diff --git a/scripts/10_train.py b/scripts/10_train.py
index f750e7a..382d669 100644
--- a/scripts/10_train.py
+++ b/scripts/10_train.py
@@ -67,7 +67,13 @@ from pathlib import Path
 import torch
 from datasets import Dataset
 from peft import LoraConfig, get_peft_model
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
+from transformers import (
+    AutoModelForCausalLM,
+    AutoTokenizer,
+    Trainer,
+    TrainerCallback,
+    TrainingArguments,
+)
 
 REPO_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
 
@@ -95,6 +101,16 @@ LORA_DROPOUT = float(os.environ.get("LORA_DROPOUT", "0.05"))
 EVAL_STEPS = int(os.environ.get("EVAL_STEPS", "50"))
 SAVE_STEPS = int(os.environ.get("SAVE_STEPS", "50"))
 GRAD_ACCUM = int(os.environ.get("GRAD_ACCUM", "16"))
+# El default de HF Trainer para per_device_eval_batch_size es 8, INDEPENDIENTE del batch de
+# entrenamiento. Nunca se fijaba explicitamente. Con evaluation_loop corriendo sin gradient
+# checkpointing (no hace falta, no hay backward) y sin el truco de recompute, un lote de eval de
+# 8 secuencias largas se materializa entero -- logits de forma (8, seq_len, vocab_size) en fp32
+# via convert_to_fp32 -- y con vocab grande eso son decenas de GB en una sola asignacion. Es la
+# causa real de los dos OOM de esta fase (el smoke run del 32-mas-largos Y la calibracion de 8
+# ejemplos): en ambos casos NO fue el forward/backward de entrenamiento (medido establemente en
+# ~74GB para cualquier longitud de 2808 a 3265 tokens), fue el forward de evaluacion agrupando
+# examples largos en un batch de 8.
+EVAL_BATCH_SIZE = int(os.environ.get("EVAL_BATCH_SIZE", "1"))
 MAX_TOKENS = int(os.environ["MAX_TOKENS"]) if os.environ.get("MAX_TOKENS") else None
 PRESERVE_THINKING = os.environ.get("PRESERVE_THINKING", "").lower() in ("1", "true", "yes")
 ALLOW_OVERWRITE = os.environ.get("ALLOW_OVERWRITE", "").lower() in ("1", "true", "yes")
@@ -129,6 +145,7 @@ def print_banner(args):
         ("learning_rate", LEARNING_RATE),
         ("num_train_epochs", NUM_EPOCHS),
         ("grad_accum", GRAD_ACCUM),
+        ("eval_batch_size", EVAL_BATCH_SIZE),
         ("lora r / alpha / dropout", f"{LORA_R} / {LORA_ALPHA} / {LORA_DROPOUT}"),
         ("lora scaling (alpha/r)", LORA_ALPHA / LORA_R),
         ("eval_steps / save_steps", f"{EVAL_STEPS} / {SAVE_STEPS}"),
@@ -228,6 +245,21 @@ def load_examples(tokenizer, path, label):
     return Dataset.from_dict({"input_ids": input_ids_list, "labels": labels_list})
 
 
+class PerStepMemoryCallback(TrainerCallback):
+    """Imprime el pico de memoria CUDA de CADA paso (no del promedio de la corrida) y lo
+    resetea, para poder correlacionar un pico puntual con la longitud del ejemplo que lo
+    causo. Se activa con PER_STEP_MEMORY_LOG=1 -- no cambia nada del comportamiento normal
+    de entrenamiento, es solo diagnostico. Existe porque un OOM de la Fase 6 con
+    GRAD_ACCUM=16 no permitia saber CUAL de los 16 micro-batches del paso lo causo."""
+
+    def on_step_end(self, args, state, control, **kwargs):
+        peak_gb = torch.cuda.max_memory_allocated() / (1024 ** 3)
+        reservado_gb = torch.cuda.max_memory_reserved() / (1024 ** 3)
+        print(f"[MEM] paso {state.global_step}: pico_asignado={peak_gb:.2f}GB "
+              f"pico_reservado={reservado_gb:.2f}GB", flush=True)
+        torch.cuda.reset_peak_memory_stats()
+
+
 class DataCollatorForCausalLMWithMasking:
     def __init__(self, pad_token_id):
         self.pad_token_id = pad_token_id
@@ -306,6 +338,7 @@ def main():
         output_dir=str(OUTPUT_DIR),
         num_train_epochs=NUM_EPOCHS,
         per_device_train_batch_size=1,
+        per_device_eval_batch_size=EVAL_BATCH_SIZE,
         gradient_accumulation_steps=GRAD_ACCUM,
         gradient_checkpointing=True,
         bf16=True,
@@ -323,12 +356,17 @@ def main():
         report_to="none",
     )
 
+    callbacks = []
+    if os.environ.get("PER_STEP_MEMORY_LOG", "").lower() in ("1", "true", "yes"):
+        callbacks.append(PerStepMemoryCallback())
+
     trainer = Trainer(
         model=model,
         args=training_args,
         train_dataset=train_dataset,
         eval_dataset=eval_dataset,
         data_collator=DataCollatorForCausalLMWithMasking(tokenizer.pad_token_id),
+        callbacks=callbacks,
     )
 
     torch.cuda.reset_peak_memory_stats()