Cadena de búsqueda con respaldo. DuckDuckGo sigue de primario porque no exige
credenciales: en el camino habitual ningún tercero se entera de qué busca la
familia. Pero su endpoint lite no es una API con contrato, así que cuando
limite por tasa o cambie el HTML, Brave responde.
Dos matices del encadenado:
- Cero resultados NO dispara el respaldo. Si el primario respondió bien y no
encontró nada, esa es la respuesta correcta; encadenar gastaría cuota y
devolvería resultados peores. Solo se avanza ante un error real.
- La cadena recuerda quién respondió: al depurar una respuesta rara, lo
primero que hay que saber es de dónde salió.
Un respaldo sin credencial falla al arrancar y no en la primera consulta —
que es justo cuando el primario ya falló y el respaldo tiene que funcionar.
Aparte, verificando torch en la 2060 apareció un defecto real en backends.py:
torch.cuda.is_bf16_supported() usa including_emulation=True por defecto, así
que devuelve True en Turing, donde bf16 no existe en silicio. La guardia no
habría atrapado el perfil de la 5090 corriendo en la 2060: el entrenamiento
seguía, emulado y silencioso. Medido en la placa: 4,49 ms por matmul en bf16
contra 1,75 ms en fp16, unas 2,6x más lento. Ahora se consulta con
including_emulation=False, con respaldo por compute capability.
11 tests nuevos (113 en total).
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Un lote de humo de 2 pedidos contra la Batch API confirmó el camino completo
—crear, consultar estado, recoger, normalizar— y dejó dos cosas a corregir:
- El costo estimado se redondeaba a 2 decimales, así que un trabajo chico
informaba US$ 0.0. Pasa a 4 decimales: en una prueba de humo importa saber
que gastaste algo, no que gastaste nada.
- cache_read_input_tokens quedó en 0. La causa es que el mínimo cacheable de
Opus 5 son 512 tokens y el prompt de sistema de la prueba tenía 86: la marca
cache_control no hace nada por debajo de ese umbral, y no avisa. Queda
documentado en el código y en la config, con cómo detectarlo.
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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.
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Primera tool del agente. No depende del modelo, así que se puede usar y
verificar de punta a punta antes de que exista el modelo propio.
Sobre el endpoint: la API oficial de DuckDuckGo ("Instant Answer") no sirve
para esto — responde definiciones y fichas de entidades, y para una consulta
normal devuelve 200 con el cuerpo vacío. Los resultados web reales solo están
en el endpoint lite, que no es una API con contrato: el HTML puede cambiar y
hay límite de tasa. Por eso el backend está detrás de una interfaz y queda
implementado también SearxNG autoalojado, que es un cambio de una línea de
config cuando haga falta.
Decisiones:
- Presupuesto de contexto explícito: con seq_len 2048 los resultados compiten
con la memoria recuperada y el turno del usuario, así que se devuelven cinco
recortados en vez de diez completos.
- Las redirecciones /l/?uddg= se desenvuelven al destino real: guardarlas
ensuciaría la memoria episódica, donde dos búsquedas a la misma página
parecerían páginas distintas.
- Caché con TTL, que es de comportamiento y no de rendimiento: en una casa las
mismas preguntas se repiten muchas veces por día.
- Sin resultados devuelve "Sin resultados." en vez de vacío, para que el modelo
pueda decir que no encontró nada en lugar de inventar.
Se quitan Brave y Tavily de .env.example: ya no hay credenciales que gestionar
ni un tercero al que informarle qué busca la familia.
23 tests nuevos (71 en total), contra una respuesta real guardada como fixture:
el parser es lo que se rompe cuando cambia el markup, y tiene que fallar en la
suite y no en producción. Ningún test sale a internet.
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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