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rebuttal.sh
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#!/bin/bash
#SBATCH -A plafnet2
#SBATCH -p plafnet2
#SBATCH -J SynFormer
#SBATCH --output=/tmp/SynFormer.out
#SBATCH -c 20
#SBATCH --gres=gpu:2
#SBATCH --mem-per-cpu=3500
#SBATCH --time=4-00:00:00
mkdir -p /scratch/arihanth.srikar/
export PYTHONUNBUFFERED=1
python llm.py \
--task SynFormer \
--project uspto_mixed \
--run test2 \
--rotary_emb \
--n_layer 6 \
--n_head 8 \
--n_embd 512 \
--block_size 512 \
--batch_size 64 \
--grad_accum 8 \
--vocab_size 576 \
--learning_rate 0.001 \
--lr_scheduler onecycle \
--dividing_factor 10000 \
--dropout 0.1 \
--weight_decay 0.0 \
--num_epochs 150 \
--generate_every 50 \
--ablation_res \
--save_dir /scratch/arihanth.srikar \
--set_precision \
--train \
--log
python llm.py \
--task SynFormer \
--project uspto_mixed \
--run test2 \
--rotary_emb \
--n_layer 6 \
--n_head 8 \
--n_embd 512 \
--block_size 512 \
--batch_size 64 \
--grad_accum 8 \
--vocab_size 576 \
--learning_rate 0.001 \
--lr_scheduler onecycle \
--dividing_factor 10000 \
--dropout 0.1 \
--weight_decay 0.0 \
--num_epochs 150 \
--generate_every 50 \
--ablation_res \
--set_precision \
--save_dir /scratch/arihanth.srikar
# # best config retrain
# python llm.py \
# --task SynFormer \
# --project uspto50 \
# --run best_config_retrain_2 \
# --rotary_emb \
# --n_layer 6 \
# --n_head 8 \
# --n_embd 512 \
# --block_size 512 \
# --batch_size 48 \
# --grad_accum 2 \
# --vocab_size 576 \
# --learning_rate 0.001 \
# --lr_scheduler onecycle \
# --dividing_factor 10000 \
# --dropout 0.1 \
# --weight_decay 0.1 \
# --num_epochs 1000 \
# --generate_every 10 \
# --ablation_res \
# --save_dir /scratch/arihanth.srikar \
# --train \
# --log
# python llm.py \
# --task SynFormer \
# --project uspto50 \
# --run best_config_retrain_2 \
# --rotary_emb \
# --n_layer 6 \
# --n_head 8 \
# --n_embd 512 \
# --block_size 512 \
# --batch_size 48 \
# --grad_accum 2 \
# --vocab_size 576 \
# --learning_rate 0.001 \
# --lr_scheduler onecycle \
# --dividing_factor 10000 \
# --dropout 0.1 \
# --weight_decay 0.1 \
# --num_epochs 1000 \
# --generate_every 10 \
# --ablation_res \
# --save_dir /scratch/arihanth.srikar
# python llm.py \
# --task SynFormer \
# --project uspto50 \
# --run best_config_retrain \
# --rotary_emb \
# --n_layer 6 \
# --n_head 8 \
# --n_embd 512 \
# --block_size 512 \
# --batch_size 48 \
# --grad_accum 2 \
# --vocab_size 576 \
# --learning_rate 0.001 \
# --lr_scheduler onecycle \
# --dividing_factor 10000 \
# --dropout 0.1 \
# --weight_decay 0.1 \
# --num_epochs 1000 \
# --generate_every 10 \
# --ablation_res \
# --save_dir /scratch/arihanth.srikar
# # Ablation without SMILES augmentation
# python llm.py \
# --task SynFormer \
# --project uspto50 \
# --run best_no_augment \
# --rotary_emb \
# --n_layer 6 \
# --n_head 8 \
# --n_embd 512 \
# --block_size 512 \
# --batch_size 48 \
# --grad_accum 2 \
# --vocab_size 576 \
# --learning_rate 0.001 \
# --lr_scheduler onecycle \
# --dividing_factor 10000 \
# --dropout 0.1 \
# --weight_decay 0.1 \
# --num_epochs 1000 \
# --generate_every 10 \
# --ablation_res \
# --augment_fraction 0.0 \
# --save_dir /scratch/arihanth.srikar \
# --train \
# --log
# python llm.py \
# --task SynFormer \
# --project uspto50 \
# --run best_no_augment \
# --rotary_emb \
# --n_layer 6 \
# --n_head 8 \
# --n_embd 512 \
# --block_size 512 \
# --batch_size 48 \
# --grad_accum 2 \
# --vocab_size 576 \
# --learning_rate 0.001 \
# --lr_scheduler onecycle \
# --dividing_factor 10000 \
# --dropout 0.1 \
# --weight_decay 0.1 \
# --num_epochs 1000 \
# --generate_every 10 \
# --ablation_res \
# --augment_fraction 0.0 \
# --save_dir /scratch/arihanth.srikar