Phase 5: re-quantize merged checkpoint to NVFP4 with MTP/vision tensor reinjection and production-config verification #4
@@ -33,6 +33,11 @@ EVAL_URL = os.environ.get("VLLM_EVAL_URL", "http://localhost:8001")
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EVAL_MODEL = os.environ.get("VLLM_EVAL_MODEL", "qwen3.6-35b-a3b-mcp-bf16")
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EVAL_MODEL = os.environ.get("VLLM_EVAL_MODEL", "qwen3.6-35b-a3b-mcp-bf16")
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PROD_URL = os.environ.get("VLLM_PROD_URL", "http://localhost:8000")
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PROD_URL = os.environ.get("VLLM_PROD_URL", "http://localhost:8000")
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PROD_MODEL = os.environ.get("VLLM_PROD_MODEL", "qwen3.6-35b-a3b")
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PROD_MODEL = os.environ.get("VLLM_PROD_MODEL", "qwen3.6-35b-a3b")
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# 512 dejaba cortar la respuesta a mitad de razonamiento en los prompts mas
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# abiertos (modelo de razonamiento con --reasoning-parser activo) antes de
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# emitir el contenido final -- un FAIL por presupuesto de tokens agotado, no
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# por adherencia real. Ver hallazgo de Fase 5.
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GATE3_MAX_TOKENS = int(os.environ.get("GATE3_MAX_TOKENS", "2048"))
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# Checklists por skill: (skill, tipo, prompt, [substrings esperados en la respuesta, any-of])
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# Checklists por skill: (skill, tipo, prompt, [substrings esperados en la respuesta, any-of])
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CHECKLISTS = [
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CHECKLISTS = [
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@@ -103,10 +108,10 @@ def call_model(base_url, model_name, prompt):
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payload = {
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payload = {
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"model": model_name,
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"model": model_name,
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"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
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"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
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"max_tokens": 512,
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"max_tokens": GATE3_MAX_TOKENS,
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"temperature": 0.0,
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"temperature": 0.0,
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}
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}
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resp = requests.post(f"{base_url}/v1/chat/completions", json=payload, timeout=120)
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resp = requests.post(f"{base_url}/v1/chat/completions", json=payload, timeout=240)
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resp.raise_for_status()
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resp.raise_for_status()
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data = resp.json()
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data = resp.json()
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message = data["choices"][0]["message"]
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message = data["choices"][0]["message"]
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@@ -147,9 +152,20 @@ def run_checklist(base_url, model_name, label):
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print(f" [ERROR] {skill}/{kind}: {e}")
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print(f" [ERROR] {skill}/{kind}: {e}")
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continue
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continue
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# Se guarda siempre el texto completo (content + reasoning) para poder auditar
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# con criterio humano los casos que fallan -- antes solo se guardaba passed/hits,
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# lo que hacia imposible revisar despues que dijo realmente el modelo.
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if kind == "adherencia":
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if kind == "adherencia":
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passed, hits = check_adherencia(response, expected)
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passed, hits = check_adherencia(response, expected)
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rows.append({"skill": skill, "kind": kind, "prompt": prompt, "passed": passed, "hits": hits})
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rows.append({
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"skill": skill,
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"kind": kind,
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"prompt": prompt,
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"passed": passed,
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"hits": hits,
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"content": response["content"],
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"reasoning": response["reasoning"],
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})
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print(f" {'OK ' if passed else 'FAIL'} {skill:20s} adherencia hits={hits}")
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print(f" {'OK ' if passed else 'FAIL'} {skill:20s} adherencia hits={hits}")
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else:
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else:
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passed = check_no_activacion(response)
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passed = check_no_activacion(response)
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@@ -159,6 +175,8 @@ def run_checklist(base_url, model_name, label):
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"prompt": prompt,
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"prompt": prompt,
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"passed": passed,
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"passed": passed,
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"tool_calls": [tc["function"]["name"] for tc in response["tool_calls"]],
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"tool_calls": [tc["function"]["name"] for tc in response["tool_calls"]],
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"content": response["content"],
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"reasoning": response["reasoning"],
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})
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})
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print(f" {'OK ' if passed else 'FAIL'} {skill:20s} {kind:20s} tool_calls={len(response['tool_calls'])}")
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print(f" {'OK ' if passed else 'FAIL'} {skill:20s} {kind:20s} tool_calls={len(response['tool_calls'])}")
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return rows
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return rows
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