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/train/smoke.yaml

@@ -0,0 +1,29 @@
+# Smoke test de la Etapa 0: minutos, no días.
+#
+# Criterio de aceptación: el loss baja por debajo de 1.5 y las muestras
+# generadas son español reconocible. Si eso pasa, el stack entero está bien.
+run_name: smoke-char
+out_dir: runs
+seed: 1337
+
+max_steps: 2000
+
+optimizer:
+  lr: 3.0e-3        # modelo diminuto: tolera y necesita un LR alto
+  beta1: 0.9
+  beta2: 0.95
+  eps: 1.0e-8
+  weight_decay: 0.1
+  grad_clip: 1.0
+
+schedule:
+  kind: wsd
+  warmup_steps: 100
+  decay_steps: 400
+  min_lr_ratio: 0.0
+
+log_every: 25
+eval_every: 250
+eval_batches: 10
+checkpoint_every: 500
+sample_every: 500