# Verifica que reanudar desde un checkpoint reproduzca la corrida bit a bit.
#
# Es el criterio de aceptación más importante del entrenamiento: una reanudación
# que no es exacta reentrena sobre datos ya vistos y arruina la corrida en
# silencio. En GPU no se puede comprobar sin determinismo, porque dos corridas
# idénticas ya difieren entre sí por el orden de reducción de los kernels.
#
# No sirve para entrenar: es lento a propósito.
include:
  hardware: hardware/turing-2060.yaml
  model: model/char-smoke.yaml
  train: train/smoke.yaml
  data: data/smoke.yaml

hardware:
  micro_batch_size: 64
  grad_accum_steps: 1
  deterministic: true
  compile: false        # el autotune reintroduce variación entre corridas

train:
  run_name: verificar-reanudacion
  max_steps: 20
  checkpoint_every: 10
  log_every: 999
  eval_every: 999
  sample_every: 0
  schedule:
    kind: wsd
    warmup_steps: 2
    decay_steps: 2
    min_lr_ratio: 0.0