My Digital Worker : New Coding Way Part0 —— Building AI-Coding Env

导言

随着AI模型的能力越来越强，我们要做的就是像SE一样描述清楚需求边界，然后让AI去干就行了。

但是由于安全保密，或者不同公司开发软件的历史原因，如何搭建一个AI Coding的环境直接第一步就难住了：

1. 问题场景：黄区开发，根本连不上外网；
   2. 解决方法：允许蓝区开发
2. 问题场景：客户都是k8s集群调度机器，都是虚拟出来的机器，只提供一个web的terminal调试界面。代码是在跳板机上修改，然后挂载同步到实际申请到虚拟机上。

控制Web终端

【Trae+GLM5.1】

1. 借助Chrome DevMCP，确实能登陆，验证通过，并到终端界面，
2. 借助 CDP 的 Input.dispatchKeyEvent 能输入指令并回车
3. 但是获取输出结果一直失败：要不就是图片截图内容为空，要不就是websocket连接不了，返回各种报错码。

VsCode直连虚拟环境

浦江

1. 设置DNAT，写虚拟机IP到跳板IP的映射

名称
vc-a3-huawei-test
状态
运行中
VPC
vpc-ailab

2. 虚拟机开启ssh服务，如下报错前执行ssh-keygen -A

[root@tsj-lm-kl-0427-worker-0 workspace]# ssh-keygen -A
ssh-keygen: generating new host keys: RSA DSA ECDSA ED25519 
[root@tsj-lm-kl-0427-worker-0 workspace]# /usr/sbin/sshd -p 22
[root@tsj-lm-kl-0427-worker-0 workspace]# mkdir -p ~/.ssh
[root@tsj-lm-kl-0427-worker-0 workspace]# vi ~/.ssh/authorized_keys
[root@tsj-lm-kl-0427-worker-0 workspace]# 

远程虚拟机重新分配，Trae会丢失会话记录

为此一些项目基础信息（入口指令），和项目进度（当前任务），需要及时建议写到文件里。

- 背景：这是一个RL项目，运行在ascend设备上，xtuner框架，推理有lmdeploy和vllm可选，训练时fsdp后端。
- 最终目标：当前npu上单步训推kl loss 大约 是 3e-4，但是GPU单步训推kl loss 大约 是 1.7e-4，需要分析单步kl loss差异大的来源，其来源一般来自训推实现不一致，计划最终通过对齐训推实现，来降低kl loss差异。
- 基础信息：入口脚本 npu\_qwen3p5\_rl\_baseline\_project/src/intern\_s1\_delivery/run\_train\_vllm.sh
- 注意：由于环境不稳定，任务常中断；
    - 你需要维护task-done-doing.md; 及时更新；
    - 并及时提交完成任务的代码修改；
    - 如果你忘记了之前的任务，就阅读未提交的更改。
    - 你新增的工具函数，请抽象出易用函数，放在putils 仓，以供后续服用
- 当前阶段任务目标（小步快跑）：
    - 加速迭代：由于RL迭代很慢，需要开发一个 环境变量 fast\_debug 选项，保证在该选项下，5mins内能完成第一步流程串通的验证，不用保证精度。（为此，能跳过权重加载， 复杂计算用fake result替换），可以每10spy-spy dump堆栈来分析当前卡在哪里，如果在相同位置，想办法跳过该模块。
    - 理解项目：由于项目是一个大杂烩，看代码是无法知道实际执行逻辑的，你应该加许多打印以便自己模糊时理解。
    - 维测指标添加：由于总ks loss来自每条数据，和每条数据里的每个token计算而来，需要能打印每条数据和每个token的 kl loss
    - 详细精度数据：借助 putils\_repo/putils/accuracy.py 的hook接口，将vllm和训练的model的每层信息打印出来。

参考文献

[^1]: pjlab vscode 直连