非常感谢你们开源了spatial-mllm 的相关工作，这在空间大模型领域提供了非常重要的参考价值。
为了更准确地评估该模型的计算效率，并为后续的复现和微调（Fine-tuning）工作提供算力预估，我想请教一些关于实验环境的细节问题：
硬件型号与显存： 请问训练时使用的是什么型号的显卡（如 H100, A100 80GB 等）？单张卡的实际显存占用大约是多少？
集群规模： 整个训练过程使用了多少个节点（Nodes）？每个节点包含几张显卡？（例如：8 节点 × 8 卡）
训练耗时： * SFT（监督微调）阶段： 在上述配置下，完成该阶段大约耗时多久？
RL（强化学习）阶段： 如果涉及强化学习（如 PPO/GRPO 等），该阶段的训练时长大约是多少？
这些技术指标对于我们进行空间智能相关研究的资源配给至关重要。期待您的解答，再次感谢！
非常感谢你们开源了spatial-mllm 的相关工作，这在空间大模型领域提供了非常重要的参考价值。
为了更准确地评估该模型的计算效率，并为后续的复现和微调（Fine-tuning）工作提供算力预估，我想请教一些关于实验环境的细节问题：
硬件型号与显存： 请问训练时使用的是什么型号的显卡（如 H100, A100 80GB 等）？单张卡的实际显存占用大约是多少？
集群规模： 整个训练过程使用了多少个节点（Nodes）？每个节点包含几张显卡？（例如：8 节点 × 8 卡）
训练耗时： * SFT（监督微调）阶段： 在上述配置下，完成该阶段大约耗时多久？
RL（强化学习）阶段： 如果涉及强化学习（如 PPO/GRPO 等），该阶段的训练时长大约是多少？
这些技术指标对于我们进行空间智能相关研究的资源配给至关重要。期待您的解答，再次感谢！