msaldain
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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>
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# Datos, pesos y bases del sistema: viven en el servidor, nunca en git.
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# Las rutas van ancladas con "/" inicial a propósito. Sin anclar, "data/"
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# excluye CUALQUIER directorio llamado data en cualquier nivel — incluidos
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# enlace/data/ (los cargadores) y configs/data/. El síntoma sería un servidor
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# que recibe el código por git y falla al importar.
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/data/
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/checkpoints/
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/snapshots/
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/runs/
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# Secretos
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.env
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# Config del IDE, específica de cada máquina
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.vscode/
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# Entorno
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.venv/
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__pycache__/
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*.py[cod]
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.pytest_cache/
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.ruff_cache/
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*.egg-info/
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