Etapa 0: entorno, configuración validada, modelo y entrenador

Base del proyecto ENLACE: un modelo de lenguaje propio entrenado desde cero,
en español, para asistencia general y familiar. El plan completo está en
docs/PLAN.md.

Esta etapa establece el andamiaje y lo verifica de punta a punta:

- Configuración por capas (hardware × model × train × data) validada con
  pydantic. Ningún hiperparámetro vive en el código y una config inválida
  falla al arrancar, no a las tres horas de entrenamiento.
- Perfiles de hardware que aíslan el salto de GPU: la RTX 2060 (Turing) no
  soporta bfloat16 ni FlashAttention-2, así que entrena en float16 con
  GradScaler y backend mem_efficient; el perfil de la 5090 ya está escrito.
  backends.py valida el perfil contra la GPU real antes de empezar.
- Transformer decoder-only estilo Llama: RMSNorm, SwiGLU, RoPE, GQA,
  embeddings atados, QK-norm y z-loss. Los dos últimos son lo que mantiene
  estable el entrenamiento en float16.
- Entrenador con schedule WSD, acumulación de gradiente, precisión mixta,
  checkpointing atómico y reanudación exacta.
- Cargadores de datos con estado serializable: bytes para el smoke test y
  shards uint16 para el corpus real.

48 tests, entre ellos el crítico: reanudar desde un checkpoint reproduce los
pesos de una corrida ininterrumpida, parámetro por parámetro.

Verificado en CPU: 300 pasos sobre texto en español, loss 3.07 -> 1.63.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

configs/hardware/turing-2060.yaml

@@ -0,0 +1,28 @@
+# RTX 2060 12 GB — Turing, compute capability 7.5.
+#
+# Dos límites de la arquitectura Turing determinan este perfil:
+#
+#   1. No soporta bfloat16. Hay que entrenar en float16, que tiene rango
+#      exponente reducido y desborda: por eso use_grad_scaler=true. Los picos
+#      de loss se mitigan además con qk_norm y z_loss en el modelo.
+#   2. FlashAttention-2 exige Ampere (sm_80) o superior. El backend
+#      mem_efficient de PyTorch sí corre acá y usa memoria O(n) igual.
+name: turing-2060
+device: cuda
+dtype: float16
+use_grad_scaler: true
+attention_backend: mem_efficient
+compile: true
+matmul_precision: high
+
+# 12 GB con seq_len 2048 y un modelo de ~50M: micro-lote chico y acumulación
+# para llegar a un lote efectivo razonable (8 * 16 = 128 secuencias).
+micro_batch_size: 8
+grad_accum_steps: 16
+
+min_compute_capability: [7, 5]
+
+# Aproximado, y solo para la métrica de MFU: tensor cores en float16 con
+# acumulación en float32, que es lo que hace el entrenamiento con AMP.
+# Sirve para comparar corridas entre sí, no como dato de hardware.
+peak_tflops: 28.0