# История одного теста
## Что произошло за последние 2 дня?
1. Осознание, что переписать в питон файлы не так просто
2. Планирование архитектуры
3. Тестирование архитектуры
4. Борьба с PyCharm

## Что из этого получилось?

Запуск основной модели вызывал ожидаемый всплеск утитлизации всех ресурсов: RAM, Disk и CPU.

Устройство:

- RAM - 8Gb
- Disk space - 128Gb
- CPU - I5
- OS - MacOs

#### Первые полчаса запуска процесса
(Нужный процесс - `python3.7`)
**RAM**
**Disk**

**В консоли:**

Т.е. модель не начинает пока учиться (иначе был бы отображён процесс), нагрузка происходит между компиляцией модели и началом обучения (при вызове метода `.fit()`, но до начала вывода статистики).

#### Прошёл час...

Появился процесс `kernel`, который начал "отбивать" CPU у `python3.7`. Нагрузка на проц всё равно высокая.

Больше ничего не изменилось.

#### Прошло 2 часа
Через 2 часа расход CPU опустился до 50% (50% свободно). Память расходуется так же сильно.

**Память в финале**

Эксперемент прерван из-за того, что стало страшно.

## Выводы
1. Процесс ранее умирал или
а. Из-за выхода по ограничениям тетрадки (ранее запускала в Jupyter Lab)
б. Что-то связано с ОС (ранее тестирование проходило на Windows)
2. Что-то **ЯВНО** не так и подробный анализ кода не помог это выявить.

## Что ещё можно сделать?

1. Подключить tensorboard (м.б. он покажет что-то внятное по происходящему)
2. Подобрать пороговое значение количества параметров, при которм такой эффект наблюдается
3. Урезать количество токенов

<hr/>

*Спасибо за внимание!*