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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>
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# Datos, pesos y bases del sistema: viven en el servidor, nunca en git.
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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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# 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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