Correccion de diagnostico: la conclusion anterior ("incluir ultrachat_200k
dispara el OOM") era incorrecta. Evidencia: la corrida v2 (NUM_CALIBRATION_
SAMPLES=1024, SIN ultrachat) crasheo con el mismo CUDA OOM exacto, en el mismo
punto exacto del setup de oneshot() (disable_lm_head onload), mientras que la
corrida v3 (512 muestras propias) habia progresado bien mas alla de ese mismo
punto (trace_subgraphs completo) antes de ser detenida manualmente. El patron
real es presion de memoria total acumulada en el pool unificado del GB10
(modelo mmap'd de 67GB + construccion del checkpoint cuantizado + allocations
CUDA + maquinaria de `datasets`/pyarrow para ultrachat), no una propiedad
especifica de ultrachat_200k.
Fix: separar la preparacion de datos de calibracion (que puede requerir
`datasets`/streaming/red para ultrachat) de la cuantizacion (que carga el
modelo completo) en dos procesos distintos. --prepare-calibration construye y
guarda a disco (CALIBRATION_CACHE_PATH) la muestra ya tokenizada SIN cargar el
modelo; la cuantizacion normal detecta el cache y lo carga desde disco (sin
volver a tocar `datasets`/red) antes de cargar el modelo. Se agrega tambien un
gc.collect() explicito antes de cargar el modelo.
aleleba
be90e51214