000400.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 395/689 [00:30<00:24, 12.16it/s]
step_0000401.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000399.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000402.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 397/689 [00:30<00:21, 13.39it/s]
step_0000403.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000400.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.81kB/s]
step_0000401.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000404.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000402.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000403.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
Upload 689 LFS files: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 400/689 [00:31<00:21, 13.32it/s]
step_0000405.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000406.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000404.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
Upload 689 LFS files: 58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 402/689 [00:31<00:19, 14.54it/s] step_0000407.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000408.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000409.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000406.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000405.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.93kB/s]
step_0000407.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000408.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.57kB/s]
step_0000410.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000409.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
Upload 689 LFS files: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 405/689 [00:31<00:21, 13.02it/s]
step_0000411.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 407/689 [00:31<00:21, 13.02it/s]
step_0000412.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000410.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000413.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000414.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000411.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.46kB/s]
step_0000412.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000413.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
Upload 689 LFS files: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 410/689 [00:31<00:19, 13.97it/s] step_0000415.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000414.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000416.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000417.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000415.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 412/689 [00:32<00:21, 13.17it/s] step_0000418.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000419.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000416.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
Upload 689 LFS files: 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 415/689 [00:32<00:18, 14.76it/s]
step_0000420.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000417.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000418.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000419.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000421.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000422.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000420.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000423.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000421.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
Upload 689 LFS files: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 417/689 [00:32<00:24, 11.16it/s] step_0000424.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000425.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000422.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.78kB/s]
step_0000423.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
Upload 689 LFS files: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 421/689 [00:32<00:16, 15.88it/s]
step_0000426.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000424.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.72kB/s]
step_0000427.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000425.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.68kB/s]
step_0000426.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000428.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 424/689 [00:32<00:19, 13.73it/s]
step_0000429.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000430.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000431.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000428.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000427.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.85kB/s]
step_0000429.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000430.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
Upload 689 LFS files: 62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 427/689 [00:33<00:19, 13.22it/s] step_0000432.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000433.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 429/689 [00:33<00:18, 13.81it/s]
step_0000434.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000435.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000433.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000431.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 956B/s]
step_0000434.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000435.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000432.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.14kB/s]
step_0000436.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000437.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000438.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000439.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 431/689 [00:33<00:29, 8.70it/s]
step_0000440.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000436.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.72kB/s]
step_0000437.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000438.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.43kB/s]
step_0000439.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000440.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
Upload 689 LFS files: 63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 436/689 [00:33<00:20, 12.43it/s] step_0000441.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000442.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000443.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000444.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 440/689 [00:34<00:16, 14.95it/s]
step_0000445.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000441.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000443.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000442.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
step_0000444.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000446.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000445.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
Upload 689 LFS files: 64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 442/689 [00:34<00:18, 13.42it/s]
step_0000447.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000448.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000449.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 444/689 [00:34<00:18, 13.58it/s]
step_0000450.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000447.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.41kB/s]
step_0000446.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000448.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000450.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.46kB/s]
step_0000449.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000451.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000452.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 446/689 [00:34<00:22, 10.75it/s]
step_0000453.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000454.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000455.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000451.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000452.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.82kB/s]
step_0000453.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000454.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000455.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 451/689 [00:35<00:16, 14.11it/s] step_0000456.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000457.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 453/689 [00:35<00:15, 14.80it/s]
step_0000458.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000459.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000460.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000456.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000457.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000458.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000459.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000460.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.76kB/s]
Upload 689 LFS files: 66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 456/689 [00:35<00:17, 13.58it/s] step_0000461.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000462.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/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, 2.38kB/s]
Upload 689 LFS files: 67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 460/689 [00:35<00:14, 16.16it/s] step_0000465.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000462.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000463.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000464.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000465.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000466.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 462/689 [00:35<00:16, 13.36it/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_0000470.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000466.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000467.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000468.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000470.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000469.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.52kB/s]
Upload 689 LFS files: 68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 466/689 [00:36<00:17, 12.69it/s] step_0000471.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/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]
Upload 689 LFS files: 68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 469/689 [00:36<00:15, 14.30it/s]
step_0000475.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000471.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.37kB/s]
step_0000472.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000473.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000474.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000475.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
Upload 689 LFS files: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 471/689 [00:36<00:16, 13.39it/s] step_0000476.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000477.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000478.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 473/689 [00:36<00:16, 13.34it/s]
step_0000479.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000480.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000476.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000477.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000478.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000479.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 476/689 [00:36<00:14, 14.38it/s] step_0000481.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000480.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000482.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 478/689 [00:36<00:14, 14.48it/s]
step_0000483.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000484.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000485.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000481.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000482.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.83kB/s]
step_0000483.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000484.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
Upload 689 LFS files: 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 481/689 [00:37<00:15, 13.64it/s] step_0000486.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000485.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.47kB/s]
step_0000487.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 483/689 [00:37<00:14, 14.20it/s]
step_0000488.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000489.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000486.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000487.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000488.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
Upload 689 LFS files: 70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 485/689 [00:37<00:15, 13.38it/s] step_0000490.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000489.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000491.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 487/689 [00:37<00:14, 13.71it/s]
step_0000492.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000493.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000494.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000491.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000490.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.24kB/s]
step_0000492.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000493.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.88kB/s]
step_0000495.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000494.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.77kB/s]
Upload 689 LFS files: 71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 490/689 [00:37<00:17, 11.47it/s]
step_0000496.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000497.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000498.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000495.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
Upload 689 LFS files: 72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 494/689 [00:38<00:12, 15.53it/s] step_0000499.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000496.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000497.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000498.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000499.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000500.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 496/689 [00:38<00:14, 13.58it/s]
step_0000501.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000502.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000503.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 499/689 [00:38<00:12, 15.52it/s]
step_0000504.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000500.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000501.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.81kB/s]
step_0000502.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
step_0000503.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000505.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 501/689 [00:38<00:14, 13.02it/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, 1.35kB/s]
step_0000508.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000506.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000507.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
Upload 689 LFS files: 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 504/689 [00:38<00:13, 13.32it/s]
step_0000509.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000508.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.90kB/s]
step_0000505.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.24kB/s]
step_0000510.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000509.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
Upload 689 LFS files: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 506/689 [00:39<00:15, 11.67it/s]
step_0000511.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000512.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000513.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000510.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
Upload 689 LFS files: 74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 509/689 [00:39<00:12, 14.70it/s] step_0000514.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000511.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
step_0000513.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000512.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.63kB/s]
step_0000515.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000514.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
Upload 689 LFS files: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 511/689 [00:39<00:14, 12.37it/s] step_0000516.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000515.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
step_0000517.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 513/689 [00:39<00:14, 12.42it/s]
step_0000518.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000516.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000519.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000517.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
Upload 689 LFS files: 75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 515/689 [00:39<00:14, 12.10it/s]
step_0000520.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000518.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.06kB/s]
step_0000519.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000521.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000520.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
Upload 689 LFS files: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 517/689 [00:40<00:16, 10.59it/s]
step_0000522.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000521.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000523.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 519/689 [00:40<00:14, 11.58it/s]
step_0000524.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000522.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000525.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000523.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000524.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 521/689 [00:40<00:14, 11.46it/s] step_0000526.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000525.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000527.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000526.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
Upload 689 LFS files: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 523/689 [00:40<00:14, 11.40it/s] step_0000528.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000527.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000529.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 525/689 [00:40<00:13, 12.05it/s]
step_0000530.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000528.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000529.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000530.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000531.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000532.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 527/689 [00:41<00:19, 8.46it/s]
step_0000533.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000531.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.68kB/s]
step_0000534.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000535.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000532.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000534.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.44kB/s]
step_0000533.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
Upload 689 LFS files: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 531/689 [00:41<00:16, 9.58it/s] step_0000536.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000537.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 533/689 [00:41<00:14, 10.77it/s]
step_0000538.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000535.npy: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 977B/s]
step_0000539.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000536.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000538.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.48kB/s]
step_0000537.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.11kB/s]
step_0000539.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.75kB/s]
Upload 689 LFS files: 78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 535/689 [00:41<00:16, 9.20it/s] step_0000540.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000541.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000542.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 538/689 [00:42<00:13, 11.41it/s]
step_0000543.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000540.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000541.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.89kB/s]
step_0000542.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000544.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000543.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000544.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
Upload 689 LFS files: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 540/689 [00:42<00:15, 9.47it/s] step_0000545.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000545.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000546.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000547.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 542/689 [00:42<00:17, 8.30it/s]
step_0000548.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000549.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000546.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000547.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
Upload 689 LFS files: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 545/689 [00:42<00:14, 10.17it/s] step_0000550.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000548.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.98kB/s]
step_0000549.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000551.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000550.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
Upload 689 LFS files: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 547/689 [00:42<00:13, 10.48it/s] step_0000552.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000553.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000551.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000552.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000553.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000554.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000555.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000556.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000554.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000555.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.33kB/s]
step_0000556.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
step_0000557.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000558.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000559.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000557.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.10kB/s]
step_0000558.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.36kB/s]
step_0000560.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000559.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000561.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000560.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
step_0000562.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 549/689 [00:44<00:32, 4.30it/s]
step_0000563.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000564.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000561.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000563.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000562.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
Upload 689 LFS files: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 560/689 [00:44<00:11, 11.44it/s] step_0000565.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000564.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
step_0000566.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000565.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000566.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000567.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 563/689 [00:44<00:11, 10.90it/s]
step_0000568.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000569.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 565/689 [00:44<00:10, 11.76it/s]
step_0000570.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000567.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000568.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000571.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000570.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000569.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000572.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 567/689 [00:45<00:12, 9.81it/s]
step_0000573.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000571.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.00kB/s]
step_0000575.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000574.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000572.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000573.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000574.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.41kB/s]
step_0000575.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
Upload 689 LFS files: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 571/689 [00:45<00:10, 11.30it/s] step_0000576.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000577.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000576.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.09kB/s]
Upload 689 LFS files: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 573/689 [00:45<00:10, 11.15it/s] step_0000578.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000579.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 575/689 [00:45<00:09, 11.63it/s]
step_0000580.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000577.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
step_0000578.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
step_0000579.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
step_0000581.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000580.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.71kB/s]
step_0000582.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000581.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000583.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 577/689 [00:46<00:12, 8.62it/s]
step_0000584.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000582.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.83kB/s]
step_0000585.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000583.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000584.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 581/689 [00:46<00:09, 11.52it/s] step_0000586.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000586.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000587.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 583/689 [00:46<00:09, 11.16it/s]
step_0000588.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000585.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.37kB/s]
step_0000589.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000587.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000588.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000589.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000590.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 585/689 [00:46<00:10, 9.48it/s]
step_0000591.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 587/689 [00:46<00:09, 10.89it/s]
step_0000592.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000590.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000593.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000594.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000591.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000592.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.96kB/s]
step_0000593.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000594.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 590/689 [00:47<00:09, 10.34it/s] step_0000595.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000596.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000595.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000597.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000598.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000596.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.94kB/s]
step_0000598.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.46kB/s]
step_0000597.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
Upload 689 LFS files: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 592/689 [00:47<00:11, 8.23it/s] step_0000599.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000600.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000599.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.31kB/s]
Upload 689 LFS files: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 596/689 [00:47<00:08, 11.30it/s] step_0000601.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000600.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.51kB/s]
step_0000602.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000603.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000601.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.93kB/s]
step_0000602.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000603.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.77kB/s]
Upload 689 LFS files: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 599/689 [00:48<00:08, 10.72it/s] step_0000604.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000605.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 601/689 [00:48<00:07, 11.50it/s]
step_0000606.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000604.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
step_0000605.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000607.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 603/689 [00:48<00:07, 12.19it/s]
step_0000608.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, 2.29kB/s]
step_0000608.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.50kB/s]
step_0000609.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 605/689 [00:48<00:07, 11.32it/s]
step_0000610.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000609.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.57kB/s]
step_0000611.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 607/689 [00:48<00:06, 11.88it/s]
step_0000612.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000613.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000610.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.01kB/s]
step_0000611.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.49kB/s]
step_0000613.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.95kB/s]
Upload 689 LFS files: 88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 609/689 [00:49<00:07, 10.70it/s] step_0000614.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000612.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.55kB/s]
step_0000615.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000614.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 611/689 [00:49<00:07, 10.74it/s] step_0000616.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000615.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000617.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 613/689 [00:49<00:06, 12.31it/s]
step_0000618.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000616.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000619.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000617.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000618.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 615/689 [00:49<00:06, 11.01it/s]
step_0000620.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000619.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000621.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000620.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
Upload 689 LFS files: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 617/689 [00:49<00:06, 11.16it/s]
step_0000622.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000623.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000621.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.16kB/s]
step_0000622.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
Upload 689 LFS files: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 619/689 [00:49<00:06, 11.23it/s] step_0000624.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000623.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
step_0000625.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/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]
Upload 689 LFS files: 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 621/689 [00:50<00:06, 10.25it/s]
step_0000627.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000628.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000625.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000626.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.24kB/s]
Upload 689 LFS files: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 624/689 [00:50<00:05, 12.01it/s] step_0000629.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000628.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000627.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.48kB/s]
step_0000630.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000629.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000631.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000630.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.39kB/s]
Upload 689 LFS files: 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 626/689 [00:50<00:06, 9.27it/s]
step_0000632.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/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, 2.29kB/s]
step_0000631.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.83kB/s]
Upload 689 LFS files: 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 630/689 [00:50<00:04, 11.99it/s] step_0000635.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000633.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.84kB/s]
step_0000634.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.60kB/s]
step_0000635.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.03kB/s]
step_0000636.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 632/689 [00:51<00:05, 11.16it/s]
step_0000637.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000638.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 634/689 [00:51<00:04, 11.65it/s]
step_0000639.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000637.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.35kB/s]
step_0000636.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.25kB/s]
step_0000640.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000638.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000639.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.75kB/s]
step_0000641.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 636/689 [00:51<00:05, 10.08it/s]
step_0000642.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000640.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.18kB/s]
Upload 689 LFS files: 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 638/689 [00:51<00:04, 11.45it/s] step_0000643.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000641.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.26kB/s]
step_0000642.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000644.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000643.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
Upload 689 LFS files: 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 640/689 [00:51<00:04, 10.20it/s] step_0000645.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000644.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000646.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000647.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000645.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.41kB/s]
Upload 689 LFS files: 93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 643/689 [00:52<00:04, 10.80it/s] step_0000648.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000647.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000646.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.08kB/s]
step_0000649.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000648.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
step_0000649.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.17kB/s]
step_0000650.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000651.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 645/689 [00:52<00:04, 9.67it/s]
step_0000652.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000650.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
step_0000651.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
Upload 689 LFS files: 94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 648/689 [00:52<00:03, 11.42it/s] step_0000653.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000652.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.12kB/s]
step_0000654.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000653.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000654.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 650/689 [00:52<00:03, 10.28it/s] step_0000655.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000656.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000657.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000655.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.19kB/s]
step_0000657.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
Upload 689 LFS files: 95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 653/689 [00:53<00:03, 11.23it/s] step_0000658.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000656.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.97kB/s]
step_0000659.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000658.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.34kB/s]
Upload 689 LFS files: 95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 655/689 [00:53<00:03, 10.71it/s] step_0000660.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000659.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.21kB/s]
step_0000661.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000662.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000660.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
Upload 689 LFS files: 96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 658/689 [00:53<00:02, 11.49it/s] step_0000663.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000664.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000662.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.13kB/s]
step_0000661.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.76kB/s]
step_0000663.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
Upload 689 LFS files: 96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 660/689 [00:53<00:02, 10.84it/s] step_0000665.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000664.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000666.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 662/689 [00:53<00:02, 11.56it/s]
step_0000667.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000665.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.20kB/s]
step_0000666.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.14kB/s]
step_0000668.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000667.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
Upload 689 LFS files: 96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 664/689 [00:54<00:02, 10.46it/s]
step_0000669.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000670.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000668.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.99kB/s]
Upload 689 LFS files: 97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 666/689 [00:54<00:02, 10.89it/s] step_0000671.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000669.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.75kB/s]
step_0000672.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000670.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 1.60kB/s]
step_0000671.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.27kB/s]
Upload 689 LFS files: 97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 668/689 [00:54<00:01, 11.06it/s] step_0000673.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000672.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.02kB/s]
step_0000673.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.22kB/s]
step_0000674.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 670/689 [00:54<00:01, 10.60it/s]
step_0000675.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000676.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000674.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.23kB/s]
step_0000675.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.32kB/s]
step_0000677.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 672/689 [00:54<00:01, 10.38it/s]
step_0000678.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000676.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.29kB/s]
step_0000677.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.51kB/s]
step_0000678.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.28kB/s]
step_0000679.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
step_0000680.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s]
Upload 689 LFS files: 98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 674/689 [00:55<00:01, 9.26it/s]
step_0000681.npy: 0%| | 0.00/384 [00:00<?, ?B/s] step_0000679.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.30kB/s]
model-00001-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/4.89G [00:00<?, ?B/s] step_0000680.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.07kB/s]
step_0000681.npy: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 384/384 [00:00<00:00, 2.15kB/s]
model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 7.49M/4.89G [00:00<02:05, 38.9MB/s]
Upload 689 LFS files: 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 677/689 [00:55<00:01, 8.90it/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/4.83G [00:00<?, ?B/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-00001-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 11.4M/4.89G [00:00<02:09, 37.6MB/s]
Upload 689 LFS files: 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 680/689 [00:55<00:00, 10.75it/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/4.83G [00:00<?, ?B/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%| | 3.88M/5.00G [00:00<02:40, 31.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 7.63M/4.83G [00:00<02:12, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%| | 3.16M/5.00G [00:00<03:56, 21.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 6.59M/4.83G [00:00<01:56, 41.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 5.29M/5.00G [00:00<05:40, 14.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 15.1M/4.89G [00:00<04:15, 19.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 7.60M/5.00G [00:00<04:50, 17.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 7.01M/5.00G [00:00<07:06, 11.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 10.3M/5.00G [00:00<04:10, 19.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 11.3M/4.83G [00:00<05:42, 14.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▏ | 8.75M/5.00G [00:00<06:32, 12.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 10.7M/4.83G [00:00<04:32, 17.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 13.1M/4.83G [00:00<04:15, 18.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 12.0M/5.00G [00:00<04:56, 16.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 17.6M/4.89G [00:01<08:07, 9.99MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 16.0M/5.00G [00:01<05:55, 14.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 21.3M/4.89G [00:01<06:00, 13.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 16.0M/4.83G [00:01<06:47, 11.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 18.8M/5.00G [00:01<05:08, 16.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 23.7M/4.89G [00:01<05:22, 15.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 16.0M/5.00G [00:01<06:58, 11.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 16.0M/4.83G [00:01<07:52, 10.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▍ | 19.7M/5.00G [00:01<06:19, 13.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 20.9M/5.00G [00:01<06:42, 12.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 21.3M/4.83G [00:01<05:33, 14.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 26.1M/4.89G [00:01<06:50, 11.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 20.7M/4.83G [00:01<07:12, 11.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 22.7M/5.00G [00:01<06:23, 13.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 28.0M/4.89G [00:01<07:03, 11.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 29.0M/5.00G [00:01<03:48, 21.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 21.4M/5.00G [00:01<07:30, 11.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 22.2M/4.83G [00:01<07:13, 11.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 23.4M/4.83G [00:01<06:16, 12.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 22.7M/5.00G [00:01<07:25, 11.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 25.0M/4.83G [00:01<06:14, 12.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 27.9M/4.83G [00:01<04:52, 16.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|▌ | 25.2M/5.00G [00:01<06:15, 13.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 26.6M/4.83G [00:01<06:06, 13.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 29.4M/4.83G [00:01<05:07, 15.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/4.89G [00:02<07:54, 10.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/5.00G [00:02<06:20, 13.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/4.83G [00:02<05:56, 13.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/5.00G [00:02<05:57, 13.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 35.5M/5.00G [00:02<06:36, 12.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 45.6M/5.00G [00:02<02:40, 30.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 37.0M/4.89G [00:02<07:44, 10.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 38.4M/4.89G [00:03<07:40, 10.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 37.4M/5.00G [00:02<07:21, 11.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 37.1M/4.83G [00:02<06:25, 12.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█ | 42.6M/4.89G [00:03<05:36, 14.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 38.9M/5.00G [00:02<07:06, 11.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▎ | 50.8M/5.00G [00:02<03:26, 23.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|▉ | 38.7M/4.83G [00:02<06:25, 12.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 45.7M/5.00G [00:02<04:00, 20.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 60.9M/5.00G [00:02<02:22, 34.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█ | 42.8M/4.83G [00:03<05:02, 15.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 32.0M/4.83G [00:03<13:59, 5.72MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▋ | 66.7M/5.00G [00:03<02:47, 29.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 48.7M/5.00G [00:03<05:59, 13.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▎ | 51.0M/5.00G [00:03<05:32, 14.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 48.0M/4.83G [00:03<06:04, 13.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 48.0M/4.83G [00:03<05:20, 14.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 48.0M/4.89G [00:03<08:24, 9.58MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 63.8M/4.89G [00:04<03:24, 23.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▎ | 53.2M/5.00G [00:03<06:47, 12.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 1%|█▊ | 71.4M/5.00G [00:03<04:43, 17.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▋ | 64.0M/4.83G [00:03<03:31, 22.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▍ | 56.6M/5.00G [00:03<05:49, 14.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|█▉ | 78.5M/5.00G [00:04<03:34, 22.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▎ | 53.4M/4.83G [00:03<05:34, 14.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 63.7M/5.00G [00:04<03:33, 23.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 1%|█▊ | 69.6M/4.89G [00:04<03:51, 20.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▍ | 55.2M/4.83G [00:04<05:50, 13.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▊ | 69.3M/4.83G [00:04<04:07, 19.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▍ | 58.2M/4.83G [00:04<05:12, 15.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 1%|█▋ | 66.9M/5.00G [00:04<05:10, 15.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██ | 82.9M/5.00G [00:04<04:39, 17.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 1%|█▊ | 71.4M/4.83G [00:04<04:26, 17.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██ | 80.0M/4.89G [00:04<03:26, 23.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|█▉ | 77.6M/5.00G [00:04<02:47, 29.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██▎ | 91.1M/5.00G [00:04<03:17, 24.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|█▉ | 74.8M/4.83G [00:04<04:03, 19.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 1%|█▋ | 64.0M/4.83G [00:04<05:49, 13.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██▏ | 85.4M/4.89G [00:05<03:42, 21.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██ | 82.5M/5.00G [00:04<03:32, 23.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/5.00G [00:04<03:53, 21.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██ | 78.7M/4.83G [00:04<02:50, 27.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██▎ | 91.3M/5.00G [00:04<02:31, 32.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██ | 80.0M/4.83G [00:05<05:03, 15.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██▎ | 88.7M/4.89G [00:05<04:25, 18.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▏ | 83.9M/4.83G [00:05<03:21, 23.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 99.9M/5.00G [00:05<04:44, 17.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.6M/5.00G [00:05<03:04, 26.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 95.2M/4.83G [00:05<02:15, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██▋ | 107M/5.00G [00:05<02:06, 38.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██▌ | 103M/5.00G [00:05<04:33, 17.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▏ | 85.4M/4.83G [00:05<05:23, 14.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██▋ | 108M/5.00G [00:05<03:32, 23.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▌ | 101M/4.83G [00:05<02:38, 29.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/4.89G [00:05<04:50, 16.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▏ | 87.0M/4.83G [00:05<05:47, 13.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 110M/4.83G [00:05<02:05, 37.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 109M/4.89G [00:06<02:53, 27.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▎ | 91.6M/4.83G [00:05<04:42, 16.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 113M/5.00G [00:05<03:17, 24.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 112M/5.00G [00:05<04:48, 16.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 2%|███ | 124M/5.00G [00:05<02:14, 36.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 2%|███ | 123M/5.00G [00:06<02:46, 29.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 2%|██▉ | 116M/4.83G [00:06<02:49, 27.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 2%|██▉ | 114M/4.89G [00:06<03:40, 21.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/4.83G [00:06<05:33, 14.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 3%|███▏ | 125M/4.89G [00:06<02:34, 30.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 3%|███▏ | 128M/5.00G [00:06<03:19, 24.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 3%|███▎ | 131M/5.00G [00:06<03:04, 26.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 3%|███▍ | 139M/5.00G [00:06<02:11, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 3%|███▍ | 140M/5.00G [00:06<02:19, 34.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▎ | 128M/4.83G [00:06<02:40, 29.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 3%|███▎ | 131M/4.89G [00:06<02:52, 27.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 3%|███▋ | 145M/5.00G [00:06<02:39, 30.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▌ | 101M/4.83G [00:06<06:22, 12.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 3%|███▋ | 146M/5.00G [00:06<02:39, 30.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 3%|███▊ | 154M/5.00G [00:06<02:02, 39.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 3%|███▉ | 159M/5.00G [00:06<01:48, 44.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▍ | 133M/4.83G [00:06<03:18, 23.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▋ | 106M/4.83G [00:07<05:24, 14.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 3%|███▋ | 144M/4.89G [00:07<02:57, 26.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▌ | 137M/4.83G [00:07<03:31, 22.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 3%|████ | 160M/5.00G [00:07<02:42, 29.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▌ | 140M/4.83G [00:07<03:29, 22.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|████▍ | 175M/5.00G [00:07<01:41, 47.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 3%|████▏ | 166M/5.00G [00:07<02:26, 32.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|████▍ | 175M/5.00G [00:07<01:59, 40.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 2%|██▉ | 112M/4.83G [00:07<05:44, 13.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 3%|████ | 160M/4.89G [00:07<02:27, 32.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▋ | 144M/4.83G [00:07<04:57, 15.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 182M/5.00G [00:07<02:33, 31.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 3%|███▎ | 128M/4.83G [00:07<03:24, 23.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|███▉ | 154M/4.83G [00:07<03:04, 25.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|████▊ | 192M/5.00G [00:07<01:57, 40.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 176M/4.89G [00:08<02:49, 27.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|████▏ | 160M/4.83G [00:08<03:31, 22.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 183M/5.00G [00:08<03:48, 21.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 3%|███▋ | 144M/4.83G [00:08<02:53, 27.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 4%|████▉ | 192M/4.89G [00:08<02:01, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 3%|████▎ | 169M/4.83G [00:08<02:34, 30.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 3%|████ | 155M/4.83G [00:08<02:14, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|████▉ | 198M/5.00G [00:08<03:23, 23.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 3%|████▏ | 160M/4.83G [00:08<02:38, 29.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 4%|█████ | 199M/4.89G [00:09<02:40, 29.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|████▊ | 192M/5.00G [00:08<04:11, 19.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|█████ | 203M/5.00G [00:08<02:57, 27.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 176M/4.83G [00:09<02:21, 33.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|█████▏ | 208M/5.00G [00:09<04:03, 19.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 176M/4.83G [00:09<04:53, 15.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 4%|█████▎ | 208M/4.89G [00:09<03:06, 25.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 4%|████▉ | 189M/4.83G [00:09<02:59, 25.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 5%|█████▋ | 222M/4.89G [00:09<02:11, 35.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|████▋ | 181M/4.83G [00:09<02:58, 26.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|█████▏ | 210M/5.00G [00:09<03:56, 20.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 4%|█████▌ | 224M/5.00G [00:09<03:05, 25.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 4%|█████▌ | 222M/5.00G [00:09<02:41, 29.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|█████▉ | 236M/5.00G [00:09<02:18, 34.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|████▊ | 185M/4.83G [00:09<03:10, 24.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 4%|█████ | 196M/4.83G [00:09<03:23, 22.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|████▊ | 188M/4.83G [00:09<03:08, 24.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 4%|█████▎ | 208M/4.83G [00:09<02:21, 32.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|██████ | 242M/5.00G [00:09<02:31, 31.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 5%|█████▊ | 229M/4.89G [00:10<02:54, 26.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 4%|█████▌ | 214M/4.83G [00:10<02:29, 30.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|█████▋ | 229M/5.00G [00:10<03:32, 22.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|████▉ | 192M/4.83G [00:10<04:11, 18.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|█████▊ | 223M/4.83G [00:10<02:02, 37.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|█████▉ | 240M/5.00G [00:10<02:39, 29.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 240M/4.89G [00:10<02:50, 27.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|█████▉ | 229M/4.83G [00:10<02:45, 27.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 246M/5.00G [00:10<03:09, 25.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|█████ | 197M/4.83G [00:10<04:59, 15.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 238M/4.83G [00:10<02:08, 35.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|██████▎ | 254M/5.00G [00:10<02:33, 30.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 5%|██████▌ | 256M/4.89G [00:11<02:38, 29.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 247M/5.00G [00:10<04:39, 17.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|█████▏ | 199M/4.83G [00:10<04:59, 15.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|██████▉ | 269M/4.89G [00:11<02:00, 38.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|█████▎ | 203M/4.83G [00:11<04:15, 18.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|██████▍ | 255M/5.00G [00:10<03:44, 21.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▎ | 244M/4.83G [00:11<02:34, 29.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|██████▍ | 260M/5.00G [00:11<03:02, 25.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▌ | 254M/4.83G [00:11<01:55, 39.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|██████▋ | 268M/5.00G [00:11<02:24, 32.8MB/s]
Upload 689 LFS files: 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 680/689 [01:06<00:00, 10.75it/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|██████▍ | 259M/5.00G [00:11<04:30, 17.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 4%|█████▍ | 208M/4.83G [00:11<05:24, 14.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 271M/5.00G [00:11<02:51, 27.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▋ | 260M/4.83G [00:11<02:25, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|█████▋ | 218M/4.83G [00:11<03:05, 24.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 273M/5.00G [00:11<03:15, 24.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|███████▏ | 286M/5.00G [00:11<02:06, 37.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|██████▉ | 277M/5.00G [00:11<03:07, 25.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|█████▊ | 224M/4.83G [00:11<03:29, 22.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|███████ | 276M/4.89G [00:12<03:48, 20.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 239M/4.83G [00:12<01:59, 38.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|███████▎ | 284M/4.89G [00:12<03:05, 24.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|███████▏ | 288M/5.00G [00:12<02:54, 26.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 265M/4.83G [00:12<04:02, 18.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|███████▎ | 292M/5.00G [00:12<02:49, 27.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|███████▍ | 299M/5.00G [00:12<02:09, 36.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|███████▌ | 300M/5.00G [00:12<02:18, 34.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|██████▉ | 270M/4.83G [00:12<03:30, 21.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|███████▍ | 290M/4.89G [00:12<03:12, 23.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|██████▎ | 245M/4.83G [00:12<02:27, 31.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|███████▋ | 301M/4.89G [00:12<02:17, 33.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|██████▌ | 254M/4.83G [00:12<02:02, 37.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|███████▋ | 306M/5.00G [00:12<02:39, 29.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|███████▌ | 305M/5.00G [00:12<02:40, 29.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|███████▉ | 316M/5.00G [00:12<01:58, 39.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|███████ | 274M/4.83G [00:12<04:25, 17.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 314M/5.00G [00:12<02:07, 36.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 308M/4.89G [00:13<02:40, 28.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 5%|██████▋ | 259M/4.83G [00:12<02:33, 29.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|███████▎ | 282M/4.83G [00:12<03:05, 24.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 315M/4.89G [00:13<02:16, 33.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|██████▉ | 269M/4.83G [00:12<01:59, 38.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 322M/5.00G [00:13<02:25, 32.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|████████▎ | 333M/5.00G [00:13<01:45, 44.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|███████▍ | 288M/4.83G [00:13<03:37, 20.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 320M/5.00G [00:13<03:07, 24.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 7%|████████▏ | 320M/4.89G [00:13<02:52, 26.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 303M/4.83G [00:13<02:04, 36.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████ | 274M/4.83G [00:13<02:52, 26.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 7%|████████▎ | 330M/5.00G [00:13<02:17, 33.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 7%|████████▌ | 335M/4.89G [00:13<01:45, 43.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▍ | 286M/4.83G [00:13<01:58, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|████████▌ | 340M/5.00G [00:13<02:22, 32.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 7%|████████▍ | 336M/5.00G [00:13<02:47, 27.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 343M/4.89G [00:14<02:23, 31.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 351M/5.00G [00:13<01:47, 43.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 6%|███████▉ | 309M/4.83G [00:13<02:59, 25.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▌ | 293M/4.83G [00:13<02:37, 28.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 352M/5.00G [00:13<02:30, 30.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 7%|████████▏ | 319M/4.83G [00:13<02:14, 33.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▊ | 303M/4.83G [00:14<01:59, 37.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 7%|████████▉ | 358M/5.00G [00:14<02:13, 34.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 7%|█████████ | 352M/4.89G [00:14<02:39, 28.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 6%|███████▉ | 309M/4.83G [00:14<02:19, 32.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 7%|████████▍ | 325M/4.83G [00:14<02:36, 28.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 7%|█████████▎ | 366M/4.89G [00:14<01:48, 41.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 7%|█████████▏ | 368M/5.00G [00:14<02:13, 34.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|████████▏ | 318M/4.83G [00:14<01:48, 41.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 382M/5.00G [00:14<01:39, 46.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 373M/4.89G [00:14<02:10, 34.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|████████▍ | 325M/4.83G [00:14<02:13, 33.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 7%|█████████▏ | 368M/5.00G [00:14<02:57, 26.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|████████▋ | 335M/4.83G [00:14<01:40, 44.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 382M/5.00G [00:14<02:00, 38.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 7%|████████▋ | 336M/4.83G [00:14<03:25, 21.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 8%|█████████▊ | 384M/4.89G [00:15<02:17, 32.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|█████████▋ | 389M/5.00G [00:14<02:38, 29.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 7%|████████▉ | 348M/4.83G [00:14<02:24, 30.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 341M/4.83G [00:15<02:09, 34.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|█████████▉ | 398M/5.00G [00:15<02:09, 35.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 8%|█████████▋ | 389M/5.00G [00:15<02:17, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 8%|██████████▏ | 400M/4.89G [00:15<02:05, 35.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 7%|█████████ | 352M/4.83G [00:15<02:18, 32.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 7%|█████████▏ | 354M/4.83G [00:15<02:57, 25.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 400M/5.00G [00:15<02:17, 33.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 404M/5.00G [00:15<02:39, 28.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|█████████▍ | 364M/4.83G [00:15<01:39, 44.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 8%|█████████▍ | 363M/4.83G [00:15<02:14, 33.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 8%|██████████▏ | 409M/5.00G [00:15<01:55, 39.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|██████████▎ | 414M/5.00G [00:15<02:03, 37.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 8%|██████████▌ | 420M/5.00G [00:15<02:20, 32.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 370M/4.83G [00:15<02:44, 27.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 371M/4.83G [00:16<02:22, 31.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 8%|██████████▍ | 416M/5.00G [00:15<02:28, 30.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|██████████▋ | 416M/4.89G [00:16<02:24, 31.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 8%|█████████▉ | 382M/4.83G [00:15<01:53, 39.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|█████████▉ | 383M/4.83G [00:16<01:44, 42.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 9%|██████████▋ | 429M/5.00G [00:16<01:44, 43.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|██████████▉ | 430M/4.89G [00:16<01:49, 40.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 389M/4.83G [00:16<02:12, 33.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 9%|██████████▉ | 436M/5.00G [00:16<02:13, 34.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 9%|██████████▊ | 432M/5.00G [00:16<03:11, 23.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 8%|██████████▎ | 400M/4.83G [00:16<02:19, 31.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 390M/4.83G [00:16<03:02, 24.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 9%|██████████▋ | 415M/4.83G [00:16<01:34, 46.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 437M/4.89G [00:17<02:58, 24.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 448M/5.00G [00:16<02:31, 30.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 448M/5.00G [00:16<02:34, 29.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 8%|██████████▎ | 400M/4.83G [00:17<02:53, 25.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|███████████▍ | 448M/4.89G [00:17<02:45, 26.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 9%|██████████▋ | 414M/4.83G [00:17<01:59, 37.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 9%|██████████▉ | 423M/4.83G [00:17<02:08, 34.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 464M/5.00G [00:17<02:11, 34.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 464M/5.00G [00:17<02:17, 33.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 9%|███████████▊ | 462M/4.89G [00:17<01:58, 37.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 9%|███████████ | 430M/4.83G [00:17<01:52, 39.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|███████████▉ | 476M/5.00G [00:17<01:46, 42.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|███████████▉ | 475M/5.00G [00:17<01:50, 40.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 9%|██████████▉ | 421M/4.83G [00:17<02:25, 30.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 431M/4.83G [00:17<01:53, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 9%|███████████▎ | 436M/4.83G [00:17<02:28, 29.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|████████████ | 481M/5.00G [00:17<02:21, 31.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|████████████ | 482M/5.00G [00:17<02:24, 31.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|████████████ | 469M/4.89G [00:18<02:41, 27.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 496M/5.00G [00:17<01:41, 44.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|████████████▏ | 477M/4.89G [00:18<02:18, 31.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 9%|███████████▎ | 438M/4.83G [00:18<02:16, 32.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 448M/4.83G [00:17<02:26, 29.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|████████████▎ | 483M/4.89G [00:18<02:31, 29.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 496M/5.00G [00:18<02:18, 32.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|████████████▋ | 496M/4.89G [00:18<01:44, 41.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|████████████▋ | 510M/5.00G [00:18<01:41, 44.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 448M/4.83G [00:18<02:19, 31.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|████████████▌ | 503M/5.00G [00:18<02:23, 31.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 10%|████████████ | 464M/4.83G [00:18<02:09, 33.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 503M/4.89G [00:18<02:07, 34.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 512M/5.00G [00:18<02:37, 28.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|████████████ | 464M/4.83G [00:18<02:10, 33.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 10%|████████████▉ | 517M/5.00G [00:18<02:27, 30.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 527M/5.00G [00:18<01:47, 41.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|████████████▎ | 478M/4.83G [00:18<01:36, 45.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 480M/4.83G [00:18<02:09, 33.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 10%|█████████████ | 512M/4.89G [00:19<02:24, 30.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▎ | 534M/5.00G [00:19<02:05, 35.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 528M/5.00G [00:19<02:31, 29.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|████████████▌ | 485M/4.83G [00:19<02:08, 33.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 496M/4.83G [00:19<01:58, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▌ | 542M/5.00G [00:19<01:49, 40.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▌ | 528M/4.89G [00:19<02:05, 34.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 496M/4.83G [00:19<01:42, 42.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▊ | 542M/4.89G [00:19<01:32, 47.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▌ | 544M/5.00G [00:19<02:11, 34.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▋ | 549M/5.00G [00:19<02:10, 34.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 10%|█████████████ | 503M/4.83G [00:19<02:06, 34.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 549M/4.89G [00:20<01:49, 39.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▋ | 549M/5.00G [00:19<02:34, 28.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 512M/4.83G [00:19<02:14, 32.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 560M/5.00G [00:20<02:16, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 11%|██████████████▎ | 575M/5.00G [00:20<01:36, 46.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 11%|██████████████▎ | 560M/4.89G [00:20<02:03, 35.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 512M/4.83G [00:20<02:38, 27.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▌ | 583M/5.00G [00:20<01:49, 40.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▊ | 553M/5.00G [00:20<04:04, 18.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▋ | 528M/4.83G [00:20<02:21, 30.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▋ | 576M/4.89G [00:20<01:54, 37.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▉ | 559M/5.00G [00:20<03:24, 21.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▋ | 528M/4.83G [00:20<02:17, 31.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 592M/5.00G [00:20<02:14, 32.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 544M/4.83G [00:20<02:07, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 592M/4.89G [00:21<01:51, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 544M/4.83G [00:21<02:00, 35.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 608M/4.89G [00:21<01:22, 51.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 608M/5.00G [00:21<01:58, 37.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 563M/5.00G [00:21<05:38, 13.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 560M/4.83G [00:21<01:47, 39.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 13%|███████████████▋ | 616M/4.89G [00:21<01:45, 40.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 11%|██████████████▎ | 570M/5.00G [00:21<04:02, 18.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 560M/4.83G [00:21<02:17, 31.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 624M/5.00G [00:21<01:49, 39.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▉ | 576M/4.83G [00:21<01:45, 40.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 13%|███████████████▉ | 624M/4.89G [00:22<02:06, 33.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▎ | 592M/4.83G [00:21<01:20, 52.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▎ | 639M/4.89G [00:22<01:30, 46.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▉ | 576M/4.83G [00:21<02:08, 33.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 13%|████████████████ | 640M/5.00G [00:21<01:50, 39.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 589M/4.83G [00:21<01:44, 40.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 600M/4.83G [00:22<01:35, 44.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 576M/5.00G [00:22<05:28, 13.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▌ | 647M/4.89G [00:22<01:48, 39.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▍ | 656M/5.00G [00:22<01:47, 40.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▍ | 595M/4.83G [00:22<02:09, 32.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 13%|███████████████▋ | 608M/4.83G [00:22<01:55, 36.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 592M/5.00G [00:22<03:27, 21.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▊ | 656M/4.89G [00:22<02:01, 34.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 605M/5.00G [00:22<02:21, 31.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▊ | 672M/5.00G [00:22<01:44, 41.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▏ | 624M/4.83G [00:22<01:53, 37.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 13%|███████████████▋ | 608M/4.83G [00:22<02:23, 29.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▏ | 672M/4.89G [00:23<01:52, 37.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▍ | 636M/4.83G [00:23<01:30, 46.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▎ | 611M/5.00G [00:23<02:52, 25.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▏ | 688M/5.00G [00:23<01:38, 43.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 13%|████████████████ | 620M/4.83G [00:22<01:52, 37.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▍ | 682M/4.89G [00:23<01:33, 44.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 622M/5.00G [00:23<02:08, 34.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▍ | 699M/5.00G [00:23<01:23, 51.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 13%|███████████████▋ | 628M/5.00G [00:23<02:26, 29.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▏ | 626M/4.83G [00:23<02:28, 28.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▋ | 706M/5.00G [00:23<01:53, 38.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 689M/4.89G [00:23<02:18, 30.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▍ | 637M/4.83G [00:23<01:54, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▉ | 717M/5.00G [00:23<01:32, 46.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▉ | 703M/4.89G [00:23<01:37, 43.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 13%|████████████████ | 640M/5.00G [00:23<02:23, 30.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▋ | 643M/4.83G [00:23<02:17, 30.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 14%|██████████████████ | 724M/5.00G [00:24<02:00, 35.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▏ | 710M/4.89G [00:24<02:07, 32.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|████████████████▉ | 655M/4.83G [00:23<01:43, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▍ | 735M/5.00G [00:24<01:34, 45.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▍ | 656M/5.00G [00:24<02:04, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▌ | 742M/5.00G [00:24<01:48, 39.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████ | 661M/4.83G [00:24<02:08, 32.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▍ | 720M/4.89G [00:24<02:16, 30.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▎ | 668M/4.83G [00:24<01:51, 37.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▊ | 672M/5.00G [00:24<02:02, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 752M/5.00G [00:24<01:56, 36.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▏ | 768M/5.00G [00:24<01:19, 53.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 736M/4.89G [00:25<02:00, 34.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▍ | 674M/4.83G [00:24<02:23, 29.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▏ | 688M/5.00G [00:24<01:53, 38.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▍ | 776M/5.00G [00:25<01:35, 44.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▏ | 752M/4.89G [00:25<01:49, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▊ | 688M/4.83G [00:25<02:13, 31.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 704M/5.00G [00:25<01:46, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▌ | 784M/5.00G [00:25<02:00, 35.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▋ | 768M/4.89G [00:25<01:43, 39.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▏ | 704M/4.83G [00:25<01:56, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 14%|██████████████████ | 720M/5.00G [00:25<01:41, 42.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▎ | 734M/5.00G [00:25<01:20, 52.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████ | 800M/5.00G [00:25<01:52, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████ | 784M/4.89G [00:26<01:46, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▌ | 741M/5.00G [00:26<01:34, 45.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▋ | 720M/4.83G [00:25<01:53, 36.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▏ | 788M/4.89G [00:26<01:49, 37.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 816M/5.00G [00:26<01:44, 40.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████ | 736M/4.83G [00:26<01:46, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 752M/5.00G [00:26<01:57, 36.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▎ | 792M/4.89G [00:26<02:31, 27.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▏ | 766M/5.00G [00:26<01:28, 48.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 832M/5.00G [00:26<01:52, 36.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▎ | 795M/4.89G [00:27<02:57, 23.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▍ | 752M/4.83G [00:26<01:44, 39.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 798M/4.89G [00:27<03:07, 21.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▎ | 774M/5.00G [00:26<01:54, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▏ | 848M/5.00G [00:27<01:55, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▊ | 768M/4.83G [00:27<01:43, 39.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 800M/4.89G [00:27<05:02, 13.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▌ | 784M/5.00G [00:27<02:32, 27.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▎ | 784M/4.83G [00:27<01:38, 41.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 815M/4.89G [00:27<02:27, 27.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 864M/5.00G [00:27<01:58, 35.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▉ | 799M/5.00G [00:27<01:46, 39.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▋ | 800M/4.83G [00:27<01:16, 52.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▉ | 820M/4.89G [00:28<02:47, 24.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▏ | 806M/5.00G [00:27<01:57, 35.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▉ | 807M/4.83G [00:27<01:33, 42.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▏ | 830M/4.89G [00:28<01:57, 34.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████ | 880M/5.00G [00:28<01:54, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▍ | 895M/5.00G [00:28<01:27, 46.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▋ | 643M/4.83G [00:28<11:28, 6.09MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▍ | 836M/4.89G [00:28<02:24, 28.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▌ | 903M/5.00G [00:28<01:45, 38.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 816M/5.00G [00:28<02:42, 25.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 14%|████████████████▉ | 656M/4.83G [00:28<08:16, 8.41MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▋ | 848M/4.89G [00:29<02:16, 29.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████ | 816M/4.83G [00:28<02:26, 27.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▍ | 672M/4.83G [00:28<05:21, 12.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████ | 862M/4.89G [00:29<01:33, 43.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 912M/5.00G [00:28<01:58, 34.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 832M/5.00G [00:29<02:17, 30.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 832M/4.83G [00:29<02:05, 31.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 679M/4.83G [00:29<04:54, 14.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|█████████████████████▉ | 846M/4.83G [00:29<01:35, 41.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 928M/5.00G [00:29<01:49, 37.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▏ | 848M/5.00G [00:29<02:00, 34.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▏ | 869M/4.89G [00:29<02:26, 27.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▊ | 688M/4.83G [00:29<04:23, 15.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████ | 853M/4.83G [00:29<01:50, 36.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 14%|██████████████████ | 698M/4.83G [00:29<03:16, 21.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▎ | 863M/4.83G [00:29<01:32, 43.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 864M/5.00G [00:29<01:47, 38.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 944M/5.00G [00:29<01:52, 36.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▌ | 880M/4.89G [00:30<02:23, 28.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▍ | 870M/4.83G [00:29<01:50, 36.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▏ | 705M/4.83G [00:30<03:34, 19.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████ | 880M/5.00G [00:30<01:46, 38.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 960M/5.00G [00:30<01:48, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▋ | 885M/4.89G [00:30<02:44, 24.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▌ | 718M/4.83G [00:30<02:23, 28.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▎ | 894M/5.00G [00:30<01:23, 49.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████▎ | 973M/5.00G [00:30<01:26, 46.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▋ | 889M/4.89G [00:30<03:13, 20.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 725M/4.83G [00:30<02:31, 27.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 880M/4.83G [00:30<02:23, 27.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▌ | 902M/5.00G [00:30<01:41, 40.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 894M/4.89G [00:30<02:50, 23.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 895M/4.83G [00:30<01:36, 40.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 912M/5.00G [00:30<01:25, 47.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▌ | 980M/5.00G [00:30<02:11, 30.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▎ | 903M/4.83G [00:30<01:48, 36.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████ | 736M/4.83G [00:31<02:42, 25.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▍ | 750M/4.83G [00:31<01:52, 36.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▉ | 919M/5.00G [00:31<02:06, 32.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▉ | 897M/4.89G [00:31<04:23, 15.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▎ | 911M/4.89G [00:31<02:22, 28.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▌ | 757M/4.83G [00:31<02:05, 32.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 912M/4.83G [00:31<02:20, 28.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 992M/5.00G [00:31<02:34, 26.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 928M/5.00G [00:31<02:13, 30.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▉ | 924M/4.83G [00:31<01:43, 37.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 1.01G/5.00G [00:31<01:52, 35.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 943M/5.00G [00:31<01:30, 44.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▍ | 917M/4.89G [00:31<02:50, 23.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▊ | 768M/4.83G [00:31<02:05, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████ | 1.01G/5.00G [00:31<02:03, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▋ | 928M/4.89G [00:32<02:38, 24.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 931M/4.83G [00:32<02:47, 23.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▎ | 784M/4.83G [00:32<02:12, 30.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▍ | 1.02G/5.00G [00:32<02:15, 29.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▋ | 799M/4.83G [00:32<01:35, 42.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████▏ | 944M/4.89G [00:32<02:10, 30.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▊ | 951M/5.00G [00:32<03:08, 21.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.04G/5.00G [00:32<01:59, 33.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 807M/4.83G [00:32<01:49, 36.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████ | 814M/4.83G [00:32<01:36, 41.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▌ | 960M/4.89G [00:33<02:03, 31.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 960M/5.00G [00:32<02:59, 22.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▍ | 944M/4.83G [00:32<03:03, 21.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 959M/4.83G [00:32<02:02, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▏ | 821M/4.83G [00:33<02:14, 29.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 976M/4.89G [00:33<01:50, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▍ | 976M/5.00G [00:33<02:28, 27.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████ | 967M/4.83G [00:33<02:16, 28.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 832M/4.83G [00:33<02:13, 30.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▍ | 992M/4.89G [00:33<01:50, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 992M/5.00G [00:33<02:13, 30.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▏ | 1.06G/5.00G [00:33<02:57, 22.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▌ | 1.07G/5.00G [00:33<02:09, 30.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▏ | 976M/4.83G [00:33<02:48, 22.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 1.01G/5.00G [00:34<02:16, 29.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 18%|█████████████████████▉ | 848M/4.83G [00:34<02:35, 25.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▋ | 1.08G/5.00G [00:34<02:34, 25.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▎ | 1.02G/5.00G [00:34<01:42, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▋ | 992M/4.83G [00:34<02:23, 26.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▎ | 862M/4.83G [00:34<01:51, 35.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▌ | 1.01G/4.89G [00:34<02:19, 27.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.01G/4.83G [00:34<01:42, 37.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▉ | 1.02G/4.89G [00:34<01:43, 37.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▌ | 1.03G/5.00G [00:34<01:55, 34.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▍ | 869M/4.83G [00:34<02:02, 32.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 880M/4.83G [00:34<01:35, 41.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▉ | 1.09G/5.00G [00:34<02:41, 24.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▏ | 1.03G/4.89G [00:35<01:52, 34.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▎ | 1.10G/5.00G [00:34<01:59, 32.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████ | 1.01G/4.83G [00:34<02:10, 29.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.04G/5.00G [00:35<01:58, 33.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▉ | 887M/4.83G [00:35<01:54, 34.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▎ | 1.02G/4.83G [00:35<02:08, 29.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▍ | 1.11G/5.00G [00:35<02:25, 26.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▍ | 1.04G/4.89G [00:35<02:23, 26.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 896M/4.83G [00:35<02:02, 32.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▊ | 1.12G/5.00G [00:35<01:47, 36.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 911M/4.83G [00:35<01:23, 46.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▏ | 1.06G/5.00G [00:35<02:02, 32.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▊ | 1.06G/4.89G [00:36<02:05, 30.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▊ | 919M/4.83G [00:36<01:41, 38.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▏ | 1.07G/4.89G [00:36<01:33, 40.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 23%|███████████████████████████▉ | 1.13G/5.00G [00:36<02:28, 26.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▋ | 1.04G/4.83G [00:36<02:31, 25.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▌ | 1.07G/5.00G [00:36<02:16, 28.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▏ | 1.14G/5.00G [00:36<02:25, 26.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 928M/4.83G [00:36<02:11, 29.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▍ | 944M/4.83G [00:36<01:27, 44.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████ | 1.06G/4.83G [00:36<02:10, 29.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▉ | 1.09G/5.00G [00:36<02:01, 32.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▎ | 1.08G/4.89G [00:36<02:21, 26.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▌ | 1.15G/5.00G [00:36<02:03, 31.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▋ | 952M/4.83G [00:36<01:41, 38.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▌ | 1.07G/4.83G [00:36<01:57, 32.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▍ | 1.08G/4.89G [00:37<02:32, 25.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▍ | 1.10G/5.00G [00:37<01:55, 33.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▉ | 1.17G/5.00G [00:37<02:04, 30.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 960M/4.83G [00:37<02:15, 28.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|███████████████████████████▉ | 1.09G/4.83G [00:37<01:55, 32.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▎ | 1.18G/5.00G [00:37<01:35, 39.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▏ | 973M/4.83G [00:37<01:37, 39.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▊ | 1.12G/5.00G [00:37<01:45, 36.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▌ | 1.09G/4.89G [00:37<03:11, 19.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▏ | 1.10G/4.83G [00:37<01:35, 39.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████ | 1.13G/5.00G [00:37<01:30, 42.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|███████████████████████████▉ | 1.10G/4.89G [00:37<02:08, 29.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▍ | 1.19G/5.00G [00:37<01:49, 34.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▎ | 980M/4.83G [00:37<01:54, 33.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▎ | 1.11G/4.83G [00:37<01:59, 31.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████ | 1.11G/4.89G [00:38<02:31, 24.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▏ | 1.14G/5.00G [00:38<02:01, 31.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▋ | 1.12G/4.83G [00:37<01:25, 43.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▍ | 1.12G/4.89G [00:38<01:44, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▊ | 1.20G/5.00G [00:38<01:48, 35.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████ | 1.21G/5.00G [00:38<01:22, 46.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▋ | 992M/4.83G [00:38<02:07, 30.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▌ | 1.15G/5.00G [00:38<01:50, 34.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▉ | 1.13G/4.83G [00:38<01:42, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▎ | 1.22G/5.00G [00:38<01:49, 34.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▏ | 1.14G/4.83G [00:38<01:54, 32.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▉ | 1.17G/5.00G [00:38<01:43, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▌ | 1.23G/5.00G [00:38<01:46, 35.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▌ | 1.13G/4.89G [00:39<03:10, 19.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.01G/4.83G [00:39<02:27, 26.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▌ | 1.15G/4.83G [00:38<01:42, 35.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▎ | 1.18G/5.00G [00:39<01:39, 38.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▋ | 1.13G/4.89G [00:39<03:12, 19.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▎ | 1.02G/4.83G [00:39<02:10, 29.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▉ | 1.25G/5.00G [00:39<01:52, 33.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▉ | 1.17G/4.83G [00:39<01:39, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▊ | 1.20G/5.00G [00:39<01:35, 39.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▎ | 1.18G/4.83G [00:39<01:21, 44.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.26G/5.00G [00:39<01:44, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▋ | 1.04G/4.83G [00:39<02:00, 31.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▏ | 1.22G/5.00G [00:39<01:33, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.28G/5.00G [00:39<01:22, 45.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████ | 1.05G/4.83G [00:40<01:37, 38.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▍ | 1.19G/4.83G [00:39<01:47, 34.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▊ | 1.20G/4.83G [00:40<01:18, 46.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▊ | 1.14G/4.89G [00:40<05:32, 11.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▊ | 1.28G/5.00G [00:40<01:42, 36.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▏ | 1.06G/4.83G [00:40<01:56, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 23%|█████████████████████████████ | 1.15G/4.89G [00:40<03:28, 18.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████ | 1.29G/5.00G [00:40<01:23, 44.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▍ | 1.07G/4.83G [00:40<01:32, 40.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▉ | 1.21G/4.83G [00:40<01:34, 38.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▌ | 1.23G/5.00G [00:40<01:44, 36.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▎ | 1.30G/5.00G [00:40<01:35, 38.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▎ | 1.15G/4.89G [00:40<03:27, 18.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▏ | 1.22G/4.83G [00:40<01:44, 34.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▌ | 1.08G/4.83G [00:40<01:57, 31.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▌ | 1.17G/4.89G [00:41<02:10, 28.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▌ | 1.23G/4.83G [00:40<01:11, 50.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▉ | 1.25G/5.00G [00:40<01:45, 35.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▌ | 1.31G/5.00G [00:41<01:45, 35.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▊ | 1.17G/4.89G [00:41<02:20, 26.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▊ | 1.24G/4.83G [00:41<01:23, 43.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 23%|███████████████████████████▉ | 1.09G/4.83G [00:41<01:55, 32.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████ | 1.18G/4.89G [00:41<01:46, 34.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.26G/5.00G [00:41<01:40, 37.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 27%|████████████████████████████████▉ | 1.33G/5.00G [00:41<01:36, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████ | 1.25G/4.83G [00:41<01:38, 36.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▏ | 1.19G/4.89G [00:41<02:01, 30.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▍ | 1.26G/4.83G [00:41<01:07, 52.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▎ | 1.10G/4.83G [00:41<01:49, 34.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.28G/5.00G [00:41<01:35, 39.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.34G/5.00G [00:41<01:28, 41.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▏ | 1.30G/5.00G [00:42<01:29, 41.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▍ | 1.20G/4.89G [00:42<02:21, 26.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▋ | 1.12G/4.83G [00:42<01:50, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▊ | 1.22G/4.89G [00:42<01:32, 39.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▋ | 1.27G/4.83G [00:42<01:50, 32.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 23%|█████████████████████████████ | 1.13G/4.83G [00:42<01:27, 42.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.36G/5.00G [00:42<01:37, 37.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▏ | 1.38G/5.00G [00:42<01:12, 49.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▌ | 1.31G/5.00G [00:42<01:33, 39.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████ | 1.22G/4.89G [00:42<01:49, 33.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▊ | 1.28G/4.83G [00:42<02:07, 28.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.30G/4.83G [00:42<01:24, 42.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▎ | 1.38G/5.00G [00:42<01:29, 40.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▏ | 1.14G/4.83G [00:42<02:08, 28.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|████████████████████████████████▉ | 1.33G/5.00G [00:42<01:30, 40.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.23G/4.89G [00:43<02:00, 30.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▍ | 1.30G/4.83G [00:42<01:36, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▌ | 1.39G/5.00G [00:43<01:44, 34.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▌ | 1.15G/4.83G [00:43<02:01, 30.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.34G/5.00G [00:43<01:31, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.25G/4.89G [00:43<01:45, 34.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.31G/4.83G [00:43<01:57, 29.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.41G/5.00G [00:43<01:35, 37.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 27%|██████████████████████████████████ | 1.33G/4.83G [00:43<01:19, 44.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▉ | 1.17G/4.83G [00:43<01:50, 33.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.36G/5.00G [00:43<01:27, 41.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████ | 1.26G/4.89G [00:43<01:39, 36.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 27%|██████████████████████████████████ | 1.37G/5.00G [00:43<01:11, 51.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.42G/5.00G [00:43<01:30, 39.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▍ | 1.18G/4.83G [00:44<01:43, 35.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▍ | 1.43G/5.00G [00:44<01:46, 33.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▊ | 1.20G/4.83G [00:44<01:17, 46.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▏ | 1.38G/5.00G [00:44<01:32, 39.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▍ | 1.28G/4.89G [00:44<01:37, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▌ | 1.39G/5.00G [00:44<01:17, 46.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▋ | 1.40G/5.00G [00:44<01:34, 38.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▉ | 1.21G/4.83G [00:44<01:42, 35.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 27%|████████████████████████████████▉ | 1.30G/4.89G [00:44<01:41, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▌ | 1.43G/5.00G [00:44<02:37, 22.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▏ | 1.21G/4.83G [00:44<01:31, 39.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.44G/5.00G [00:44<02:09, 27.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▎ | 1.34G/4.83G [00:44<03:03, 19.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.41G/5.00G [00:44<01:42, 35.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▍ | 1.34G/4.83G [00:44<02:40, 21.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.42G/5.00G [00:44<01:12, 49.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.31G/4.89G [00:45<01:36, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▊ | 1.44G/5.00G [00:45<02:51, 20.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.22G/4.83G [00:45<02:18, 26.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▍ | 1.43G/5.00G [00:45<01:28, 40.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▌ | 1.23G/4.83G [00:45<01:48, 33.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▌ | 1.35G/4.83G [00:45<03:07, 18.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████ | 1.46G/5.00G [00:45<02:25, 24.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.33G/4.89G [00:45<01:46, 33.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.44G/5.00G [00:45<01:39, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.24G/4.83G [00:45<02:07, 28.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▉ | 1.25G/4.83G [00:45<01:42, 35.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████ | 1.34G/4.89G [00:46<01:38, 35.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.47G/5.00G [00:46<02:14, 26.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████ | 1.25G/4.83G [00:46<02:06, 28.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▊ | 1.49G/5.00G [00:46<01:33, 37.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████ | 1.46G/5.00G [00:46<01:51, 31.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▌ | 1.36G/4.89G [00:46<01:35, 36.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████ | 1.49G/5.00G [00:46<01:50, 31.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.36G/4.83G [00:46<04:02, 14.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▍ | 1.26G/4.83G [00:46<02:07, 28.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.47G/5.00G [00:46<01:40, 35.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▊ | 1.28G/4.83G [00:46<01:22, 43.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.38G/4.89G [00:46<01:31, 38.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.50G/5.00G [00:46<01:47, 32.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.38G/4.83G [00:46<02:50, 20.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████ | 1.29G/4.83G [00:46<01:32, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.49G/5.00G [00:47<01:44, 33.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.39G/4.89G [00:47<01:31, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.39G/4.83G [00:47<02:15, 25.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.50G/5.00G [00:47<01:34, 37.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▋ | 1.52G/5.00G [00:47<01:59, 29.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.41G/4.89G [00:47<01:28, 39.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████ | 1.54G/5.00G [00:47<01:24, 41.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▏ | 1.41G/4.83G [00:47<01:53, 30.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▏ | 1.42G/4.89G [00:48<01:22, 41.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.30G/4.83G [00:47<02:53, 20.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▎ | 1.54G/5.00G [00:47<01:36, 35.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.44G/4.89G [00:48<01:05, 52.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.42G/4.83G [00:47<01:41, 33.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.31G/4.83G [00:48<01:51, 31.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▋ | 1.52G/5.00G [00:48<01:47, 32.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████ | 1.53G/5.00G [00:48<01:24, 41.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▋ | 1.45G/4.89G [00:48<01:18, 43.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▍ | 1.55G/5.00G [00:48<01:51, 31.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▊ | 1.32G/4.83G [00:48<02:04, 28.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▊ | 1.56G/5.00G [00:48<01:25, 40.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▏ | 1.54G/5.00G [00:48<01:38, 35.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▋ | 1.43G/4.83G [00:48<02:14, 25.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▊ | 1.43G/4.83G [00:48<02:15, 25.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.46G/4.89G [00:48<01:32, 37.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 27%|██████████████████████████████████ | 1.33G/4.83G [00:48<02:04, 28.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.57G/5.00G [00:48<01:43, 33.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.47G/4.89G [00:48<01:08, 49.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.44G/4.83G [00:48<02:01, 28.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▍ | 1.34G/4.83G [00:48<01:22, 42.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▏ | 1.58G/5.00G [00:48<01:16, 44.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▍ | 1.55G/5.00G [00:48<01:43, 33.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▌ | 1.48G/4.89G [00:49<01:18, 43.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▋ | 1.35G/4.83G [00:49<01:31, 37.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▍ | 1.59G/5.00G [00:49<01:29, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████ | 1.44G/4.83G [00:49<02:44, 20.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.57G/5.00G [00:49<01:32, 37.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.45G/4.83G [00:49<01:45, 32.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▊ | 1.49G/4.89G [00:49<01:43, 32.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.36G/4.83G [00:49<02:00, 28.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▎ | 1.58G/5.00G [00:49<01:27, 39.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.38G/4.83G [00:49<01:20, 42.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 1.60G/5.00G [00:49<01:07, 50.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▏ | 1.50G/4.89G [00:50<01:34, 35.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▊ | 1.61G/5.00G [00:49<01:17, 44.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▍ | 1.46G/4.83G [00:49<02:56, 19.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▌ | 1.38G/4.83G [00:50<01:47, 32.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▌ | 1.52G/4.89G [00:50<01:24, 39.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████ | 1.62G/5.00G [00:50<01:26, 39.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 1.60G/5.00G [00:50<03:04, 18.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▍ | 1.63G/5.00G [00:50<01:04, 52.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████ | 1.61G/5.00G [00:50<02:00, 28.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.39G/4.83G [00:50<02:02, 28.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.54G/4.89G [00:50<01:31, 36.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▏ | 1.62G/5.00G [00:50<02:09, 26.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▌ | 1.64G/5.00G [00:50<01:32, 36.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▏ | 1.41G/4.83G [00:50<01:45, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▍ | 1.55G/4.89G [00:51<01:27, 38.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▊ | 1.47G/4.83G [00:50<03:52, 14.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▍ | 1.63G/5.00G [00:51<02:08, 26.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▊ | 1.57G/4.89G [00:51<01:07, 49.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▊ | 1.65G/5.00G [00:51<01:40, 33.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████ | 1.49G/4.83G [00:51<02:32, 21.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▊ | 1.65G/5.00G [00:51<01:27, 38.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.42G/4.83G [00:51<01:34, 36.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▏ | 1.66G/5.00G [00:51<01:10, 47.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▉ | 1.57G/4.89G [00:51<01:20, 40.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▎ | 1.49G/4.83G [00:51<02:34, 21.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████ | 1.65G/5.00G [00:51<01:45, 31.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.44G/4.83G [00:51<01:32, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▍ | 1.67G/5.00G [00:51<01:38, 33.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▏ | 1.58G/4.89G [00:52<01:38, 33.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.46G/4.83G [00:52<01:26, 39.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▌ | 1.60G/4.89G [00:52<01:09, 47.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▍ | 1.50G/4.83G [00:51<03:21, 16.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▋ | 1.68G/5.00G [00:52<01:48, 30.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▍ | 1.50G/4.83G [00:52<03:05, 18.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▎ | 1.66G/5.00G [00:52<02:18, 24.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▊ | 1.61G/4.89G [00:52<01:27, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▊ | 1.47G/4.83G [00:52<01:26, 38.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████ | 1.70G/5.00G [00:52<01:38, 33.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▋ | 1.68G/5.00G [00:52<01:51, 29.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▎ | 1.71G/5.00G [00:52<01:19, 41.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▉ | 1.69G/5.00G [00:52<01:24, 39.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▌ | 1.50G/4.83G [00:52<03:51, 14.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▏ | 1.49G/4.83G [00:52<01:23, 40.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.52G/4.83G [00:52<02:17, 24.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▌ | 1.50G/4.83G [00:52<01:04, 51.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.71G/5.00G [00:52<01:33, 35.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████ | 1.62G/4.89G [00:53<01:58, 27.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▏ | 1.70G/5.00G [00:52<01:36, 34.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▋ | 1.72G/5.00G [00:53<01:15, 43.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▎ | 1.63G/4.89G [00:53<01:33, 35.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▎ | 1.71G/5.00G [00:53<01:22, 39.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▊ | 1.51G/4.83G [00:53<01:15, 43.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▌ | 1.71G/5.00G [00:53<01:34, 34.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▍ | 1.63G/4.89G [00:53<01:47, 30.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 31%|███████████████████████████████████████ | 1.52G/4.83G [00:53<03:11, 17.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▊ | 1.72G/5.00G [00:53<01:11, 45.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▉ | 1.73G/5.00G [00:53<01:42, 32.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▋ | 1.64G/4.89G [00:53<01:18, 41.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▎ | 1.53G/4.83G [00:53<02:18, 23.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████ | 1.74G/5.00G [00:53<01:24, 38.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 31%|███████████████████████████████████████ | 1.52G/4.83G [00:53<01:28, 37.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▉ | 1.73G/5.00G [00:53<01:23, 39.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▉ | 1.65G/4.89G [00:54<01:34, 34.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▎ | 1.74G/5.00G [00:53<01:45, 30.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▍ | 1.54G/4.83G [00:53<02:31, 21.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▏ | 1.66G/4.89G [00:54<01:11, 45.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▌ | 1.75G/5.00G [00:53<01:20, 40.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 1.55G/4.83G [00:53<01:43, 31.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▎ | 1.74G/5.00G [00:54<01:28, 36.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.67G/4.89G [00:54<01:25, 37.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▋ | 1.76G/5.00G [00:54<01:38, 32.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▉ | 1.77G/5.00G [00:54<01:08, 47.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▊ | 1.55G/4.83G [00:54<02:19, 23.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▋ | 1.76G/5.00G [00:54<01:25, 37.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▋ | 1.68G/4.89G [00:54<01:32, 34.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▏ | 1.57G/4.83G [00:54<01:31, 35.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▉ | 1.77G/5.00G [00:54<01:05, 49.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▉ | 1.69G/4.89G [00:54<01:04, 49.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▏ | 1.78G/5.00G [00:54<01:25, 37.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▍ | 1.54G/4.83G [00:54<02:27, 22.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▎ | 1.57G/4.83G [00:54<01:48, 30.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▋ | 1.58G/4.83G [00:54<01:21, 39.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▏ | 1.78G/5.00G [00:55<01:38, 32.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▏ | 1.70G/4.89G [00:55<01:52, 28.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▊ | 1.55G/4.83G [00:55<02:14, 24.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▊ | 1.59G/4.83G [00:55<01:43, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▏ | 1.57G/4.83G [00:55<01:38, 33.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/5.00G [00:55<01:38, 32.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/5.00G [00:55<02:15, 23.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.81G/5.00G [00:55<01:10, 45.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.81G/5.00G [00:55<01:28, 35.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▍ | 1.71G/4.89G [00:55<01:51, 28.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▍ | 1.57G/4.83G [00:55<01:44, 31.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▊ | 1.72G/4.89G [00:56<01:22, 38.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████ | 1.60G/4.83G [00:55<01:53, 28.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▉ | 1.81G/5.00G [00:55<01:23, 38.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▍ | 1.61G/4.83G [00:55<01:18, 41.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████ | 1.81G/5.00G [00:55<01:41, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▋ | 1.58G/4.83G [00:56<01:48, 29.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▉ | 1.73G/4.89G [00:56<01:42, 30.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████ | 1.60G/4.83G [00:56<01:15, 42.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▌ | 1.62G/4.83G [00:56<01:35, 33.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▏ | 1.74G/4.89G [00:56<01:28, 35.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.82G/5.00G [00:56<01:41, 31.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▊ | 1.63G/4.83G [00:56<01:19, 40.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▍ | 1.83G/5.00G [00:56<01:23, 38.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.82G/5.00G [00:56<01:52, 28.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▎ | 1.61G/4.83G [00:56<01:30, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/5.00G [00:56<01:35, 33.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▉ | 1.64G/4.83G [00:56<01:41, 31.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▎ | 1.74G/4.89G [00:56<02:01, 26.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.85G/5.00G [00:56<01:11, 44.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▏ | 1.65G/4.83G [00:56<01:14, 42.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▌ | 1.76G/4.89G [00:57<01:28, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/5.00G [00:56<01:35, 32.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▍ | 1.62G/4.83G [00:56<01:43, 31.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▊ | 1.63G/4.83G [00:57<01:18, 40.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.65G/4.83G [00:56<01:34, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▋ | 1.76G/4.89G [00:57<01:49, 28.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████ | 1.86G/5.00G [00:57<01:36, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████ | 1.86G/5.00G [00:57<01:27, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▋ | 1.66G/4.83G [00:57<01:17, 40.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▉ | 1.77G/4.89G [00:57<01:17, 40.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▎ | 1.87G/5.00G [00:57<01:21, 38.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▎ | 1.87G/5.00G [00:57<01:10, 44.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▉ | 1.63G/4.83G [00:57<01:34, 33.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▎ | 1.65G/4.83G [00:57<01:11, 44.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.87G/5.00G [00:57<01:19, 39.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.87G/5.00G [00:57<01:40, 31.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.78G/4.89G [00:57<01:39, 31.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▊ | 1.67G/4.83G [00:57<01:49, 28.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▋ | 1.88G/5.00G [00:57<01:08, 45.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▋ | 1.88G/5.00G [00:57<01:23, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████ | 1.68G/4.83G [00:57<01:25, 36.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/4.89G [00:58<01:13, 41.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.65G/4.83G [00:57<01:25, 37.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.89G/5.00G [00:57<01:18, 39.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.89G/5.00G [00:57<01:26, 35.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▉ | 1.89G/5.00G [00:58<01:34, 32.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▌ | 1.80G/4.89G [00:58<01:31, 33.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▏ | 1.68G/4.83G [00:57<01:50, 28.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████ | 1.90G/5.00G [00:58<01:09, 44.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▋ | 1.66G/4.83G [00:58<01:34, 33.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████ | 1.90G/5.00G [00:58<01:25, 36.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▋ | 1.80G/4.89G [00:58<01:26, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▍ | 1.69G/4.83G [00:58<01:21, 38.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▉ | 1.67G/4.83G [00:58<01:18, 40.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.90G/5.00G [00:58<01:13, 42.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████ | 1.68G/4.83G [00:58<01:10, 44.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▎ | 1.91G/5.00G [00:58<01:26, 35.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▌ | 1.70G/4.83G [00:58<01:39, 31.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▍ | 1.91G/5.00G [00:58<01:13, 41.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▎ | 1.91G/5.00G [00:58<01:40, 30.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▋ | 1.70G/4.83G [00:58<01:25, 36.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.92G/5.00G [00:58<01:21, 37.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▎ | 1.69G/4.83G [00:58<01:42, 30.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.92G/5.00G [00:58<01:47, 28.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▉ | 1.71G/4.83G [00:58<01:46, 29.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.81G/4.89G [00:59<02:52, 17.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▋ | 1.92G/5.00G [00:58<01:53, 27.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|███████████████████████████████████████████████▉ | 1.93G/5.00G [00:58<01:15, 40.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▏ | 1.72G/4.83G [00:58<01:21, 38.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▏ | 1.82G/4.89G [00:59<01:50, 27.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|███████████████████████████████████████████████▊ | 1.93G/5.00G [00:59<01:26, 35.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▌ | 1.70G/4.83G [00:59<01:46, 29.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.94G/5.00G [00:59<01:13, 41.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▊ | 1.71G/4.83G [00:59<01:19, 39.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.94G/5.00G [00:59<01:32, 33.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▎ | 1.83G/4.89G [00:59<02:05, 24.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▎ | 1.73G/4.83G [00:59<01:45, 29.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▎ | 1.95G/5.00G [00:59<01:12, 41.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▌ | 1.83G/4.89G [00:59<01:35, 32.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▋ | 1.74G/4.83G [00:59<01:04, 47.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▉ | 1.71G/4.83G [00:59<01:34, 32.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▎ | 1.73G/4.83G [00:59<01:07, 46.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.95G/5.00G [00:59<01:34, 32.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▏ | 1.94G/5.00G [00:59<02:17, 22.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/4.89G [01:00<01:51, 27.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▋ | 1.96G/5.00G [00:59<01:10, 43.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▎ | 1.95G/5.00G [00:59<01:38, 30.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▉ | 1.75G/4.83G [00:59<01:25, 35.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▉ | 1.85G/4.89G [01:00<01:18, 38.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▍ | 1.73G/4.83G [01:00<01:33, 33.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.86G/4.89G [01:00<01:29, 34.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▌ | 1.96G/5.00G [01:00<01:59, 25.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.76G/4.83G [01:00<01:35, 32.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▍ | 1.87G/4.89G [01:00<01:05, 46.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▉ | 1.97G/5.00G [01:00<01:40, 30.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▋ | 1.96G/5.00G [01:00<01:31, 33.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▍ | 1.77G/4.83G [01:00<01:13, 41.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.98G/5.00G [01:00<01:11, 42.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.74G/4.83G [01:00<01:40, 30.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.88G/4.89G [01:00<01:22, 36.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.97G/5.00G [01:00<01:49, 27.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▌ | 1.78G/4.83G [01:00<01:31, 33.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|███████████████████████████████████████████████▉ | 1.89G/4.89G [01:00<01:02, 48.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▎ | 1.99G/5.00G [01:00<01:27, 34.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████ | 1.98G/5.00G [01:00<01:16, 39.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.79G/4.83G [01:00<01:09, 43.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.76G/4.83G [01:00<01:32, 33.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 2.00G/5.00G [01:01<01:30, 33.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▎ | 1.99G/5.00G [01:01<01:34, 31.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 2.01G/5.00G [01:01<01:06, 45.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 2.00G/5.00G [01:01<01:11, 42.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████ | 1.79G/4.83G [01:01<01:36, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▌ | 1.78G/4.83G [01:01<01:23, 36.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▎ | 1.81G/4.83G [01:01<01:12, 41.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.89G/4.89G [01:01<01:49, 27.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▎ | 1.90G/4.89G [01:01<01:28, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████ | 2.02G/5.00G [01:01<01:20, 37.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▎ | 2.03G/5.00G [01:01<01:00, 48.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 2.00G/5.00G [01:01<01:48, 27.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.79G/4.83G [01:01<01:22, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 2.01G/5.00G [01:01<01:15, 39.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.91G/4.89G [01:02<01:44, 28.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▎ | 1.80G/4.83G [01:01<01:08, 44.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▋ | 1.92G/4.89G [01:02<01:25, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 2.04G/5.00G [01:01<01:19, 37.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▌ | 1.81G/4.83G [01:01<01:58, 25.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.82G/4.83G [01:01<01:28, 34.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████▏ | 2.02G/5.00G [01:02<01:32, 32.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.81G/4.83G [01:02<01:22, 36.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▎ | 2.03G/5.00G [01:02<01:12, 40.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▋ | 1.82G/4.83G [01:02<01:07, 44.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.92G/4.89G [01:02<01:50, 26.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 2.05G/5.00G [01:02<01:26, 33.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▉ | 1.83G/4.83G [01:02<01:37, 31.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████ | 1.93G/4.89G [01:02<01:23, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████ | 2.06G/5.00G [01:02<01:07, 43.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████ | 1.84G/4.83G [01:02<01:23, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.83G/4.83G [01:02<01:22, 36.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.84G/4.83G [01:02<01:00, 49.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.07G/5.00G [01:02<01:28, 33.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.94G/4.89G [01:03<01:58, 24.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 2.04G/5.00G [01:02<02:02, 24.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 2.08G/5.00G [01:02<01:03, 46.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.84G/4.83G [01:02<02:03, 24.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 1.95G/4.89G [01:03<01:22, 35.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▋ | 2.04G/5.00G [01:02<01:45, 28.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▎ | 1.85G/4.83G [01:02<01:17, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.85G/4.83G [01:02<01:21, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 2.09G/5.00G [01:03<01:17, 37.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 2.05G/5.00G [01:03<02:04, 23.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 1.95G/4.89G [01:03<01:51, 26.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|███████████████████████████████████████████████▋ | 1.86G/4.83G [01:03<01:40, 29.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████ | 2.06G/5.00G [01:03<01:23, 35.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 1.96G/4.89G [01:03<01:25, 34.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.87G/4.83G [01:03<01:15, 39.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.10G/5.00G [01:03<01:27, 33.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▋ | 1.86G/4.83G [01:03<01:53, 26.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.11G/5.00G [01:03<00:58, 49.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.07G/5.00G [01:03<01:39, 29.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 39%|███████████████████████████████████████████████▉ | 1.87G/4.83G [01:03<01:17, 38.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▍ | 2.07G/5.00G [01:03<01:21, 36.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 1.97G/4.89G [01:04<01:48, 26.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▏ | 1.88G/4.83G [01:03<01:49, 27.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.89G/4.83G [01:03<01:21, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.12G/5.00G [01:04<01:22, 34.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▏ | 1.88G/4.83G [01:04<01:42, 28.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▎ | 1.98G/4.89G [01:04<01:38, 29.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▌ | 1.89G/4.83G [01:04<01:33, 31.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 2.08G/5.00G [01:04<02:05, 23.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 2.00G/4.89G [01:04<01:04, 44.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.90G/4.83G [01:04<01:15, 38.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▊ | 2.09G/5.00G [01:04<01:29, 32.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.89G/4.83G [01:04<01:39, 29.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.90G/4.83G [01:04<01:08, 43.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▉ | 1.91G/4.83G [01:04<01:38, 29.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 2.01G/4.89G [01:05<01:25, 33.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.10G/5.00G [01:04<01:50, 26.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.13G/5.00G [01:04<02:05, 23.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.92G/4.83G [01:04<01:11, 40.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.11G/5.00G [01:04<01:07, 42.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.12G/5.00G [01:05<01:18, 36.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.14G/5.00G [01:05<01:48, 26.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▎ | 1.92G/4.83G [01:05<01:54, 25.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 1.93G/4.83G [01:05<01:24, 34.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████ | 1.91G/4.83G [01:05<02:05, 23.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.13G/5.00G [01:05<01:30, 31.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.16G/5.00G [01:05<01:30, 31.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▎ | 1.92G/4.83G [01:05<01:57, 24.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 1.94G/4.83G [01:05<01:41, 28.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.02G/4.89G [01:06<02:37, 18.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 1.93G/4.83G [01:05<01:19, 36.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▍ | 2.03G/4.89G [01:06<01:49, 26.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.14G/5.00G [01:05<01:20, 35.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.18G/5.00G [01:05<01:20, 35.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████ | 1.95G/4.83G [01:05<01:32, 31.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 1.94G/4.83G [01:06<01:24, 34.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 1.97G/4.83G [01:06<01:01, 46.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████ | 2.18G/5.00G [01:06<01:31, 30.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.16G/5.00G [01:06<01:13, 38.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 2.04G/4.89G [01:06<02:01, 23.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▋ | 1.97G/4.83G [01:06<01:14, 38.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████ | 1.95G/4.83G [01:06<01:36, 30.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.18G/5.00G [01:06<01:09, 40.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.18G/5.00G [01:06<02:03, 22.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.05G/4.89G [01:06<01:48, 26.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/5.00G [01:06<00:57, 49.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 1.97G/4.83G [01:06<01:21, 34.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 1.98G/4.83G [01:06<01:25, 33.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.19G/5.00G [01:06<02:15, 20.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.06G/4.89G [01:07<01:30, 31.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.19G/5.00G [01:07<01:16, 36.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.21G/5.00G [01:07<00:57, 49.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.22G/5.00G [01:07<01:06, 41.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/5.00G [01:07<03:03, 15.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 2.00G/4.83G [01:07<01:42, 27.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.08G/4.89G [01:07<01:37, 28.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 2.01G/4.83G [01:07<01:14, 38.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.21G/5.00G [01:07<02:05, 22.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.22G/5.00G [01:07<01:33, 29.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▊ | 2.02G/4.83G [01:07<01:23, 33.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.10G/4.89G [01:08<01:29, 31.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.22G/5.00G [01:08<01:40, 27.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.03G/4.83G [01:08<01:28, 31.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 1.98G/4.83G [01:08<02:31, 18.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.11G/4.89G [01:08<01:19, 34.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.24G/5.00G [01:08<01:27, 31.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.05G/4.83G [01:08<01:03, 44.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.00G/4.83G [01:08<01:57, 24.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.12G/4.89G [01:08<01:08, 40.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.25G/5.00G [01:08<01:10, 38.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.24G/5.00G [01:08<01:24, 32.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/5.00G [01:08<01:20, 34.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████ | 2.13G/4.89G [01:09<01:20, 34.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.05G/4.83G [01:08<01:20, 34.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/5.00G [01:09<01:25, 32.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/5.00G [01:09<01:14, 36.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 2.00G/4.83G [01:09<02:38, 17.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.14G/4.89G [01:09<01:19, 34.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.06G/4.83G [01:09<01:33, 29.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/5.00G [01:09<01:16, 35.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.16G/4.89G [01:09<01:13, 36.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 2.02G/4.83G [01:09<02:08, 21.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.08G/4.83G [01:09<01:20, 34.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.17G/4.89G [01:10<00:56, 47.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████ | 2.03G/4.83G [01:09<01:30, 30.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/5.00G [01:09<01:12, 37.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/5.00G [01:09<01:34, 28.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.18G/4.89G [01:10<01:05, 41.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.09G/4.83G [01:10<01:41, 27.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.04G/4.83G [01:10<01:39, 28.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/5.00G [01:10<01:07, 40.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/5.00G [01:10<01:22, 32.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.09G/4.83G [01:10<01:52, 24.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.19G/4.89G [01:10<01:14, 36.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.09G/4.83G [01:10<01:40, 27.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.05G/4.83G [01:10<01:40, 27.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/5.00G [01:10<01:03, 42.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/5.00G [01:10<01:17, 34.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████ | 2.21G/4.89G [01:11<01:14, 35.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/5.00G [01:10<01:02, 42.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/5.00G [01:11<01:12, 36.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.06G/4.83G [01:11<01:48, 25.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.22G/4.89G [01:11<01:08, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.10G/4.83G [01:11<03:05, 14.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.08G/4.83G [01:11<01:23, 33.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.24G/4.89G [01:11<00:56, 47.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.11G/4.83G [01:11<01:53, 24.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/5.00G [01:11<01:08, 38.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/5.00G [01:11<01:09, 38.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.37G/5.00G [01:11<00:52, 50.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.08G/4.83G [01:11<01:34, 29.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.11G/4.83G [01:11<02:03, 22.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.24G/4.89G [01:12<01:20, 32.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.37G/5.00G [01:11<01:06, 39.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|██████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.38G/5.00G [01:11<01:09, 37.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.13G/4.83G [01:12<01:49, 24.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.10G/4.83G [01:12<01:33, 29.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.26G/4.89G [01:12<01:15, 35.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.14G/4.83G [01:12<01:11, 37.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/5.00G [01:12<01:07, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.11G/4.83G [01:12<01:24, 32.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.27G/4.89G [01:12<01:11, 36.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/5.00G [01:12<01:38, 26.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.13G/4.83G [01:12<01:04, 42.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.15G/4.83G [01:12<01:31, 29.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.28G/4.89G [01:12<01:02, 41.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/5.00G [01:12<01:07, 38.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.39G/5.00G [01:12<01:21, 32.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.16G/4.83G [01:12<01:11, 37.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.41G/5.00G [01:12<00:53, 48.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.13G/4.83G [01:13<01:14, 36.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 2.29G/4.89G [01:13<01:14, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/5.00G [01:13<01:28, 29.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.17G/4.83G [01:13<01:26, 30.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.41G/5.00G [01:13<01:04, 39.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 48%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.42G/5.00G [01:13<01:06, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████ | 2.14G/4.83G [01:13<01:23, 32.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.30G/4.89G [01:13<01:09, 37.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.18G/4.83G [01:13<01:31, 28.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.42G/5.00G [01:13<01:21, 31.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.19G/4.83G [01:13<01:01, 42.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.43G/5.00G [01:13<01:21, 31.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.16G/4.83G [01:13<01:15, 35.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.43G/5.00G [01:13<01:16, 33.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.20G/4.83G [01:13<01:16, 34.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.32G/4.89G [01:14<01:16, 33.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.21G/4.83G [01:13<01:03, 41.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.45G/5.00G [01:14<01:12, 35.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.18G/4.83G [01:14<01:13, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.45G/5.00G [01:14<01:14, 34.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.34G/4.89G [01:14<01:11, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.21G/4.83G [01:14<01:21, 32.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.46G/5.00G [01:14<01:09, 36.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.35G/4.89G [01:14<00:54, 46.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/4.83G [01:14<01:08, 38.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.46G/5.00G [01:14<01:09, 36.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 2.22G/4.83G [01:14<01:24, 30.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/5.00G [01:14<00:51, 49.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.36G/4.89G [01:15<01:07, 37.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.24G/4.83G [01:14<01:00, 42.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/5.00G [01:14<01:08, 36.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 48%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.37G/4.89G [01:15<00:56, 44.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.21G/4.83G [01:15<01:11, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.49G/5.00G [01:15<01:02, 40.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.50G/5.00G [01:15<01:03, 39.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.37G/4.89G [01:15<01:12, 34.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.24G/4.83G [01:15<01:27, 29.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 2.22G/4.83G [01:15<01:07, 38.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.50G/5.00G [01:15<01:12, 34.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.51G/5.00G [01:15<01:01, 40.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.38G/4.89G [01:16<01:26, 29.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.40G/4.89G [01:16<00:59, 41.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.51G/5.00G [01:15<01:05, 37.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.24G/4.83G [01:15<01:09, 37.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.53G/5.00G [01:16<00:59, 41.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.53G/5.00G [01:16<01:01, 40.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.41G/4.89G [01:16<01:14, 33.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/4.83G [01:16<01:05, 39.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.54G/5.00G [01:16<00:56, 43.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.54G/5.00G [01:16<00:50, 48.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.41G/4.89G [01:16<01:04, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/4.83G [01:16<00:50, 50.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/4.83G [01:16<02:12, 19.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.55G/5.00G [01:16<00:49, 49.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.27G/4.83G [01:16<01:34, 27.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.28G/4.83G [01:16<00:59, 43.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.42G/4.89G [01:16<01:19, 31.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.55G/5.00G [01:16<01:10, 34.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.43G/4.89G [01:17<00:59, 41.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/4.83G [01:16<01:40, 25.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.56G/5.00G [01:16<00:54, 44.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/4.83G [01:17<01:13, 34.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.56G/5.00G [01:17<01:28, 27.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/4.83G [01:17<01:29, 28.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.57G/5.00G [01:17<01:08, 35.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.44G/4.89G [01:17<01:39, 24.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.57G/5.00G [01:17<01:23, 29.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/4.83G [01:17<01:07, 37.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.45G/4.89G [01:17<01:15, 32.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.58G/5.00G [01:17<01:04, 37.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.58G/5.00G [01:17<01:18, 31.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/4.83G [01:17<01:28, 28.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.45G/4.89G [01:18<01:28, 27.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/4.83G [01:18<01:11, 34.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.59G/5.00G [01:18<01:14, 32.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/4.83G [01:18<01:19, 31.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.58G/5.00G [01:18<01:40, 23.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.46G/4.89G [01:18<01:25, 28.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.32G/4.83G [01:18<01:21, 30.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.61G/5.00G [01:18<01:07, 35.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/4.83G [01:18<01:10, 35.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.59G/5.00G [01:18<01:38, 24.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.48G/4.89G [01:18<01:13, 32.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.61G/5.00G [01:18<01:02, 38.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.62G/5.00G [01:18<01:02, 38.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.33G/4.83G [01:18<01:53, 22.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.33G/4.83G [01:18<01:55, 21.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/4.83G [01:18<01:07, 36.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/4.83G [01:19<01:40, 24.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.62G/5.00G [01:18<01:10, 33.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.50G/4.89G [01:19<01:11, 33.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.64G/5.00G [01:19<00:59, 39.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.66G/5.00G [01:19<00:45, 51.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.37G/4.83G [01:19<01:05, 37.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.62G/5.00G [01:19<01:17, 30.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 48%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.34G/4.83G [01:19<02:25, 17.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.51G/4.89G [01:19<01:05, 36.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/4.83G [01:19<01:19, 31.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.66G/5.00G [01:19<00:55, 42.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.53G/4.89G [01:19<00:51, 46.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/4.83G [01:19<01:00, 40.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.64G/5.00G [01:19<01:12, 32.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.53G/4.89G [01:20<00:58, 40.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.67G/5.00G [01:19<01:04, 36.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.36G/4.83G [01:19<01:39, 24.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.54G/4.89G [01:20<00:48, 47.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.68G/5.00G [01:20<00:54, 42.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/4.83G [01:19<01:03, 38.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.37G/4.83G [01:20<01:31, 27.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.66G/5.00G [01:20<01:11, 32.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.55G/4.89G [01:20<01:07, 34.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.67G/5.00G [01:20<00:54, 43.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.42G/4.83G [01:20<01:05, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.69G/5.00G [01:20<01:27, 26.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/4.83G [01:20<01:17, 31.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.56G/4.89G [01:20<01:07, 34.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.68G/5.00G [01:20<01:05, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.70G/5.00G [01:20<01:08, 33.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.39G/4.83G [01:20<01:05, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.57G/4.89G [01:21<00:57, 40.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.69G/5.00G [01:20<00:55, 41.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.58G/4.89G [01:21<01:06, 34.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.70G/5.00G [01:21<01:20, 28.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/4.83G [01:21<01:14, 32.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.69G/5.00G [01:21<01:08, 33.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.58G/4.89G [01:21<00:56, 41.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.71G/5.00G [01:21<01:05, 34.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.41G/4.83G [01:21<01:02, 38.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.70G/5.00G [01:21<00:56, 40.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.43G/4.83G [01:21<01:22, 29.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.59G/4.89G [01:21<01:03, 35.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.72G/5.00G [01:21<01:12, 31.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.42G/4.83G [01:21<01:14, 32.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.61G/4.89G [01:21<00:42, 53.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.74G/5.00G [01:21<00:46, 48.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.43G/4.83G [01:21<00:47, 50.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.45G/4.83G [01:21<01:13, 32.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.74G/5.00G [01:21<00:58, 38.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.71G/5.00G [01:22<01:50, 20.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.46G/4.83G [01:22<01:09, 34.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.61G/4.89G [01:22<01:20, 28.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.75G/5.00G [01:22<01:05, 34.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.62G/4.89G [01:22<01:05, 34.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.72G/5.00G [01:22<01:30, 25.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.44G/4.83G [01:22<01:41, 23.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.48G/4.83G [01:22<01:05, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.49G/4.83G [01:22<00:51, 45.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.77G/5.00G [01:22<01:01, 36.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.45G/4.83G [01:22<01:36, 24.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.78G/5.00G [01:22<00:43, 50.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.74G/5.00G [01:22<01:20, 28.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.50G/4.83G [01:22<01:02, 37.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.79G/5.00G [01:23<00:49, 44.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.63G/4.89G [01:23<01:49, 20.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.45G/4.83G [01:23<01:59, 19.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.75G/5.00G [01:23<01:08, 32.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.64G/4.89G [01:23<01:40, 22.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.80G/5.00G [01:23<01:06, 32.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.65G/4.89G [01:23<01:05, 34.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.77G/5.00G [01:23<01:02, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.46G/4.83G [01:23<01:50, 21.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.51G/4.83G [01:23<01:30, 25.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.53G/4.83G [01:23<01:03, 36.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.66G/4.89G [01:24<01:16, 29.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.78G/5.00G [01:23<00:59, 37.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.82G/5.00G [01:24<01:12, 30.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.54G/4.83G [01:24<01:08, 33.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.67G/4.89G [01:24<01:16, 28.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.80G/5.00G [01:24<00:56, 39.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.83G/5.00G [01:24<01:05, 33.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.69G/4.89G [01:24<01:02, 35.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.82G/5.00G [01:24<00:52, 41.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.54G/4.83G [01:24<01:24, 27.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.85G/5.00G [01:24<01:02, 34.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.70G/4.89G [01:25<00:56, 38.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.83G/5.00G [01:24<00:49, 44.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.85G/5.00G [01:25<00:38, 56.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.56G/4.83G [01:25<01:22, 27.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.86G/5.00G [01:25<00:59, 35.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.72G/4.89G [01:25<00:54, 39.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.86G/5.00G [01:25<00:52, 40.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.58G/4.83G [01:25<01:11, 31.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.88G/5.00G [01:25<00:55, 38.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.74G/4.89G [01:26<00:53, 40.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.89G/5.00G [01:25<00:42, 49.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.86G/5.00G [01:25<01:00, 35.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.90G/5.00G [01:26<00:50, 41.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.59G/4.83G [01:26<01:10, 31.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.48G/4.83G [01:26<03:39, 10.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.75G/4.89G [01:26<01:01, 34.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.88G/5.00G [01:26<01:00, 35.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.61G/4.83G [01:26<01:10, 31.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.50G/4.83G [01:26<02:39, 14.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.77G/4.89G [01:27<00:58, 36.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.90G/5.00G [01:26<00:57, 36.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.51G/4.83G [01:26<01:51, 20.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.91G/5.00G [01:26<01:14, 28.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.78G/4.89G [01:27<00:46, 45.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.91G/5.00G [01:26<00:45, 46.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.52G/4.83G [01:27<01:48, 21.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.62G/4.83G [01:27<01:07, 32.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.79G/4.89G [01:27<00:54, 38.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.93G/5.00G [01:27<01:03, 32.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.92G/5.00G [01:27<00:56, 37.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.64G/4.83G [01:27<00:53, 41.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.80G/4.89G [01:27<00:45, 46.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.94G/5.00G [01:27<00:52, 39.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.53G/4.83G [01:27<01:40, 22.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.64G/4.83G [01:27<01:02, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.93G/5.00G [01:27<00:59, 34.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.94G/5.00G [01:27<00:44, 45.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.54G/4.83G [01:27<01:25, 26.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.80G/4.89G [01:28<01:23, 25.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.95G/5.00G [01:28<00:53, 38.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.55G/4.83G [01:28<01:22, 27.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.66G/4.83G [01:27<01:12, 30.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.67G/4.83G [01:28<00:51, 41.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.82G/4.89G [01:28<01:19, 26.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.94G/5.00G [01:28<01:53, 18.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.96G/5.00G [01:28<01:00, 33.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.55G/4.83G [01:28<01:46, 21.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.83G/4.89G [01:28<01:01, 33.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.96G/5.00G [01:28<01:13, 27.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.68G/4.83G [01:28<01:00, 35.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.97G/5.00G [01:28<00:45, 44.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.56G/4.83G [01:28<01:42, 22.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.69G/4.83G [01:28<01:06, 32.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.83G/4.89G [01:29<01:21, 25.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.98G/5.00G [01:29<01:04, 31.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.56G/4.83G [01:29<02:17, 16.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.85G/4.89G [01:29<00:55, 37.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.99G/5.00G [01:29<00:50, 39.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.57G/4.83G [01:29<01:15, 29.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.97G/5.00G [01:29<01:38, 20.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.00G/5.00G [01:29<00:55, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.70G/4.83G [01:29<01:08, 30.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.58G/4.83G [01:29<01:26, 26.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.98G/5.00G [01:29<01:33, 21.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.59G/4.83G [01:29<01:15, 29.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.01G/5.00G [01:29<01:02, 31.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.72G/4.83G [01:29<01:01, 34.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.61G/4.83G [01:29<00:50, 44.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.02G/5.00G [01:29<00:48, 40.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.73G/4.83G [01:29<00:51, 40.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.85G/4.89G [01:30<01:36, 21.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.61G/4.83G [01:30<01:02, 35.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.86G/4.89G [01:30<01:28, 23.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.02G/5.00G [01:30<01:10, 28.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.99G/5.00G [01:30<01:41, 19.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.88G/4.89G [01:30<01:09, 28.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.62G/4.83G [01:30<01:15, 29.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.04G/5.00G [01:30<01:00, 32.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.01G/5.00G [01:30<01:19, 25.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.90G/4.89G [01:31<00:57, 34.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.64G/4.83G [01:31<01:05, 33.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.06G/5.00G [01:31<00:54, 35.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.07G/5.00G [01:31<00:41, 46.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.02G/5.00G [01:31<01:12, 27.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.91G/4.89G [01:31<00:55, 35.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.08G/5.00G [01:31<00:51, 37.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.66G/4.83G [01:31<01:10, 30.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.93G/4.89G [01:32<00:50, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.04G/5.00G [01:31<01:14, 26.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.67G/4.83G [01:32<01:02, 34.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.09G/5.00G [01:32<01:01, 31.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.94G/4.89G [01:32<00:48, 39.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.10G/5.00G [01:32<00:45, 42.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.69G/4.83G [01:32<00:58, 37.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.06G/5.00G [01:32<01:10, 27.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.11G/5.00G [01:32<00:56, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.96G/4.89G [01:32<00:51, 37.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.70G/4.83G [01:32<00:55, 38.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.07G/5.00G [01:32<01:05, 29.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.12G/5.00G [01:32<01:00, 31.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.98G/4.89G [01:33<00:58, 32.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.72G/4.83G [01:33<00:55, 37.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.09G/5.00G [01:33<01:01, 31.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.99G/4.89G [01:33<00:53, 35.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.74G/4.83G [01:33<00:54, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.74G/4.83G [01:33<04:28, 7.80MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.10G/5.00G [01:33<00:56, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.14G/5.00G [01:33<01:19, 23.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.01G/4.89G [01:34<00:52, 35.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.75G/4.83G [01:34<00:54, 38.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.75G/4.83G [01:33<03:00, 11.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.02G/4.89G [01:34<00:44, 42.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.76G/4.83G [01:34<02:09, 15.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.12G/5.00G [01:34<00:55, 34.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.02G/4.89G [01:34<00:52, 35.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.77G/4.83G [01:34<02:03, 16.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.77G/4.83G [01:34<00:56, 36.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.78G/4.83G [01:34<01:29, 22.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.78G/4.83G [01:34<00:43, 46.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.14G/5.00G [01:34<00:52, 35.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.15G/5.00G [01:34<01:19, 23.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.15G/5.00G [01:34<00:39, 46.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.17G/5.00G [01:34<00:59, 30.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.04G/4.89G [01:35<00:51, 35.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.79G/4.83G [01:34<01:34, 21.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.79G/4.83G [01:35<00:52, 39.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.17G/5.00G [01:35<01:03, 28.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.80G/4.83G [01:34<01:10, 28.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.80G/4.83G [01:35<00:44, 45.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.16G/5.00G [01:35<00:47, 39.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.06G/4.89G [01:35<00:52, 34.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.81G/4.83G [01:35<00:55, 36.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.18G/5.00G [01:35<01:01, 29.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.81G/4.83G [01:35<01:23, 24.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.17G/5.00G [01:35<00:55, 33.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.19G/5.00G [01:35<00:49, 36.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.81G/4.83G [01:35<01:05, 31.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.18G/5.00G [01:35<00:40, 44.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.07G/4.89G [01:36<00:49, 36.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.82G/4.83G [01:35<01:04, 31.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.20G/5.00G [01:35<00:58, 31.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.83G/4.83G [01:35<00:47, 42.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.82G/4.83G [01:35<01:17, 26.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.19G/5.00G [01:35<00:50, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.21G/5.00G [01:35<00:45, 39.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.20G/5.00G [01:36<00:42, 42.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.09G/4.89G [01:36<00:47, 38.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.84G/4.83G [01:36<00:56, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.22G/5.00G [01:36<00:53, 33.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.20G/5.00G [01:36<00:51, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.23G/5.00G [01:36<00:35, 49.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.83G/4.83G [01:36<01:16, 26.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.21G/5.00G [01:36<00:43, 40.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.85G/4.83G [01:36<00:48, 40.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.10G/4.89G [01:36<00:49, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.24G/5.00G [01:36<00:43, 40.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.85G/4.83G [01:36<01:09, 28.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.22G/5.00G [01:36<00:59, 29.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.23G/5.00G [01:36<00:45, 39.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.12G/4.89G [01:37<00:48, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.86G/4.83G [01:37<01:18, 25.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.25G/5.00G [01:37<01:00, 29.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.23G/5.00G [01:37<00:58, 30.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.86G/4.83G [01:37<01:06, 29.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.14G/4.89G [01:37<00:44, 39.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.88G/4.83G [01:37<00:48, 40.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.26G/5.00G [01:37<00:52, 33.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.86G/4.83G [01:37<01:24, 23.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.25G/5.00G [01:37<00:52, 33.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.88G/4.83G [01:37<00:54, 35.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.89G/4.83G [01:37<00:54, 35.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.15G/4.89G [01:38<00:42, 41.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.28G/5.00G [01:37<00:47, 36.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.26G/5.00G [01:37<00:46, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.89G/4.83G [01:37<01:02, 31.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.17G/4.89G [01:38<00:40, 42.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.90G/4.83G [01:38<01:03, 30.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.18G/4.89G [01:38<00:31, 53.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.30G/5.00G [01:38<00:44, 38.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.28G/5.00G [01:38<00:44, 38.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.19G/4.89G [01:38<00:37, 45.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.91G/4.83G [01:38<00:55, 34.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.90G/4.83G [01:38<01:22, 23.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.31G/5.00G [01:38<00:45, 37.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.20G/4.89G [01:39<00:43, 39.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.93G/4.83G [01:39<00:54, 35.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.30G/5.00G [01:39<00:57, 29.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.33G/5.00G [01:39<00:43, 38.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.22G/4.89G [01:39<00:42, 39.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.31G/5.00G [01:39<00:41, 40.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.94G/4.83G [01:39<00:50, 37.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.23G/4.89G [01:39<00:39, 41.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.32G/5.00G [01:39<00:48, 34.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.34G/5.00G [01:39<00:45, 36.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/5.00G [01:39<00:34, 47.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.96G/4.83G [01:39<00:50, 37.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.33G/5.00G [01:39<00:53, 31.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.25G/4.89G [01:40<00:40, 40.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.91G/4.83G [01:39<01:54, 16.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.34G/5.00G [01:40<00:39, 42.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.26G/4.89G [01:40<00:32, 50.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.37G/5.00G [01:40<00:42, 38.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.92G/4.83G [01:40<01:27, 21.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.98G/4.83G [01:40<00:48, 38.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.27G/4.89G [01:40<00:39, 41.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.93G/4.83G [01:40<01:29, 21.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/5.00G [01:40<00:45, 36.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.28G/4.89G [01:40<00:33, 48.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.39G/5.00G [01:40<00:34, 46.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.35G/5.00G [01:40<00:54, 30.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.99G/4.83G [01:40<00:47, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/5.00G [01:40<00:42, 38.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.29G/4.89G [01:41<00:39, 41.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.40G/5.00G [01:40<00:41, 39.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.94G/4.83G [01:40<01:12, 26.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.40G/5.00G [01:40<00:34, 45.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.37G/5.00G [01:41<00:59, 27.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.01G/4.83G [01:41<00:54, 33.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.95G/4.83G [01:41<01:32, 20.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.41G/5.00G [01:41<00:51, 31.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.30G/4.89G [01:41<00:56, 28.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.42G/5.00G [01:41<00:36, 42.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.95G/4.83G [01:41<01:28, 21.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.02G/4.83G [01:41<00:50, 35.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.96G/4.83G [01:41<01:17, 24.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/5.00G [01:41<01:03, 25.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.39G/5.00G [01:41<00:47, 34.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.43G/5.00G [01:41<00:42, 36.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.31G/4.89G [01:42<00:50, 31.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.96G/4.83G [01:41<01:38, 18.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.39G/5.00G [01:42<00:53, 29.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.04G/4.83G [01:42<00:51, 34.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.98G/4.83G [01:41<00:55, 33.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.41G/5.00G [01:42<00:38, 41.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/5.00G [01:42<00:49, 31.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.06G/4.83G [01:42<00:39, 45.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.33G/4.89G [01:42<00:46, 33.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.98G/4.83G [01:42<01:09, 26.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.41G/5.00G [01:42<00:46, 33.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/5.00G [01:42<00:41, 36.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.06G/4.83G [01:42<00:47, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.99G/4.83G [01:42<00:55, 33.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.42G/5.00G [01:42<00:39, 40.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/5.00G [01:42<00:31, 48.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.34G/4.89G [01:42<00:42, 36.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.07G/4.83G [01:42<00:42, 41.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.00G/4.83G [01:42<01:01, 29.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.43G/5.00G [01:42<00:48, 32.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.01G/4.83G [01:42<00:42, 42.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.48G/5.00G [01:42<00:40, 37.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/5.00G [01:42<00:34, 45.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/4.89G [01:43<00:39, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.08G/4.83G [01:43<01:09, 25.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.45G/5.00G [01:43<00:43, 36.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/4.89G [01:43<00:37, 40.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.09G/4.83G [01:43<00:50, 34.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.01G/4.83G [01:43<01:05, 27.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.39G/4.89G [01:43<00:30, 49.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/5.00G [01:43<00:51, 29.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/5.00G [01:43<00:46, 33.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.40G/4.89G [01:44<00:36, 40.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/5.00G [01:43<00:30, 49.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.09G/4.83G [01:43<01:04, 27.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.02G/4.83G [01:43<01:07, 26.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/5.00G [01:43<00:42, 34.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.04G/4.83G [01:43<00:47, 38.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/5.00G [01:43<00:31, 46.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.48G/5.00G [01:44<00:41, 36.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.41G/4.89G [01:44<00:40, 36.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.10G/4.83G [01:44<01:04, 26.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.53G/5.00G [01:44<00:38, 38.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.42G/4.89G [01:44<00:31, 46.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.11G/4.83G [01:44<00:49, 35.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.04G/4.83G [01:44<00:59, 29.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/5.00G [01:44<00:46, 32.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.12G/4.83G [01:44<00:56, 30.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/5.00G [01:44<00:41, 35.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.06G/4.83G [01:44<00:57, 31.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.55G/5.00G [01:44<00:32, 44.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/5.00G [01:44<00:40, 36.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.43G/4.89G [01:45<00:52, 27.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.55G/5.00G [01:45<00:38, 37.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.44G/4.89G [01:45<00:42, 34.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.14G/4.83G [01:45<00:52, 32.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.56G/5.00G [01:45<00:30, 46.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.07G/4.83G [01:45<00:52, 33.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/5.00G [01:45<00:38, 38.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.15G/4.83G [01:45<00:46, 36.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/4.89G [01:45<00:51, 28.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.57G/5.00G [01:45<00:41, 34.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.17G/4.83G [01:45<00:33, 49.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.45G/4.89G [01:45<00:38, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.09G/4.83G [01:45<00:49, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/5.00G [01:45<00:36, 40.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/5.00G [01:45<00:40, 35.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.18G/4.83G [01:45<00:41, 40.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.55G/5.00G [01:45<00:34, 42.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.60G/5.00G [01:45<00:27, 50.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.10G/4.83G [01:45<00:47, 36.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.46G/4.89G [01:46<00:56, 25.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/4.89G [01:46<00:41, 34.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.61G/5.00G [01:46<00:35, 39.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.57G/5.00G [01:46<00:33, 42.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.18G/4.83G [01:46<00:53, 30.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.12G/4.83G [01:46<00:45, 37.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.58G/5.00G [01:46<00:26, 52.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.20G/4.83G [01:46<00:37, 43.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.13G/4.83G [01:46<00:35, 47.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.48G/4.89G [01:46<00:54, 26.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.62G/5.00G [01:46<00:44, 31.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.21G/4.83G [01:46<00:43, 37.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.14G/4.83G [01:46<00:42, 39.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.63G/5.00G [01:46<00:35, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.59G/5.00G [01:46<00:38, 36.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.15G/4.83G [01:46<00:36, 46.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.22G/4.83G [01:47<00:48, 33.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.63G/5.00G [01:47<00:45, 30.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.16G/4.83G [01:47<00:45, 36.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.60G/5.00G [01:47<00:40, 34.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.64G/5.00G [01:47<00:33, 40.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.17G/4.83G [01:47<00:40, 41.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/4.89G [01:47<01:09, 20.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.62G/5.00G [01:47<00:36, 38.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.17G/4.83G [01:47<00:48, 34.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.23G/4.83G [01:47<00:53, 30.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.18G/4.83G [01:47<00:36, 44.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/4.89G [01:48<00:53, 25.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.65G/5.00G [01:47<00:47, 28.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.66G/5.00G [01:47<00:38, 35.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.63G/5.00G [01:47<00:33, 40.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.19G/4.83G [01:47<00:48, 34.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/4.89G [01:48<00:47, 28.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.25G/4.83G [01:48<00:52, 30.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.66G/5.00G [01:48<00:46, 28.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.53G/4.89G [01:48<00:34, 39.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.65G/5.00G [01:48<00:32, 41.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.26G/4.83G [01:48<00:41, 37.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.68G/5.00G [01:48<00:29, 44.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.66G/5.00G [01:48<00:25, 52.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.20G/4.83G [01:48<00:56, 28.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.54G/4.89G [01:48<00:40, 33.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.69G/5.00G [01:48<00:36, 36.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.27G/4.83G [01:48<00:52, 30.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.67G/5.00G [01:48<00:31, 41.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.28G/4.83G [01:48<00:38, 40.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.22G/4.83G [01:48<00:46, 34.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.70G/5.00G [01:49<00:41, 31.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.68G/5.00G [01:49<00:34, 38.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.29G/4.83G [01:49<00:44, 34.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.69G/5.00G [01:49<00:26, 49.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.55G/4.89G [01:49<00:51, 26.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.23G/4.83G [01:49<00:44, 36.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.57G/4.89G [01:49<00:37, 35.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.71G/5.00G [01:49<00:36, 35.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.30G/4.83G [01:49<00:46, 33.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.70G/5.00G [01:49<00:33, 39.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.73G/5.00G [01:49<00:26, 48.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.31G/4.83G [01:49<00:32, 47.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.71G/5.00G [01:49<00:26, 47.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.25G/4.83G [01:49<00:40, 38.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.57G/4.89G [01:50<00:43, 30.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.72G/5.00G [01:49<00:32, 40.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.32G/4.83G [01:50<00:43, 34.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.26G/4.83G [01:49<00:39, 39.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.73G/5.00G [01:50<00:35, 36.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/4.89G [01:50<00:48, 26.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.33G/4.83G [01:50<00:45, 33.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.28G/4.83G [01:50<00:37, 41.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.34G/4.83G [01:50<00:33, 44.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.73G/5.00G [01:50<00:55, 22.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.74G/5.00G [01:50<00:30, 41.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.60G/4.89G [01:50<00:41, 31.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.30G/4.83G [01:50<00:35, 42.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.76G/5.00G [01:50<00:29, 41.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.35G/4.83G [01:51<00:47, 31.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.62G/4.89G [01:51<00:35, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.74G/5.00G [01:50<00:56, 22.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.36G/4.83G [01:51<00:38, 38.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.63G/4.89G [01:51<00:26, 47.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.31G/4.83G [01:51<00:35, 42.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.75G/5.00G [01:51<00:43, 28.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.78G/5.00G [01:51<00:29, 41.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/4.83G [01:51<00:43, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.64G/4.89G [01:51<00:31, 40.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.79G/5.00G [01:51<00:23, 50.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.33G/4.83G [01:51<00:35, 42.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.65G/4.89G [01:51<00:27, 45.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.76G/5.00G [01:51<00:56, 22.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/4.83G [01:51<00:45, 32.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.65G/4.89G [01:52<00:34, 36.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.80G/5.00G [01:51<00:33, 35.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.34G/4.83G [01:51<00:38, 38.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.81G/5.00G [01:52<00:27, 43.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.39G/4.83G [01:52<00:38, 37.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.77G/5.00G [01:52<01:10, 17.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.66G/4.89G [01:52<00:36, 33.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.81G/5.00G [01:52<00:33, 36.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.77G/5.00G [01:52<01:08, 18.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.82G/5.00G [01:52<00:27, 43.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.77G/5.00G [01:52<00:57, 21.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.41G/4.83G [01:52<00:38, 36.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.68G/4.89G [01:52<00:33, 36.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.36G/4.83G [01:52<00:45, 32.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.70G/4.89G [01:52<00:23, 50.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.83G/5.00G [01:52<00:33, 35.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.78G/5.00G [01:52<01:10, 17.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.42G/4.83G [01:52<00:36, 38.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.79G/5.00G [01:52<00:40, 29.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/4.83G [01:52<00:42, 34.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.84G/5.00G [01:53<00:34, 33.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.70G/4.89G [01:53<00:33, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.85G/5.00G [01:53<00:24, 46.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.79G/5.00G [01:53<00:47, 25.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/4.83G [01:53<00:34, 40.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.86G/5.00G [01:53<00:31, 36.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/4.83G [01:53<00:33, 41.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.39G/4.83G [01:53<00:45, 31.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.71G/4.89G [01:53<00:42, 27.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.81G/5.00G [01:53<00:45, 26.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.41G/4.83G [01:53<00:35, 40.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.82G/5.00G [01:53<00:29, 39.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.72G/4.89G [01:54<00:31, 36.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.87G/5.00G [01:53<00:32, 35.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.89G/5.00G [01:54<00:23, 47.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.73G/4.89G [01:54<00:37, 31.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/4.83G [01:54<00:37, 36.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.41G/4.83G [01:54<00:44, 31.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.49G/4.83G [01:54<00:29, 46.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.83G/5.00G [01:54<00:41, 28.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.89G/5.00G [01:54<00:29, 38.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.74G/4.89G [01:54<00:35, 32.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.49G/4.83G [01:54<00:34, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.42G/4.83G [01:54<00:45, 31.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.76G/4.89G [01:54<00:25, 44.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.90G/5.00G [01:54<00:30, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.84G/5.00G [01:54<00:41, 27.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.44G/4.83G [01:54<00:35, 39.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.86G/5.00G [01:54<00:27, 41.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/4.83G [01:55<00:37, 35.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/4.83G [01:54<00:41, 33.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/4.83G [01:55<00:27, 47.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.92G/5.00G [01:55<00:28, 37.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/4.83G [01:55<00:30, 45.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.93G/5.00G [01:55<00:21, 49.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.86G/5.00G [01:55<00:37, 30.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.77G/4.89G [01:55<00:41, 27.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.94G/5.00G [01:55<00:26, 39.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.53G/4.83G [01:55<00:38, 34.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.46G/4.83G [01:55<00:41, 32.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.53G/4.83G [01:55<00:32, 39.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.78G/4.89G [01:55<00:40, 27.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.87G/5.00G [01:55<00:40, 28.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.89G/5.00G [01:55<00:28, 39.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.95G/5.00G [01:55<00:29, 36.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.97G/5.00G [01:55<00:20, 49.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/4.83G [01:55<00:49, 27.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.54G/4.83G [01:56<00:47, 27.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.89G/5.00G [01:56<00:37, 29.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.79G/4.89G [01:56<00:40, 26.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.97G/5.00G [01:56<00:27, 37.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.81G/4.89G [01:56<00:28, 37.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/4.83G [01:56<00:42, 31.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.55G/4.83G [01:56<00:46, 27.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.90G/5.00G [01:56<00:37, 29.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.81G/4.89G [01:56<00:31, 34.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/4.83G [01:56<00:38, 34.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.57G/4.83G [01:57<00:40, 30.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.92G/5.00G [01:56<00:31, 33.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.82G/4.89G [01:57<00:33, 31.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.93G/5.00G [01:57<00:23, 44.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.98G/5.00G [01:57<00:43, 23.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/4.83G [01:57<00:35, 34.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/4.83G [01:57<00:41, 31.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.94G/5.00G [01:57<00:29, 35.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.84G/4.89G [01:57<00:31, 33.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.00G/5.00G [01:57<00:34, 29.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/4.83G [01:57<00:35, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.95G/5.00G [01:57<00:29, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.00G/5.00G [01:57<00:38, 26.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.55G/4.83G [01:57<00:26, 47.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.86G/4.89G [01:58<00:28, 35.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.96G/5.00G [01:57<00:23, 44.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.60G/4.83G [01:57<00:38, 32.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.56G/4.83G [01:58<00:31, 40.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.97G/5.00G [01:58<00:28, 36.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.01G/5.00G [01:58<00:48, 20.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.98G/5.00G [01:58<00:19, 51.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.62G/4.83G [01:58<00:35, 34.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.01G/5.00G [01:58<00:47, 20.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.87G/4.89G [01:58<00:29, 34.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.57G/4.83G [01:58<00:40, 31.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.63G/4.83G [01:58<00:33, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.99G/5.00G [01:58<00:27, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/4.83G [01:58<00:29, 42.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.65G/4.83G [01:58<00:24, 47.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.89G/4.89G [01:59<00:29, 34.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.02G/5.00G [01:58<01:00, 16.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.00G/5.00G [01:59<00:31, 31.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.66G/4.83G [01:59<00:29, 40.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.01G/5.00G [01:59<00:21, 45.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.90G/4.89G [01:59<00:27, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.59G/4.83G [01:59<00:44, 27.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.03G/5.00G [01:59<00:45, 21.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.05G/5.00G [01:59<00:29, 32.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.02G/5.00G [01:59<00:26, 36.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.92G/4.89G [01:59<00:26, 36.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.60G/4.83G [01:59<00:47, 25.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.03G/5.00G [01:59<00:29, 32.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.62G/4.83G [01:59<00:32, 37.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.05G/5.00G [01:59<00:38, 24.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.94G/4.89G [02:00<00:24, 38.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.06G/5.00G [02:00<00:28, 32.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.66G/4.83G [02:00<00:57, 20.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.05G/5.00G [02:00<00:26, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.07G/5.00G [02:00<00:31, 29.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.68G/4.83G [02:00<00:39, 29.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.95G/4.89G [02:00<00:23, 39.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.62G/4.83G [02:00<00:41, 29.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.07G/5.00G [02:00<00:27, 34.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.63G/4.83G [02:00<00:36, 33.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.06G/5.00G [02:00<00:24, 37.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.69G/4.83G [02:00<00:40, 28.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.08G/5.00G [02:00<00:32, 28.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.97G/4.89G [02:01<00:23, 39.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.64G/4.83G [02:00<00:40, 29.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.09G/5.00G [02:00<00:21, 42.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.98G/4.89G [02:01<00:19, 47.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.08G/5.00G [02:00<00:22, 41.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.70G/4.83G [02:01<00:41, 27.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.71G/4.83G [02:01<00:29, 38.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.65G/4.83G [02:01<00:38, 31.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.10G/5.00G [02:01<00:29, 30.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.66G/4.83G [02:01<00:25, 46.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.11G/5.00G [02:01<00:21, 40.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.10G/5.00G [02:01<00:23, 38.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.99G/4.89G [02:01<00:28, 31.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.72G/4.83G [02:01<00:35, 31.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.11G/5.00G [02:01<00:18, 48.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.00G/4.89G [02:01<00:22, 40.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.67G/4.83G [02:01<00:32, 35.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.73G/4.83G [02:01<00:35, 31.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.12G/5.00G [02:01<00:33, 26.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.12G/5.00G [02:01<00:22, 39.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.74G/4.83G [02:02<00:25, 43.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.68G/4.83G [02:01<00:36, 32.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.01G/4.89G [02:02<00:29, 30.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.69G/4.83G [02:02<00:27, 41.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.01G/4.89G [02:02<00:23, 36.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.13G/5.00G [02:02<00:24, 35.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.13G/5.00G [02:02<00:34, 25.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.02G/4.89G [02:02<00:27, 31.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.14G/5.00G [02:02<00:23, 36.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.70G/4.83G [02:02<00:35, 31.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.75G/4.83G [02:02<00:36, 29.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.03G/4.89G [02:02<00:21, 40.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.71G/4.83G [02:02<00:25, 43.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.14G/5.00G [02:02<00:22, 37.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.15G/5.00G [02:02<00:26, 32.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.76G/4.83G [02:02<00:35, 30.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.72G/4.83G [02:02<00:30, 36.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.77G/4.83G [02:03<00:24, 42.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.16G/5.00G [02:03<00:20, 40.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.04G/4.89G [02:03<00:34, 24.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.73G/4.83G [02:03<00:33, 32.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.78G/4.83G [02:03<00:30, 34.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.16G/5.00G [02:03<00:33, 24.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.05G/4.89G [02:03<00:32, 25.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.79G/4.83G [02:03<00:31, 33.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.74G/4.83G [02:03<00:34, 31.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.06G/4.89G [02:04<00:26, 31.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.18G/5.00G [02:03<00:29, 28.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.81G/4.83G [02:04<00:29, 35.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.18G/5.00G [02:04<00:35, 23.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.08G/4.89G [02:04<00:23, 35.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.76G/4.83G [02:04<00:32, 33.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.09G/4.89G [02:04<00:17, 46.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.82G/4.83G [02:04<00:26, 37.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.19G/5.00G [02:04<00:29, 27.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.19G/5.00G [02:04<00:27, 28.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.21G/5.00G [02:04<00:19, 40.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.21G/5.00G [02:04<00:22, 36.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.10G/4.89G [02:04<00:19, 40.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.78G/4.83G [02:04<00:29, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.79G/4.83G [02:04<00:21, 47.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.11G/4.89G [02:05<00:16, 48.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.84G/4.83G [02:04<00:25, 39.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.21G/5.00G [02:05<00:25, 30.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.22G/5.00G [02:05<00:24, 32.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.12G/4.89G [02:05<00:21, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.22G/5.00G [02:05<00:21, 36.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.80G/4.83G [02:05<00:27, 37.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.22G/5.00G [02:05<00:20, 37.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.23G/5.00G [02:05<00:24, 31.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.23G/5.00G [02:05<00:22, 33.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.81G/4.83G [02:05<00:30, 34.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.13G/4.89G [02:05<00:23, 32.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.24G/5.00G [02:05<00:18, 40.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.86G/4.83G [02:05<00:31, 31.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.82G/4.83G [02:05<00:23, 42.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.14G/4.89G [02:05<00:17, 42.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.87G/4.83G [02:05<00:23, 40.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.83G/4.83G [02:05<00:28, 35.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.88G/4.83G [02:06<00:28, 33.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.25G/5.00G [02:06<00:27, 27.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.15G/4.89G [02:06<00:25, 29.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.16G/4.89G [02:06<00:19, 36.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.84G/4.83G [02:06<00:26, 37.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.26G/5.00G [02:06<00:25, 28.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.89G/4.83G [02:06<00:29, 32.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.27G/5.00G [02:06<00:17, 41.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.16G/4.89G [02:06<00:23, 30.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.86G/4.83G [02:06<00:26, 37.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.28G/5.00G [02:06<00:20, 35.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.90G/4.83G [02:06<00:27, 33.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.18G/4.89G [02:07<00:21, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.29G/5.00G [02:07<00:20, 34.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.87G/4.83G [02:07<00:25, 37.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.92G/4.83G [02:07<00:24, 36.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.19G/4.89G [02:07<00:19, 36.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.89G/4.83G [02:07<00:24, 38.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.94G/4.83G [02:07<00:22, 39.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.30G/5.00G [02:07<00:20, 34.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.21G/4.89G [02:07<00:17, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.90G/4.83G [02:07<00:23, 40.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.32G/5.00G [02:07<00:18, 37.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.22G/4.89G [02:08<00:16, 40.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.33G/5.00G [02:08<00:14, 46.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.24G/5.00G [02:08<01:18, 9.71MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.95G/4.83G [02:08<00:27, 32.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.92G/4.83G [02:08<00:23, 39.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.34G/5.00G [02:08<00:20, 32.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.97G/4.83G [02:08<00:25, 33.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.94G/4.83G [02:08<00:22, 40.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.26G/5.00G [02:08<00:56, 13.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.27G/5.00G [02:08<00:39, 18.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.35G/5.00G [02:08<00:18, 34.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.95G/4.83G [02:08<00:21, 41.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.98G/4.83G [02:09<00:24, 34.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.27G/5.00G [02:09<00:39, 18.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.00G/4.83G [02:09<00:18, 44.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.28G/5.00G [02:09<00:30, 23.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.37G/5.00G [02:09<00:16, 37.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.97G/4.83G [02:09<00:21, 40.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.38G/5.00G [02:09<00:15, 40.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.01G/4.83G [02:09<00:23, 35.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.40G/5.00G [02:09<00:11, 51.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.98G/4.83G [02:09<00:21, 39.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.02G/4.83G [02:10<00:24, 33.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.41G/5.00G [02:10<00:17, 34.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.00G/4.83G [02:10<00:20, 40.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.03G/4.83G [02:10<00:21, 36.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.01G/4.83G [02:10<00:16, 48.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.42G/5.00G [02:10<00:18, 30.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.02G/4.83G [02:10<00:20, 40.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.43G/5.00G [02:10<00:13, 42.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.05G/4.83G [02:10<00:23, 33.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.29G/5.00G [02:10<01:07, 10.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.03G/4.83G [02:10<00:20, 38.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.44G/5.00G [02:11<00:17, 32.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.06G/4.83G [02:11<00:22, 34.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.30G/5.00G [02:11<00:46, 15.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.45G/5.00G [02:11<00:17, 31.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.08G/4.83G [02:11<00:19, 37.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.05G/4.83G [02:11<00:23, 33.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.32G/5.00G [02:11<00:34, 19.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.10G/4.83G [02:12<00:18, 40.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.46G/5.00G [02:11<00:16, 32.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.06G/4.83G [02:11<00:21, 35.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.11G/4.83G [02:12<00:14, 50.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.34G/5.00G [02:12<00:27, 23.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.48G/5.00G [02:12<00:13, 37.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.12G/4.83G [02:12<00:16, 42.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.08G/4.83G [02:12<00:20, 36.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.35G/5.00G [02:12<00:23, 28.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.13G/4.83G [02:12<00:19, 35.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.10G/4.83G [02:12<00:19, 38.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.50G/5.00G [02:12<00:14, 34.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.37G/5.00G [02:13<00:21, 29.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.11G/4.83G [02:13<00:18, 38.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.51G/5.00G [02:13<00:13, 35.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.14G/4.83G [02:13<00:20, 33.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.24G/4.89G [02:13<01:22, 7.87MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.38G/5.00G [02:13<00:18, 34.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.16G/4.83G [02:13<00:15, 44.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.13G/4.83G [02:13<00:18, 38.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.53G/5.00G [02:13<00:13, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.14G/4.83G [02:13<00:15, 45.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.54G/5.00G [02:13<00:10, 44.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.40G/5.00G [02:13<00:17, 33.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.26G/4.89G [02:14<01:02, 10.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.15G/4.83G [02:13<00:18, 37.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.27G/4.89G [02:14<00:43, 14.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.55G/5.00G [02:14<00:12, 37.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.16G/4.83G [02:14<00:25, 26.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.16G/4.83G [02:14<00:13, 49.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.42G/5.00G [02:14<00:15, 36.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.17G/4.83G [02:14<00:20, 31.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.28G/4.89G [02:14<00:40, 14.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/5.00G [02:14<00:12, 36.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.18G/4.83G [02:14<00:23, 28.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/5.00G [02:14<00:08, 50.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.17G/4.83G [02:14<00:18, 35.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.43G/5.00G [02:14<00:15, 37.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.18G/4.83G [02:14<00:15, 42.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.29G/4.89G [02:15<00:35, 16.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.58G/5.00G [02:14<00:10, 38.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.18G/4.83G [02:14<00:18, 34.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.45G/5.00G [02:15<00:15, 36.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.19G/4.83G [02:15<00:24, 25.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.30G/4.89G [02:15<00:27, 21.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.21G/4.83G [02:15<00:16, 37.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.59G/5.00G [02:15<00:12, 33.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.46G/5.00G [02:15<00:13, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.19G/4.83G [02:15<00:23, 27.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.32G/4.89G [02:15<00:22, 25.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/5.00G [02:15<00:10, 35.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.48G/5.00G [02:15<00:13, 38.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.21G/4.83G [02:15<00:18, 33.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.21G/4.83G [02:15<00:25, 24.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.22G/4.83G [02:15<00:14, 41.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.34G/4.89G [02:16<00:19, 28.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/5.00G [02:16<00:09, 39.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.50G/5.00G [02:16<00:12, 39.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.23G/4.83G [02:16<00:18, 33.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.35G/4.89G [02:16<00:16, 31.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.24G/4.83G [02:16<00:13, 44.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/5.00G [02:16<00:09, 39.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.22G/4.83G [02:16<00:27, 21.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.37G/4.89G [02:16<00:12, 42.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.24G/4.83G [02:16<00:18, 32.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.24G/4.83G [02:16<00:15, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.51G/5.00G [02:16<00:12, 38.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.38G/4.89G [02:17<00:13, 37.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.53G/5.00G [02:16<00:09, 48.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.66G/5.00G [02:16<00:08, 40.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.25G/4.83G [02:17<00:19, 29.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.26G/4.83G [02:16<00:16, 36.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.38G/4.89G [02:17<00:14, 34.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.53G/5.00G [02:17<00:11, 41.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.27G/4.83G [02:17<00:11, 50.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/5.00G [02:17<00:07, 42.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.40G/4.89G [02:17<00:10, 47.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.26G/4.83G [02:17<00:19, 29.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.69G/5.00G [02:17<00:05, 52.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.28G/4.83G [02:17<00:13, 40.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.69G/5.00G [02:17<00:07, 43.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.41G/4.89G [02:17<00:14, 33.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.27G/4.83G [02:17<00:18, 30.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.29G/4.83G [02:17<00:15, 35.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.54G/5.00G [02:18<00:19, 23.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/5.00G [02:18<00:09, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.42G/4.89G [02:18<00:16, 28.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/5.00G [02:18<00:13, 33.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.30G/4.83G [02:18<00:14, 35.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.43G/4.89G [02:18<00:12, 37.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.29G/4.83G [02:18<00:19, 27.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.57G/5.00G [02:18<00:14, 30.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/5.00G [02:18<00:08, 33.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.44G/4.89G [02:18<00:14, 30.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.32G/4.83G [02:18<00:14, 36.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.30G/4.83G [02:18<00:17, 29.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.74G/5.00G [02:18<00:07, 37.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.75G/5.00G [02:19<00:05, 48.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/5.00G [02:19<00:17, 24.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.45G/4.89G [02:19<00:15, 28.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.34G/4.83G [02:19<00:14, 34.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.59G/5.00G [02:19<00:11, 36.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.32G/4.83G [02:19<00:15, 33.5MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.35G/4.83G [02:19<00:11, 43.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.76G/5.00G [02:19<00:05, 41.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.46G/4.89G [02:19<00:13, 31.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.36G/4.83G [02:19<00:13, 36.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.60G/5.00G [02:19<00:13, 29.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/5.00G [02:19<00:06, 36.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.48G/4.89G [02:20<00:09, 42.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.34G/4.83G [02:19<00:14, 33.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.36G/4.83G [02:19<00:11, 42.0MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.78G/5.00G [02:19<00:04, 47.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.49G/4.89G [02:20<00:10, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/5.00G [02:20<00:14, 27.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.79G/5.00G [02:20<00:05, 41.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.35G/4.83G [02:20<00:13, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.80G/5.00G [02:20<00:03, 51.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.62G/5.00G [02:20<00:11, 33.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.37G/4.83G [02:20<00:15, 29.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.37G/4.83G [02:20<00:10, 46.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.38G/4.83G [02:20<00:10, 42.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.50G/4.89G [02:20<00:11, 35.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/5.00G [02:20<00:12, 29.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.37G/4.83G [02:20<00:11, 39.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.81G/5.00G [02:20<00:05, 37.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.63G/5.00G [02:20<00:09, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.39G/4.83G [02:20<00:13, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.82G/5.00G [02:20<00:04, 43.5MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.51G/4.89G [02:21<00:09, 37.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.38G/4.83G [02:20<00:12, 35.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/5.00G [02:20<00:11, 30.0MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.40G/4.83G [02:21<00:09, 46.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.65G/5.00G [02:21<00:08, 43.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.53G/4.89G [02:21<00:09, 38.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.82G/5.00G [02:21<00:06, 26.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.40G/4.83G [02:21<00:12, 35.1MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.66G/5.00G [02:21<00:10, 31.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.40G/4.83G [02:21<00:21, 20.3MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.54G/4.89G [02:21<00:09, 35.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.41G/4.83G [02:21<00:15, 27.4MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.83G/5.00G [02:21<00:06, 24.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.85G/5.00G [02:21<00:03, 38.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/5.00G [02:21<00:10, 32.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.42G/4.83G [02:22<00:14, 29.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.56G/4.89G [02:22<00:08, 39.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.42G/4.83G [02:21<00:16, 24.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.42G/4.83G [02:21<00:13, 30.0MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/5.00G [02:22<00:08, 37.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.58G/4.89G [02:22<00:08, 38.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.86G/5.00G [02:22<00:05, 25.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.59G/4.89G [02:22<00:06, 48.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.43G/4.83G [02:22<00:16, 24.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.43G/4.83G [02:22<00:14, 27.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/5.00G [02:22<00:08, 36.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.60G/4.89G [02:23<00:07, 40.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.45G/4.83G [02:22<00:11, 32.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.46G/4.83G [02:23<00:09, 40.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/5.00G [02:23<00:07, 36.1MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.86G/5.00G [02:23<00:06, 20.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.61G/4.89G [02:23<00:07, 35.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.47G/4.83G [02:23<00:10, 34.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.74G/5.00G [02:23<00:06, 39.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.88G/5.00G [02:23<00:04, 25.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.62G/4.89G [02:23<00:06, 39.9MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.90G/5.00G [02:23<00:02, 37.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.48G/4.83G [02:23<00:09, 35.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.64G/4.89G [02:24<00:05, 42.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.90G/5.00G [02:23<00:02, 35.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.75G/5.00G [02:23<00:06, 35.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.50G/4.83G [02:24<00:08, 39.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.45G/4.83G [02:23<00:24, 15.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.91G/5.00G [02:24<00:02, 30.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/5.00G [02:24<00:06, 36.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.66G/4.89G [02:24<00:06, 37.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.46G/4.83G [02:24<00:19, 19.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/5.00G [02:24<00:06, 33.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.51G/4.83G [02:24<00:09, 33.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.93G/5.00G [02:24<00:02, 34.5MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.94G/5.00G [02:24<00:01, 47.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.67G/4.89G [02:25<00:05, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.48G/4.83G [02:24<00:14, 23.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.53G/4.83G [02:25<00:08, 35.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.49G/4.83G [02:24<00:10, 32.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.69G/4.89G [02:25<00:04, 41.3MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.78G/5.00G [02:25<00:10, 22.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.78G/5.00G [02:25<00:10, 21.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.54G/4.83G [02:25<00:07, 37.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.50G/4.83G [02:25<00:11, 28.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.78G/5.00G [02:25<00:08, 25.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.70G/4.89G [02:25<00:04, 42.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.72G/4.89G [02:25<00:03, 52.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.51G/4.83G [02:25<00:11, 28.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.73G/4.89G [02:26<00:03, 43.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.79G/5.00G [02:25<00:11, 17.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.52G/4.83G [02:25<00:08, 36.2MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.95G/5.00G [02:25<00:02, 20.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/4.83G [02:26<00:08, 33.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.57G/4.83G [02:26<00:06, 42.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.74G/4.89G [02:26<00:03, 38.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.53G/4.83G [02:26<00:09, 30.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.96G/5.00G [02:26<00:01, 21.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.75G/4.89G [02:26<00:02, 50.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.80G/5.00G [02:26<00:09, 20.7MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 4.97G/5.00G [02:26<00:00, 30.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.58G/4.83G [02:26<00:07, 35.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.81G/5.00G [02:26<00:06, 30.3MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.54G/4.83G [02:26<00:08, 32.8MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.76G/4.89G [02:26<00:03, 41.6MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.98G/5.00G [02:26<00:00, 28.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.56G/4.83G [02:26<00:06, 43.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.59G/4.83G [02:26<00:07, 31.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.82G/5.00G [02:26<00:07, 23.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.77G/4.89G [02:27<00:03, 37.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.61G/4.83G [02:27<00:05, 43.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.83G/5.00G [02:27<00:05, 33.8MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.99G/5.00G [02:27<00:00, 26.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/4.83G [02:27<00:08, 31.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/4.83G [02:27<00:06, 41.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.62G/4.83G [02:27<00:05, 37.0MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.78G/4.89G [02:27<00:02, 38.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.83G/5.00G [02:27<00:05, 27.8MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.85G/5.00G [02:27<00:03, 40.3MB/s]
model-00004-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 5.00G/5.00G [02:27<00:00, 22.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.58G/4.83G [02:27<00:07, 34.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/4.83G [02:27<00:06, 33.2MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.85G/5.00G [02:27<00:04, 35.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.63G/4.83G [02:27<00:04, 41.6MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.80G/4.89G [02:28<00:02, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.59G/4.83G [02:27<00:08, 28.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.86G/5.00G [02:28<00:04, 30.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/4.83G [02:28<00:06, 30.9MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.82G/4.89G [02:28<00:01, 36.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/4.83G [02:28<00:06, 32.7MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.88G/5.00G [02:28<00:03, 33.9MB/s] model-00004-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.00G/5.00G [02:28<00:00, 33.6MB/s]
model-00001-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.83G/4.89G [02:28<00:01, 38.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.90G/5.00G [02:28<00:02, 47.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.66G/4.83G [02:28<00:06, 29.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/4.83G [02:28<00:05, 34.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/5.00G [00:00<?, ?B/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.90G/5.00G [02:28<00:02, 40.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.85G/4.89G [02:29<00:00, 41.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 0%|▎ | 13.3M/5.00G [00:00<00:39, 128MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.67G/4.83G [02:29<00:04, 33.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.91G/5.00G [02:29<00:02, 36.0MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/4.83G [02:29<00:05, 36.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/4.83G [02:29<00:03, 38.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|▋ | 26.1M/5.00G [00:00<01:52, 44.4MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.93G/5.00G [02:29<00:01, 36.7MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/4.83G [02:29<00:03, 39.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|▊ | 33.1M/5.00G [00:00<02:33, 32.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.66G/4.83G [02:29<00:05, 32.4MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 4.86G/4.89G [02:30<00:00, 29.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|█ | 44.8M/5.00G [00:00<01:45, 46.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/4.83G [02:29<00:03, 41.2MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.88G/4.89G [02:30<00:00, 36.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.94G/5.00G [02:30<00:01, 36.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|█▎ | 52.3M/5.00G [00:01<02:19, 35.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.72G/4.83G [02:30<00:02, 37.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.68G/4.83G [02:30<00:04, 34.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 62.8M/5.00G [00:01<01:45, 46.6MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.73G/4.83G [02:30<00:02, 47.1MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 4.88G/4.89G [02:30<00:00, 29.9MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.96G/5.00G [02:30<00:01, 35.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 1%|█▋ | 70.1M/5.00G [00:01<02:12, 37.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/4.83G [02:30<00:04, 34.4MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.74G/4.83G [02:30<00:02, 38.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 4.97G/5.00G [02:30<00:00, 44.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 2%|█▉ | 79.4M/5.00G [00:01<01:46, 46.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.70G/4.83G [02:30<00:03, 42.5MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.98G/5.00G [02:31<00:00, 38.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 2%|██▏ | 86.2M/5.00G [00:02<02:14, 36.5MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.75G/4.83G [02:31<00:02, 35.9MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.71G/4.83G [02:31<00:03, 34.7MB/s] model-00001-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.89G/4.89G [02:31<00:00, 32.3MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/4.83G [02:31<00:01, 47.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/4.83G [02:31<00:02, 47.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 2%|██▍ | 96.0M/5.00G [00:02<02:21, 34.6MB/s]
model-00003-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.99G/5.00G [02:31<00:00, 32.1MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.73G/4.83G [02:31<00:02, 38.6MB/s]
Upload 689 LFS files: 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 682/689 [03:27<02:14, 19.26s/it] model-00007-of-00007.safetensors: 0%| | 0.00/2.57G [00:00<?, ?B/s] model-00007-of-00007.safetensors: 0%|▌ | 12.4M/2.57G [00:00<00:22, 112MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 112M/5.00G [00:02<02:07, 38.3MB/s] model-00003-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.00G/5.00G [02:31<00:00, 32.9MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.77G/4.83G [02:31<00:02, 27.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.74G/4.83G [02:31<00:03, 31.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 1%|█▏ | 23.7M/2.57G [00:00<01:00, 42.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 3%|███▏ | 128M/5.00G [00:03<02:06, 38.5MB/s]
tokenizer.json: 0%| | 0.00/17.2M [00:00<?, ?B/s]
tokenizer.json: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 15.0M/17.2M [00:00<00:00, 149MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.78G/4.83G [02:32<00:01, 25.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.75G/4.83G [02:32<00:02, 33.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 1%|█▌ | 32.0M/2.57G [00:00<01:18, 32.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 3%|███▌ | 144M/5.00G [00:03<02:05, 38.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/4.83G [02:32<00:01, 37.2MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 4.80G/4.83G [02:32<00:01, 30.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 2%|██▎ | 48.0M/2.57G [00:01<01:10, 35.8MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.78G/4.83G [02:32<00:01, 47.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 2%|██▊ | 58.7M/2.57G [00:01<00:55, 45.5MB/s] tokenizer.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 17.2M/17.2M [00:00<00:00, 21.1MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.82G/4.83G [02:33<00:00, 33.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 3%|████ | 160M/5.00G [00:04<02:32, 31.7MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.79G/4.83G [02:33<00:01, 36.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 3%|███▏ | 65.2M/2.57G [00:01<01:11, 35.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 3%|████▎ | 174M/5.00G [00:04<01:57, 41.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 3%|███▊ | 80.0M/2.57G [00:02<01:04, 38.4MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 4.80G/4.83G [02:33<00:00, 34.8MB/s]
model-00002-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.83G/4.83G [02:33<00:00, 32.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 181M/5.00G [00:04<02:18, 34.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 4%|████▌ | 94.4M/2.57G [00:02<00:47, 52.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 4.82G/4.83G [02:33<00:00, 47.9MB/s] model-00002-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.83G/4.83G [02:33<00:00, 31.4MB/s]
model-00007-of-00007.safetensors: 4%|████▉ | 102M/2.57G [00:02<00:56, 43.6MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.82G/4.83G [02:33<00:00, 38.9MB/s]
Upload 689 LFS files: 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 683/689 [03:29<01:40, 16.71s/it]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|████▊ | 192M/5.00G [00:05<02:56, 27.2MB/s]
model-00005-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.83G/4.83G [02:34<00:00, 35.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|█████▏ | 208M/5.00G [00:05<02:02, 39.0MB/s] model-00005-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.83G/4.83G [02:34<00:00, 31.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|█████▍ | 216M/5.00G [00:05<02:17, 34.7MB/s]
Upload 689 LFS files: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 686/689 [03:30<00:30, 10.18s/it]
model-00006-of-00007.safetensors: 4%|█████▌ | 224M/5.00G [00:06<02:30, 31.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 4%|█████▍ | 112M/2.57G [00:03<01:58, 20.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 5%|██████▏ | 128M/2.57G [00:03<01:30, 26.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 5%|██████ | 240M/5.00G [00:06<02:16, 34.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 6%|███████ | 144M/2.57G [00:04<01:21, 29.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 5%|██████▍ | 256M/5.00G [00:06<02:11, 36.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 6%|███████▋ | 158M/2.57G [00:04<01:00, 39.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 166M/2.57G [00:04<01:08, 35.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 5%|██████▊ | 272M/5.00G [00:07<02:13, 35.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 6%|███████▏ | 287M/5.00G [00:07<01:42, 46.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 7%|████████▌ | 176M/2.57G [00:05<01:13, 32.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 6%|███████▎ | 294M/5.00G [00:07<01:59, 39.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 7%|█████████▎ | 192M/2.57G [00:05<01:06, 35.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 6%|███████▌ | 304M/5.00G [00:08<02:41, 29.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 208M/2.57G [00:05<01:02, 37.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 6%|████████ | 320M/5.00G [00:08<02:23, 32.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 9%|██████████▉ | 224M/2.57G [00:06<01:00, 38.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 7%|████████▍ | 336M/5.00G [00:09<02:12, 35.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 9%|███████████▋ | 240M/2.57G [00:06<00:58, 40.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 7%|████████▊ | 352M/5.00G [00:09<02:05, 37.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 256M/2.57G [00:07<01:06, 34.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 7%|█████████▏ | 368M/5.00G [00:09<01:57, 39.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 272M/2.57G [00:07<01:04, 35.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 288M/2.57G [00:07<00:58, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 8%|█████████▌ | 384M/5.00G [00:10<02:23, 32.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 8%|██████████ | 400M/5.00G [00:10<02:08, 35.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 304M/2.57G [00:08<00:59, 37.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 320M/2.57G [00:08<00:59, 37.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 8%|██████████▍ | 416M/5.00G [00:11<02:32, 30.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▎ | 336M/2.57G [00:09<00:55, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 9%|██████████▊ | 432M/5.00G [00:11<01:55, 39.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████ | 352M/2.57G [00:09<00:55, 39.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 9%|██████████▉ | 439M/5.00G [00:12<02:40, 28.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 9%|███████████▏ | 448M/5.00G [00:12<02:40, 28.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 9%|███████████▌ | 464M/5.00G [00:13<02:20, 32.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 10%|████████████ | 480M/5.00G [00:13<02:14, 33.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 10%|████████████▍ | 496M/5.00G [00:13<02:04, 36.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 10%|████████████▊ | 512M/5.00G [00:14<01:55, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▏ | 528M/5.00G [00:14<01:52, 39.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 11%|█████████████▌ | 544M/5.00G [00:15<01:47, 41.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 11%|██████████████ | 560M/5.00G [00:15<01:51, 39.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▍ | 576M/5.00G [00:15<01:49, 40.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 12%|██████████████▊ | 592M/5.00G [00:16<01:54, 38.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▏ | 608M/5.00G [00:16<01:50, 39.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 12%|███████████████▌ | 624M/5.00G [00:17<02:07, 34.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▉ | 368M/2.57G [00:14<04:22, 8.40MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 13%|████████████████ | 640M/5.00G [00:17<02:04, 35.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▋ | 384M/2.57G [00:15<03:15, 11.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▍ | 656M/5.00G [00:18<01:53, 38.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▍ | 400M/2.57G [00:15<02:29, 14.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 13%|████████████████▊ | 672M/5.00G [00:18<01:44, 41.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▏ | 416M/2.57G [00:15<01:56, 18.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▏ | 688M/5.00G [00:18<01:53, 38.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████ | 432M/2.57G [00:16<01:35, 22.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 14%|█████████████████▌ | 704M/5.00G [00:19<01:48, 39.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▊ | 448M/2.57G [00:16<01:22, 25.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 14%|██████████████████ | 720M/5.00G [00:19<01:44, 40.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▌ | 464M/2.57G [00:17<01:11, 29.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▍ | 736M/5.00G [00:19<01:39, 42.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▎ | 480M/2.57G [00:17<01:12, 29.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 15%|██████████████████▊ | 752M/5.00G [00:20<01:41, 42.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 496M/2.57G [00:17<01:04, 32.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 15%|███████████████████▏ | 768M/5.00G [00:20<01:40, 42.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 16%|███████████████████▌ | 784M/5.00G [00:20<01:33, 45.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 512M/2.57G [00:18<00:59, 34.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▋ | 528M/2.57G [00:18<01:02, 32.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████ | 800M/5.00G [00:21<01:52, 37.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▎ | 812M/5.00G [00:21<01:33, 44.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▍ | 544M/2.57G [00:19<00:58, 34.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▏ | 560M/2.57G [00:19<00:56, 35.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 16%|████████████████████▍ | 818M/5.00G [00:22<02:41, 25.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 17%|████████████████████▊ | 832M/5.00G [00:22<02:34, 26.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 22%|████████████████████████████ | 576M/2.57G [00:20<01:08, 28.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▏ | 848M/5.00G [00:23<02:36, 26.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▊ | 592M/2.57G [00:20<01:03, 31.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 17%|█████████████████████▌ | 864M/5.00G [00:24<02:22, 28.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▌ | 608M/2.57G [00:21<01:01, 31.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 18%|█████████████████████▉ | 879M/5.00G [00:24<01:46, 38.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▎ | 624M/2.57G [00:21<00:55, 35.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▏ | 886M/5.00G [00:24<02:04, 33.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▍ | 896M/5.00G [00:24<02:13, 30.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████ | 640M/2.57G [00:22<00:57, 33.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▉ | 656M/2.57G [00:22<00:53, 35.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▋ | 672M/2.57G [00:23<00:48, 39.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 18%|██████████████████████▊ | 912M/5.00G [00:25<02:47, 24.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▍ | 688M/2.57G [00:23<00:47, 39.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▏ | 928M/5.00G [00:26<02:20, 29.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 27%|██████████████████████████████████▏ | 704M/2.57G [00:23<00:45, 40.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████ | 720M/2.57G [00:24<00:42, 43.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 19%|███████████████████████▌ | 944M/5.00G [00:26<02:30, 26.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▊ | 736M/2.57G [00:24<00:41, 44.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 19%|████████████████████████ | 960M/5.00G [00:27<02:27, 27.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 752M/2.57G [00:24<00:41, 44.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 768M/2.57G [00:25<00:40, 44.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 30%|██████████████████████████████████████ | 784M/2.57G [00:25<00:46, 38.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 800M/2.57G [00:26<00:43, 41.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▍ | 976M/5.00G [00:29<04:01, 16.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 816M/2.57G [00:26<00:48, 36.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▍ | 832M/2.57G [00:26<00:46, 37.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▊ | 992M/5.00G [00:29<03:27, 19.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▏ | 848M/2.57G [00:27<00:46, 37.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 20%|████████████████████████▉ | 1.01G/5.00G [00:30<02:54, 22.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████ | 864M/2.57G [00:27<00:43, 38.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▊ | 880M/2.57G [00:28<00:42, 39.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 20%|█████████████████████████▍ | 1.02G/5.00G [00:30<02:56, 22.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▌ | 896M/2.57G [00:28<00:51, 32.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 21%|█████████████████████████▊ | 1.04G/5.00G [00:31<03:06, 21.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 35%|████████████████████████████████████████████▎ | 912M/2.57G [00:29<00:49, 33.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▏ | 1.06G/5.00G [00:32<02:49, 23.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████ | 928M/2.57G [00:29<00:45, 36.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 21%|██████████████████████████▌ | 1.07G/5.00G [00:32<02:28, 26.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 944M/2.57G [00:30<00:42, 38.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▋ | 960M/2.57G [00:30<00:41, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 22%|██████████████████████████▉ | 1.09G/5.00G [00:33<02:17, 28.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▍ | 1.10G/5.00G [00:33<01:43, 37.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▍ | 976M/2.57G [00:30<00:42, 37.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▌ | 1.11G/5.00G [00:33<01:56, 33.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▏ | 992M/2.57G [00:31<00:39, 39.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 22%|███████████████████████████▊ | 1.12G/5.00G [00:33<02:11, 29.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▌ | 1.01G/2.57G [00:31<00:39, 39.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 1.02G/2.57G [00:31<00:37, 41.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▏ | 1.14G/5.00G [00:34<02:46, 23.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▌ | 1.15G/5.00G [00:35<02:17, 28.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 40%|██████████████████████████████████████████████████▏ | 1.04G/2.57G [00:32<00:44, 34.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 23%|████████████████████████████▉ | 1.17G/5.00G [00:35<01:57, 32.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 1.06G/2.57G [00:32<00:41, 36.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▎ | 1.18G/5.00G [00:35<01:31, 41.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 1.07G/2.57G [00:33<00:31, 46.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 1.08G/2.57G [00:33<00:36, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▍ | 1.19G/5.00G [00:36<02:00, 31.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.09G/2.57G [00:33<00:41, 35.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▊ | 1.20G/5.00G [00:36<02:18, 27.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.10G/2.57G [00:34<00:37, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▊ | 1.20G/5.00G [00:37<02:42, 23.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████ | 1.12G/2.57G [00:34<00:38, 37.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|█████████████████████████████▉ | 1.21G/5.00G [00:37<03:30, 18.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████ | 1.21G/5.00G [00:37<03:24, 18.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.14G/2.57G [00:35<00:46, 30.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 24%|██████████████████████████████▏ | 1.22G/5.00G [00:38<03:58, 15.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.15G/2.57G [00:35<00:41, 33.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▌ | 1.23G/5.00G [00:38<02:34, 24.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 25%|██████████████████████████████▉ | 1.25G/5.00G [00:38<02:01, 30.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.17G/2.57G [00:36<00:49, 28.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 25%|███████████████████████████████▎ | 1.26G/5.00G [00:39<01:44, 35.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 1.18G/2.57G [00:36<00:43, 32.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 26%|███████████████████████████████▋ | 1.28G/5.00G [00:39<01:35, 39.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.20G/2.57G [00:37<00:40, 33.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▏ | 1.30G/5.00G [00:39<01:31, 40.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.22G/2.57G [00:37<00:36, 36.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 26%|████████████████████████████████▌ | 1.31G/5.00G [00:40<01:30, 40.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.23G/2.57G [00:37<00:34, 39.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 27%|████████████████████████████████▉ | 1.33G/5.00G [00:40<01:27, 42.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.25G/2.57G [00:38<00:33, 39.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.26G/2.57G [00:38<00:30, 42.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▎ | 1.34G/5.00G [00:41<01:46, 34.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 27%|█████████████████████████████████▋ | 1.36G/5.00G [00:41<01:39, 36.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.28G/2.57G [00:39<00:31, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▏ | 1.38G/5.00G [00:42<01:34, 38.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▍ | 1.39G/5.00G [00:42<01:15, 47.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.30G/2.57G [00:39<00:40, 31.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▋ | 1.40G/5.00G [00:42<01:42, 35.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.31G/2.57G [00:40<00:36, 34.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|██████████████████████████████████▉ | 1.41G/5.00G [00:42<01:45, 34.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.33G/2.57G [00:40<00:33, 36.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 28%|███████████████████████████████████▎ | 1.42G/5.00G [00:43<01:36, 37.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.34G/2.57G [00:40<00:32, 38.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 29%|███████████████████████████████████▋ | 1.44G/5.00G [00:43<01:31, 39.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.36G/2.57G [00:41<00:29, 40.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████ | 1.46G/5.00G [00:43<01:24, 41.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.38G/2.57G [00:41<00:27, 43.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 29%|████████████████████████████████████▌ | 1.47G/5.00G [00:44<01:25, 41.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.39G/2.57G [00:41<00:27, 42.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 30%|████████████████████████████████████▉ | 1.49G/5.00G [00:44<01:33, 37.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.41G/2.57G [00:42<00:26, 43.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▎ | 1.50G/5.00G [00:45<01:24, 41.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.42G/2.57G [00:42<00:26, 43.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 30%|█████████████████████████████████████▋ | 1.52G/5.00G [00:45<01:22, 42.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.44G/2.57G [00:43<00:29, 38.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████ | 1.54G/5.00G [00:45<01:21, 42.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▍ | 1.55G/5.00G [00:46<01:19, 43.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.46G/2.57G [00:43<00:29, 38.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.47G/2.57G [00:44<00:27, 39.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.49G/2.57G [00:44<00:26, 40.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.50G/2.57G [00:44<00:25, 41.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.52G/2.57G [00:45<00:25, 40.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 31%|██████████████████████████████████████▉ | 1.57G/5.00G [00:48<02:55, 19.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.54G/2.57G [00:45<00:24, 41.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▎ | 1.58G/5.00G [00:48<02:26, 23.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.55G/2.57G [00:45<00:23, 42.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.57G/2.57G [00:46<00:22, 43.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 32%|███████████████████████████████████████▋ | 1.60G/5.00G [00:48<02:06, 26.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████ | 1.61G/5.00G [00:48<01:40, 33.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.58G/2.57G [00:46<00:22, 44.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 32%|████████████████████████████████████████▏ | 1.62G/5.00G [00:49<01:47, 31.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.60G/2.57G [00:46<00:17, 55.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.61G/2.57G [00:47<00:22, 43.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▍ | 1.63G/5.00G [00:49<01:56, 28.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.62G/2.57G [00:47<00:27, 34.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.63G/2.57G [00:47<00:25, 37.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 33%|████████████████████████████████████████▊ | 1.65G/5.00G [00:50<02:07, 26.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 33%|█████████████████████████████████████████▎ | 1.66G/5.00G [00:50<01:47, 31.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.65G/2.57G [00:48<00:23, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▌ | 1.68G/5.00G [00:50<01:25, 38.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.66G/2.57G [00:48<00:22, 39.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 34%|█████████████████████████████████████████▋ | 1.68G/5.00G [00:51<02:01, 27.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.68G/2.57G [00:49<00:23, 38.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████ | 1.70G/5.00G [00:51<01:53, 29.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.70G/2.57G [00:49<00:21, 40.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 34%|██████████████████████████████████████████▍ | 1.71G/5.00G [00:52<01:41, 32.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.71G/2.57G [00:49<00:21, 40.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.73G/2.57G [00:50<00:19, 42.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.74G/2.57G [00:50<00:26, 31.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.76G/2.57G [00:51<00:25, 31.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.78G/2.57G [00:51<00:23, 33.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/2.57G [00:52<00:21, 35.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.81G/2.57G [00:52<00:20, 37.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.82G/2.57G [00:53<00:22, 32.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/2.57G [00:53<00:25, 28.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.86G/2.57G [00:54<00:26, 27.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.87G/2.57G [00:55<00:22, 30.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 35%|██████████████████████████████████████████▊ | 1.73G/5.00G [00:57<07:21, 7.40MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▎ | 1.74G/5.00G [00:58<05:21, 10.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1.89G/2.57G [00:55<00:21, 32.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 35%|███████████████████████████████████████████▋ | 1.76G/5.00G [00:58<03:58, 13.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1.90G/2.57G [00:55<00:19, 34.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████ | 1.78G/5.00G [00:58<03:05, 17.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1.92G/2.57G [00:56<00:17, 36.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▏ | 1.78G/5.00G [00:58<03:00, 17.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▏ | 1.78G/5.00G [00:59<03:11, 16.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▎ | 1.79G/5.00G [00:59<03:10, 16.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▎ | 1.79G/5.00G [00:59<03:02, 17.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1.94G/2.57G [00:56<00:21, 29.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▍ | 1.79G/5.00G [00:59<03:41, 14.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1.95G/2.57G [00:57<00:21, 28.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|████████████████████████████████████████████▊ | 1.81G/5.00G [01:00<02:18, 23.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1.97G/2.57G [00:57<00:18, 32.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 36%|█████████████████████████████████████████████▏ | 1.82G/5.00G [01:00<01:50, 28.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/5.00G [01:00<01:32, 34.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▋ | 1.84G/5.00G [01:01<01:32, 34.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▊ | 1.85G/5.00G [01:01<01:53, 27.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.85G/5.00G [01:01<02:12, 23.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|█████████████████████████████████████████████▉ | 1.85G/5.00G [01:01<02:15, 23.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████ | 1.85G/5.00G [01:01<02:15, 23.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████ | 1.86G/5.00G [01:02<03:41, 14.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 37%|██████████████████████████████████████████████▍ | 1.87G/5.00G [01:02<02:39, 19.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 38%|██████████████████████████████████████████████▊ | 1.89G/5.00G [01:03<01:53, 27.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▏ | 1.90G/5.00G [01:03<01:48, 28.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 38%|███████████████████████████████████████████████▌ | 1.92G/5.00G [01:04<01:47, 28.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1.98G/2.57G [01:02<00:59, 9.81MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.94G/5.00G [01:05<02:03, 24.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████ | 1.94G/5.00G [01:05<02:00, 25.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.00G/2.57G [01:02<00:45, 12.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▏ | 1.94G/5.00G [01:05<02:09, 23.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▎ | 1.95G/5.00G [01:05<02:17, 22.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.02G/2.57G [01:02<00:34, 16.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▎ | 1.95G/5.00G [01:05<02:19, 21.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.95G/5.00G [01:05<02:12, 23.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.03G/2.57G [01:03<00:27, 19.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.05G/2.57G [01:03<00:23, 22.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▍ | 1.95G/5.00G [01:07<06:27, 7.86MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.06G/2.57G [01:04<00:22, 22.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 39%|████████████████████████████████████████████████▊ | 1.97G/5.00G [01:07<03:15, 15.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.07G/2.57G [01:04<00:22, 22.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 1.98G/5.00G [01:07<02:09, 23.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.07G/2.57G [01:05<00:24, 20.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.07G/2.57G [01:05<00:24, 20.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.08G/2.57G [01:05<00:23, 20.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 2.00G/5.00G [01:08<01:45, 28.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.08G/2.57G [01:05<00:33, 14.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 40%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 2.02G/5.00G [01:08<01:30, 32.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.10G/2.57G [01:06<00:19, 24.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 2.03G/5.00G [01:08<01:28, 33.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.11G/2.57G [01:06<00:17, 25.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.13G/2.57G [01:07<00:14, 30.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.14G/2.57G [01:07<00:12, 33.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 41%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 2.05G/5.00G [01:10<02:30, 19.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.16G/2.57G [01:07<00:11, 36.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 41%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 2.06G/5.00G [01:10<02:03, 23.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.18G/2.57G [01:08<00:12, 31.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 2.08G/5.00G [01:11<01:53, 25.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.18G/2.57G [01:08<00:12, 31.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.18G/2.57G [01:08<00:13, 28.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 42%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 2.10G/5.00G [01:11<01:41, 28.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.19G/2.57G [01:09<00:19, 20.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.19G/2.57G [01:09<00:18, 20.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 42%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.11G/5.00G [01:12<01:31, 31.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.19G/2.57G [01:09<00:18, 20.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 43%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.13G/5.00G [01:12<01:33, 30.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.19G/2.57G [01:10<00:30, 12.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.14G/5.00G [01:13<01:24, 33.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.20G/2.57G [01:10<00:31, 12.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.20G/2.57G [01:10<00:33, 11.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.20G/2.57G [01:10<00:26, 14.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 43%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.16G/5.00G [01:13<01:18, 36.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 44%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.18G/5.00G [01:13<01:10, 40.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.21G/2.57G [01:11<00:28, 12.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.19G/5.00G [01:14<01:16, 36.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.22G/2.57G [01:11<00:15, 22.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.24G/2.57G [01:11<00:08, 38.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.25G/2.57G [01:12<00:10, 31.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 44%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.21G/5.00G [01:14<01:17, 35.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 44%|███████████████████████████████████████████████████████ | 2.22G/5.00G [01:14<01:00, 45.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.23G/5.00G [01:15<01:09, 40.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.26G/2.57G [01:12<00:11, 27.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.27G/2.57G [01:12<00:07, 39.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.24G/5.00G [01:15<01:17, 35.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.28G/2.57G [01:12<00:08, 34.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 45%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.26G/5.00G [01:15<00:56, 48.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.26G/5.00G [01:15<01:06, 41.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.29G/2.57G [01:13<00:08, 33.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 45%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.27G/5.00G [01:16<01:20, 34.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.30G/2.57G [01:13<00:07, 36.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.29G/5.00G [01:16<00:59, 45.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.32G/2.57G [01:13<00:05, 49.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 46%|████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.29G/5.00G [01:16<01:07, 40.2MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.33G/2.57G [01:14<00:06, 38.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.30G/5.00G [01:17<01:16, 35.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.34G/2.57G [01:14<00:07, 29.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 46%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.32G/5.00G [01:17<01:12, 37.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.35G/2.57G [01:15<00:06, 31.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 47%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.34G/5.00G [01:17<01:11, 37.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.35G/5.00G [01:18<01:06, 39.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.37G/2.57G [01:15<00:06, 31.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.38G/2.57G [01:15<00:04, 42.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.39G/2.57G [01:16<00:05, 35.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 47%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.37G/5.00G [01:18<01:13, 35.7MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.40G/2.57G [01:16<00:05, 32.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.38G/5.00G [01:19<01:10, 37.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.42G/2.57G [01:16<00:04, 37.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.42G/2.57G [01:16<00:04, 34.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.40G/5.00G [01:19<01:12, 36.0MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.43G/2.57G [01:17<00:05, 27.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.43G/2.57G [01:17<00:05, 26.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 48%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.42G/5.00G [01:20<01:21, 31.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.43G/2.57G [01:17<00:07, 18.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.43G/5.00G [01:20<01:14, 34.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.45G/2.57G [01:18<00:04, 27.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 49%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.45G/5.00G [01:20<01:08, 37.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.46G/2.57G [01:18<00:03, 32.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 49%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.46G/5.00G [01:21<01:06, 38.4MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/2.57G [01:18<00:02, 37.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.48G/5.00G [01:21<01:14, 33.6MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.50G/2.57G [01:19<00:02, 36.9MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.51G/2.57G [01:19<00:01, 37.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.50G/5.00G [01:22<01:13, 34.1MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.53G/2.57G [01:19<00:00, 47.8MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.53G/2.57G [01:20<00:00, 39.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 50%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.51G/5.00G [01:22<01:16, 32.5MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.54G/2.57G [01:20<00:00, 34.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 51%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.53G/5.00G [01:23<01:16, 32.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 2.56G/2.57G [01:21<00:00, 32.3MB/s] model-00007-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.57G/2.57G [01:21<00:00, 31.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.54G/5.00G [01:24<01:29, 27.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 51%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.56G/5.00G [01:24<01:19, 30.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 52%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 2.58G/5.00G [01:24<01:11, 34.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.59G/5.00G [01:25<01:08, 35.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 52%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.61G/5.00G [01:25<01:13, 32.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.62G/5.00G [01:26<01:07, 35.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.64G/5.00G [01:27<01:26, 27.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.66G/5.00G [01:27<01:17, 30.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.67G/5.00G [01:28<01:10, 32.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.69G/5.00G [01:28<01:04, 36.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.70G/5.00G [01:28<00:58, 38.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.72G/5.00G [01:29<01:11, 32.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.74G/5.00G [01:29<01:04, 35.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 2.75G/5.00G [01:30<01:00, 37.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.77G/5.00G [01:30<00:57, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.78G/5.00G [01:30<00:53, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.80G/5.00G [01:31<00:59, 37.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.82G/5.00G [01:31<00:57, 38.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.83G/5.00G [01:32<00:59, 36.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 2.85G/5.00G [01:32<01:07, 31.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.86G/5.00G [01:33<01:01, 34.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.88G/5.00G [01:33<00:58, 36.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.90G/5.00G [01:34<00:55, 37.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.91G/5.00G [01:34<00:55, 37.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 2.93G/5.00G [01:34<00:50, 41.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 2.94G/5.00G [01:35<00:50, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 2.96G/5.00G [01:35<00:51, 39.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 2.98G/5.00G [01:36<01:06, 30.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 2.99G/5.00G [01:36<01:02, 32.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.01G/5.00G [01:37<00:55, 35.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.02G/5.00G [01:37<00:55, 35.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.04G/5.00G [01:37<00:50, 38.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.06G/5.00G [01:38<00:47, 40.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.07G/5.00G [01:38<00:47, 40.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.09G/5.00G [01:39<00:45, 41.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.10G/5.00G [01:39<00:45, 41.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.12G/5.00G [01:40<00:57, 32.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.14G/5.00G [01:40<00:55, 33.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.15G/5.00G [01:41<00:54, 34.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.17G/5.00G [01:41<00:51, 35.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.18G/5.00G [01:42<01:04, 28.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.20G/5.00G [01:42<00:56, 32.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.22G/5.00G [01:43<00:50, 35.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.23G/5.00G [01:43<00:53, 33.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.25G/5.00G [01:44<00:56, 31.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.26G/5.00G [01:44<00:50, 34.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.28G/5.00G [01:44<00:46, 36.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.30G/5.00G [01:45<00:45, 37.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.31G/5.00G [01:45<00:48, 34.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.33G/5.00G [01:46<00:45, 37.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.34G/5.00G [01:46<00:43, 37.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.36G/5.00G [01:47<00:43, 37.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.38G/5.00G [01:47<00:43, 36.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.39G/5.00G [01:47<00:41, 38.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.41G/5.00G [01:48<00:38, 41.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.42G/5.00G [01:48<00:38, 40.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.44G/5.00G [01:48<00:35, 43.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.46G/5.00G [01:49<00:38, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.47G/5.00G [01:49<00:37, 41.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.49G/5.00G [01:50<00:36, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.50G/5.00G [01:50<00:38, 38.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.52G/5.00G [01:50<00:35, 41.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.54G/5.00G [01:51<00:34, 41.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.55G/5.00G [01:51<00:32, 44.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.57G/5.00G [01:51<00:32, 44.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.58G/5.00G [01:52<00:34, 41.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.60G/5.00G [01:52<00:34, 41.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.62G/5.00G [01:53<00:34, 40.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.63G/5.00G [01:53<00:32, 42.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.65G/5.00G [01:54<00:38, 35.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.66G/5.00G [01:54<00:35, 37.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 3.67G/5.00G [01:54<00:36, 36.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.67G/5.00G [01:54<00:43, 30.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.67G/5.00G [01:55<00:47, 27.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.68G/5.00G [01:55<00:47, 28.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.68G/5.00G [01:55<01:20, 16.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.70G/5.00G [01:56<00:52, 25.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.71G/5.00G [01:56<00:40, 31.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.73G/5.00G [01:56<00:35, 35.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.74G/5.00G [01:57<00:32, 38.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 3.76G/5.00G [01:57<00:30, 40.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.78G/5.00G [01:57<00:28, 43.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.79G/5.00G [01:58<00:27, 43.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.81G/5.00G [01:58<00:25, 46.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.82G/5.00G [01:58<00:24, 47.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.84G/5.00G [01:59<00:25, 46.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 3.86G/5.00G [01:59<00:31, 36.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.87G/5.00G [02:00<00:29, 37.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.89G/5.00G [02:00<00:28, 39.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.90G/5.00G [02:00<00:26, 42.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 3.92G/5.00G [02:01<00:24, 44.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 3.94G/5.00G [02:01<00:25, 42.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 3.95G/5.00G [02:02<00:25, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 3.97G/5.00G [02:02<00:25, 40.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 3.98G/5.00G [02:02<00:24, 40.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.00G/5.00G [02:03<00:26, 38.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.02G/5.00G [02:03<00:23, 41.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.03G/5.00G [02:04<00:25, 38.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.05G/5.00G [02:04<00:23, 40.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.06G/5.00G [02:04<00:23, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.08G/5.00G [02:05<00:21, 42.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.10G/5.00G [02:05<00:21, 42.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.11G/5.00G [02:05<00:21, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.13G/5.00G [02:06<00:21, 40.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.14G/5.00G [02:06<00:22, 38.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.16G/5.00G [02:07<00:24, 35.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.18G/5.00G [02:07<00:22, 37.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.19G/5.00G [02:08<00:20, 38.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.21G/5.00G [02:08<00:19, 41.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.22G/5.00G [02:08<00:18, 41.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.24G/5.00G [02:09<00:17, 43.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.26G/5.00G [02:09<00:22, 32.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.27G/5.00G [02:10<00:21, 34.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.29G/5.00G [02:10<00:21, 33.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.30G/5.00G [02:11<00:22, 30.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.32G/5.00G [02:11<00:20, 33.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.34G/5.00G [02:12<00:21, 31.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.35G/5.00G [02:12<00:18, 34.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.37G/5.00G [02:13<00:18, 34.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.38G/5.00G [02:13<00:16, 37.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.40G/5.00G [02:13<00:14, 40.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.42G/5.00G [02:14<00:13, 43.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.43G/5.00G [02:14<00:12, 44.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.45G/5.00G [02:14<00:12, 44.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.46G/5.00G [02:16<00:25, 21.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.48G/5.00G [02:16<00:20, 25.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.50G/5.00G [02:17<00:17, 28.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.51G/5.00G [02:17<00:15, 32.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.53G/5.00G [02:18<00:14, 33.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.54G/5.00G [02:18<00:13, 32.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.56G/5.00G [02:19<00:14, 30.8MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.58G/5.00G [02:19<00:12, 34.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 4.59G/5.00G [02:20<00:13, 31.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.61G/5.00G [02:20<00:11, 34.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.62G/5.00G [02:20<00:10, 35.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.64G/5.00G [02:21<00:10, 33.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.66G/5.00G [02:21<00:09, 35.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.67G/5.00G [02:22<00:08, 37.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.69G/5.00G [02:22<00:09, 33.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.70G/5.00G [02:23<00:08, 36.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.72G/5.00G [02:23<00:07, 38.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.74G/5.00G [02:24<00:07, 34.2MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.75G/5.00G [02:24<00:06, 36.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 4.77G/5.00G [02:25<00:10, 22.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.78G/5.00G [02:26<00:08, 26.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.80G/5.00G [02:26<00:06, 30.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.82G/5.00G [02:26<00:05, 34.0MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.83G/5.00G [02:27<00:04, 33.9MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.85G/5.00G [02:27<00:04, 34.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 4.86G/5.00G [02:28<00:03, 34.6MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.88G/5.00G [02:28<00:03, 37.1MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 4.90G/5.00G [02:29<00:02, 38.4MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 4.91G/5.00G [02:29<00:02, 36.5MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 4.93G/5.00G [02:29<00:01, 36.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 4.94G/5.00G [02:30<00:01, 38.3MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 4.96G/5.00G [02:31<00:01, 31.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 4.98G/5.00G [02:31<00:00, 35.7MB/s]
model-00006-of-00007.safetensors: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 4.99G/5.00G [02:31<00:00, 36.8MB/s] model-00006-of-00007.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.00G/5.00G [02:32<00:00, 32.9MB/s]
Upload 689 LFS files: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 687/689 [05:57<01:03, 31.84s/it] Upload 689 LFS files: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 689/689 [05:57<00:00, 1.93it/s]
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink