Skip to content
Arboria

五分钟上手

This content is not available in your language yet.

这一页走一遍完整的路径：种子 → idea → notebook → 第一个 run。前四步只用本机；第五步要一台机器配置，没有集群时可以先用本地模拟的 FakeSlurm 看审核单长什么样。

1. 记一个种子（可选）

Section titled “1. 记一个种子（可选）”

还没想好放进哪个仓库的想法，先记成种子，也就是还没有仓库的 idea。在任何仓库之外运行 arb idea new，记下的就是种子：

cd ~
arb idea new loss-spikes "大 batch 里的 loss 尖峰是不是 Adam 二阶矩滞后"
marimo edit ~/arboria/seeds/loss-spikes.py

第一次运行会建好种子园 ~/arboria/。在 notebook 里写观察、猜想、玩具实验；在仓库外 arb idea list 列出所有种子。详见种子园。

2. 准备实验仓库

Section titled “2. 准备实验仓库”
cd ~/code/myproj          # 你的实验代码仓库（git，主 worktree）
arb init                  # .arboria/ 账本、备份仓库、arboria.toml 模板、CLAUDE.md 区块
$EDITOR arboria.toml      # default_machine、[wandb] entity/project、[run] command
git add arboria.toml && git commit -m "arboria.toml"
arb install-claude        # SessionStart hook、权限规则（可以晚点再做）

arb init 是幂等的，最后会打印下一步。arboria.toml 的每一项见配置参考。

3. 种进仓库，成为 idea

Section titled “3. 种进仓库，成为 idea”
arb idea plant loss-spikes --hypothesis "把 β2 从 0.999 降到 0.95，大部分尖峰会消失" \
                           --metric "前 1B tokens 内的尖峰次数"

种子里已经有假设和指标时可以不写这两项。没有种子也一样，直接建 idea：

arb idea new lr-warmup --hypothesis "warmup 能稳定早期训练" --metric "val/loss @10k steps"

两条命令都会建分支 idea/NAME、同级的 worktree 文件夹 myproj-NAME 和这个 idea 的 notebook，并输出 worktree 路径。

4. 打开 notebook

Section titled “4. 打开 notebook”
cd ../myproj-loss-spikes
marimo edit notebook.py   # 或在 VS Code 里用 marimo 扩展打开

notebook 开头是 idea 的假设和指标（种下的还带着折叠的“种子里的思路”），然后是 from arboria import lab 和 lab.runs()。这个 notebook 只有你写；要 Claude 改代码，就在里面留一个待办：

lab.todo("把 eval 改成每 500 步一次")

在这个 worktree 里打开 Claude Code，hook 会把待办带进会话。

5. 第一个 run

Section titled “5. 第一个 run”

lab.run 和 arb submit 都要知道往哪台机器交，所以需要 ~/.config/arboria/clusters.toml 里的一个 profile。

  • 有集群：在登录节点上实测生成，见集群与机器配置。
  • 还没有：用 kind = "fake" 的本地模拟机器先看看。把下面这段放进 ~/.config/arboria/clusters.toml，路径换成你自己的绝对路径，再在 arboria.toml 里设 default_machine = "local"：
[local]
kind = "fake"                         # FakeSlurm：在本地模拟一个集群
root = "/home/you/arb-fake/state"
arch = "x86_64"
account = "demo"
gpus_per_node = 4
cpus_per_gpu = 16
mem_per_gpu_gb = 64
default_partition = "gpu"
[local.partitions.gpu]
max_walltime = "48h"
charge = 1.0
[local.paths]
runs  = "/home/you/arb-fake/runs"
data  = "/home/you/arb-fake/data"
cache = "/home/you/arb-fake/cache"
ckpt  = "/home/you/arb-fake/ckpt"
out   = "/home/you/arb-fake/out"

然后在 notebook 里：

r = lab.run(reason="baseline", gpus=1, time="2h")   # 只生成审核单
r                                                    # r001 · 待批准，下面一行是 arb approve r001

或者在 worktree 里用命令行 arb submit --reason "baseline" --gpus 1 --time 2h。审核单大致是这样（FakeSlurm 和预算都会被标出来）：

审核单 r001（idea loss-spikes）
检查:
  ✓ 快照 8a7dbf0f3c2a（不含被 .gitignore 忽略的文件）
  ✓ 账户 demo
  ✓ 计费卡数 = 申请卡数 = 1
  ⚠ 机器 local 是 FakeSlurm（本地模拟，不是真集群）
  ⚠ 未设项目预算（arboria.toml [budget] total_su = 0）
资源:
  机器 local（x86_64），分区 gpu，1 GPU
  每节点 CPU 16，内存 64G
  时长 2h
  命令 python train.py
  …
估计:
  上限 1 卡 × 2.00 h × 1 = 2.00 SU（按申请的时长算满）
审核单哈希: e6ce3ddf46218ff2
由你批准：arb approve r001

最后在你自己的终端里：

arb card r001       # 随时重看审核单
arb approve r001    # 显示审核单，输入 r001 确认后提交
arb poll            # 查一次状态；arb watch 持续跟踪

接下来

Section titled “接下来”