Comprometer uno o dos días de cómputo para descubrir en la hora tres que el
lote no entra en memoria, o que fp16 diverge, es el desperdicio más caro del
proyecto. Esto responde en minutos: construye el modelo y el optimizador como
lo haría el entrenamiento y los ejercita con lotes sintéticos del tamaño
configurado, así que no necesita que el corpus exista.
Mide el pico de VRAM reservada (no la asignada: es la reservada la que hace
fallar la asignación), el rendimiento real convertido a horas de reloj, y la
tasa de pasos que el GradScaler descarta por inf/NaN — la señal directa de que
fp16 está perdiendo actualizaciones.
Aparte: .vscode/ sale del repo (config de IDE por máquina) y smoke-2060 fija
run_name, que sin eso los comandos de logs y de descarga pedían nombres
distintos para la misma corrida.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Un patrón sin "/" inicial en .gitignore matchea cualquier directorio con ese
nombre en cualquier nivel. "data/" y "runs/" estaban excluyendo, además de lo
que se quería:
enlace/data/ los cargadores de datos (ByteStream, ShardStream)
configs/data/ corpus.yaml, smoke.yaml, distill.yaml
configs/runs/ todos los configs ejecutables
Es decir que el repo commiteado no contenía ni la capa de datos ni un solo
config con el que arrancar un entrenamiento. Como scripts/remote.sh sincroniza
por git push/pull, el servidor habría recibido un paquete que falla al
importar, y el síntoma habría aparecido recién allá.
Se anclan las cuatro rutas con "/" inicial y se documenta el porqué en el
propio archivo.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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>
msaldain