花费了 8w 个 token, 110$的 gpu 服务器成本(一般时间花在 debug 上，一半时间训练)
感受是 gpu 价格及其贵，代码出现 1 个 bug = 10min debug -> 至少 1.2$花销
bug 出现频率高: python 容易写出语法/变量名错误，超参数填的的不对会导致 gpu 计算错误，cuda 和 pytorch 版本问题也会导致出错
总结就是:
1. 犯错的代价是严重的，务必用小批量数据测试代码是否写的正确
2. ai 基建大概率不是泡沫
以上 gpu 是租的便宜的小厂商的，主流云服务价格翻倍
