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507 Commits

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ViperEkura 17d6eaa2f2 refactor: rewrite humaneval evaluation with functional pipeline design 
- fix KeyError race condition in inference cache touch()
- EvalConfig dataclass for centralized configuration
- load->generate->extract->test->score->report pipeline
- two-phase generation+testing for max GPU utilization
- signal-based SIGALRM timeout protection for code exec
- suppress subprocess stdout/stderr pollution
 2026-07-05 07:58:28 +08:00
ViperEkura 2d908639e9 feat : add ROUGE evaluation script (manual impl, no deps) 
- ROUGE-1/2 via n-gram overlap (Counter)
- ROUGE-L via LCS (DP)
- CLI: python scripts/eval/evaluate_rouge.py --data_path ... --output ...
- Library: compute_rouge(ref, cand) -> dict of precision/recall/f1
 2026-07-05 01:15:01 +08:00
ViperEkura c7158418dd perf: add BFD bin-packing and custom attention mask to IFD batch scoring 2026-07-04 18:58:13 +08:00
ViperEkura 4d3c9341c1 refactor: rewrite IFD evaluation with clean three-layer architecture 2026-07-04 18:33:51 +08:00
ViperEkura 4e508afa2d fix : SFT pipeline position_ids default & doc boundary preservation 
- change position_ids_mode default from "none" to "doc_reset" so SFT preprocessing always generates position_ids (was causing dataset load KeyError)
- generate per-doc position_ids before packing (doc_reset mode), preserving document boundaries for BFD packing (cross-doc attention leak fix)
- change _align_bucket padding from [1] to [0] to avoid accidentally training on loss_mask padding
 2026-07-04 15:59:11 +08:00
ViperEkura 8999ca89b8 feat: add JSONL dataset store with on-the-fly tokenization 
- Add JsonlStore registered under "jsonl" in astrai/dataset/storage.py
- Reuse PipelineConfig schema for JSONL dataset configuration
- Update detect_format to recognize JSONL directories and files
- Move save_h5/load_h5/save_bin/load_bin to astrai/serialization
- Split astrai/serialization.py into checkpoint/dataset submodules
- Add tests for JSONL detection, seq/SFT stores, and config roundtrip
 2026-07-04 15:42:33 +08:00
ViperEkura 1adca39cd8 fix: handle long sequences and optimize IFD computation 2026-07-04 08:35:45 +08:00
ViperEkura 204873fa2f fix: handle long sequences and optimize IFD computation 2026-07-04 08:23:32 +08:00
ViperEkura a5c1de6b1b feat: add model_path temperature top_p top_k max_tokens system_prompt args to stream_chat 2026-07-04 07:33:32 +08:00
ViperEkura 27524ad085 fix: reset sampler iter at epoch end so progress bar shows total after first epoch 2026-07-04 06:35:55 +08:00
ViperEkura 27d1921d9c fix: scheduler division-by-zero, loss_mask bool 
- schedule.py: guard warmup_steps/lr_decay_steps against zero
- strategy.py: use ~loss_mask instead of loss_mask==0 on bool tensor
 2026-07-03 22:04:55 +08:00
ViperEkura 70c0e5de90 refactor: merge validation into MetricCallback, simplify progress bar to optimizer steps 
- Remove separate ValidationCallback, merge into MetricCallback
- Progress bar now tracks optimizer steps instead of micro-steps
- Remove unused log_interval config field and CLI flag
- Fix validation all_reduce: use SUM(loss, count) instead of AVG
- Simplify metric logging: always log every optimizer step
- Add grad_norm display to progress bar
 2026-07-03 21:43:08 +08:00
ViperEkura dfb151537b fix: ForwardRef._evaluate Python 3.12 compatibility 2026-07-03 18:41:19 +08:00
ViperEkura 500c605fad fix: unify scheduler min_rate default to 0.01, clamp WSD warmup 2026-07-03 17:52:23 +08:00
ViperEkura dc9faca3b1 fix: align docs with actual code (40+ inconsistencies) 
- Remove nonexistent Muon class from architecture diagram
- Fix Checkpoint/TrainConfig/TrainContext field names (iteration -> consumed_samples, start_batch -> start_samples)
- Add missing fields: neftune_alpha, val_split, grad_norm, optimizer_step, tool_calls/tools
- Fix CLI param defaults: --log_interval 1, --metrics [loss,lr,grad_norm], --start_samples
- Add missing scheduler CLI params; remove nonexistent --num_workers from preprocess docs
- Fix inference SSE format, stats response keys, error codes to match actual server output
- Fix preprocessing docs: BOS once, shard_0000 layout, from_json->from_file, GRPO prompts_mask
- Fix dataflow detect_format/_normalize descriptions; correct callback order in training.md
 2026-06-30 20:47:23 +08:00
ViperEkura aabb0d83e9 refactor : replace iteration with consumed_samples 
- Replace context.iteration with consumed_samples (global sample count)
- Add optimizer_step property derived from consumed_samples
- Checkpoint meta.json stores consumed_samples, drops iteration
- CLI --start_batch renamed to --start_samples (per-rank samples)
- Checkpoint dir naming: epoch_X_step_Y instead of epoch_X_iter_Y
- Metric log entries use step and consumed_samples fields
- Backward compat removed (old iteration checkpoints unsupported)
 2026-06-30 18:42:42 +08:00
ViperEkura 44579ea6dc refactor : metric 日志改为以 optimizer step 为单位，默认每步记录 
- log_interval 默认 100 -> 1，语义从 batch iteration 改为 optimizer step
- step 指标从 on_batch_end 移到 on_optimizer_step，不受梯度累积影响
- JSONL 条目新增 step 字段，保留 iter
- flush 落盘仍在 on_batch_end
 2026-06-30 15:12:31 +08:00
ViperEkura 0f1fcb079f refactor : grad_norm 指标简化，clip_grad_norm 移至 executor 
- metrics 默认加入 grad_norm，移除 grad_std/max/min/mean/nan_num
- grad_norm 默认返回总 L2 范数，per_param=True 返回各参数范数
- clip_grad_norm 从 callback 移至 BaseExecutor/FSDPExecutor
- FSDPExecutor 覆盖为 model.clip_grad_norm_() 保证分布式正确
- ctx_get_grad_norm 改为读取 context.grad_norm
 2026-06-30 14:59:43 +08:00
ViperEkura 84d4769163 feat: SVD 有效秩/权重统计分析脚本 2026-06-29 21:39:22 +08:00
ViperEkura bf09a35c95 feat: optimizer 参数分组，bias/norm 不做 weight decay 2026-06-27 16:30:34 +08:00
ViperEkura 6715461a36 chore : 升级 torch 2.11.0+cu128，移除自定义 Muon，修复 gloo device_id 
- torch 2.7.1-cu126 升级至 2.11.0-cu128，numpy 2.3.2 升级至 2.4.4
- 移除 astrai/trainer/optim.py，改用 torch.optim.Muon
- parallel setup: gloo 后端不再传递 device_id，单卡多进程不再报错
 2026-06-27 16:10:37 +08:00
ViperEkura b4587c5d08 refactor : metric_logger 改用事件类型 (type=step/validation/epoch) 
- 每种事件独立 schema，不再混入 null 字段
- 回调顺序 validation 移到 metric_logger 之前，确保 on_optimizer_step 先跑
- 用内部 _last_val_loss 代替 TrainContext.last_val_iter 判断新验证
- 修复 factory.py 未使用导入、evaluate_ifeval.py 多余 f 前缀
 2026-06-25 17:18:20 +08:00
ViperEkura 88ec63121d feat : GPT-2 residual scaling weight init 
- Linear: normal(0, init_std) replaces kaiming_uniform_(a=sqrt(5))
- o_proj / mlp.down: init_std = 0.02 / sqrt(2 * n_layers)
- MoE: expert down scaled by 1/sqrt(1/n_shared + 1/K)
- Embedding: normal(0, 0.02), unchanged
 2026-06-25 15:08:31 +08:00
ViperEkura 01d2da2893 feat : 训练支持 --schedule_type 及对应调度器参数 
- --schedule_type 可选 cosine/sgdr/wsd，默认 cosine
- --min_rate 统一控制最小 LR 比率
- --cycle_length / --t_mult 用于 sgdr
- --stable_steps / --decay_steps 用于 wsd，自动计算默认值
 2026-06-22 10:35:56 +08:00
ViperEkura 25d4ea3f91 refactor : 压缩测试代码，消除重复 
- fixture 替代重复实例化和 tokenizer 落盘
- parametrize 合并同构测试
- helper 消除 save_h5 + DatasetFactory.load 样板
- 净减 272 行
 2026-06-19 14:54:39 +08:00
ViperEkura 39985840c7 refactor : neftune_alpha 在 Embedding 构造时传入，由模型配置链路负责 
- BaseModelConfig 添加 neftune_alpha 字段 (默认 0.0)
- Embedding.__init__ 接受 neftune_alpha 参数，不再外部 set
- AutoRegressiveLM / EmbeddingEncoder 从 config 传入 neftune_alpha
- train.py 将 CLI 参数注入 config 后再创建模型
- TrainContextBuilder 移除 neftune 设置（不再是其职责）
 2026-06-19 14:23:27 +08:00
ViperEkura b1adc40cfb refactor : 将 config 对象直接传给 DecoderBlock，替代 16 个独立参数 
- DecoderBlock.__init__ 改为 (config, layer_id)，内部用 asdict
  展开字段给 AttnFactory/FFNFactory，factory 按 __init__ 签名自动过滤
- EncoderConfig 补充 attn_type 和 ffn_type 字段
- 314 个测试全部通过
 2026-06-19 14:15:33 +08:00
ViperEkura 7348bac6ab fix: 规范 generate.py 命令行接口 
- generate.py 清理描述文字，help 统一标注默认值
- max_tokens 默认改为 None，回退 model config max_len
- evaluate_ppl.py 同步清理描述文字
- params.md 同步 max_tokens 默认值
 2026-06-19 14:03:02 +08:00
ViperEkura 8ab7564d02 docs: 重构 README 结构，全文档添加目录导航 
- README 新增 Getting Started 端到端流程，整合快速开始与演示，去重精简
- 中文 README 同步英文版结构，预处理配置改用 seq 策略
- inference.md 补充 SSE 流式格式、错误响应、/stats 端点文档
- params.md 扩展为 CLI 参考，覆盖 server/generate/preprocess 参数表
- dataflow.md 拆分 tokenization/format detection/backend 子节，新增流程图
- architecture/training/inference/preprocessing 均添加目录导航
- 移除 README CI badge
 2026-06-19 13:53:22 +08:00
ViperEkura d096b6e29e docs: 修复文档中过时的字段、签名和缺失的类 
- BaseConfig 的 from_json/to_json → from_file/to_file
- InputConfig/ProcessingConfig/OutputConfig 字段对齐源码
- 移除不存在的 Registry 类，register() 去 category/priority
- SchedulerFactory.create 参数顺序修正
- 架构图/训练/参数文档补全 WSDScheduler
- CONTRIBUTING.md 克隆地址占位符修正
- params.md label_smoothing 默认值修正，补全 neftune_alpha
- app 类更正为 get_app 函数
 2026-06-18 18:49:46 +08:00
ViperEkura d88a41f8f1 fix: 修复预处理流水线 4 个致命问题 
- pipeline: 单条数据异常不再崩溃整条流水线, 改 log warning 后跳过
- pipeline: _align_bucket 统一用 len(ids) 填充, 修复多输出模式下长度错配
- writer: BinWriter/H5Writer 写入失败自动清理残留文件并记录详细错误
- packing: BFDPacking 真正将序列打包进 bin 而非仅重排, 减少碎片
 2026-06-18 17:38:01 +08:00
ViperEkura 376e9eba80 feat: IFEval 使用 chat template 格式化 prompt，添加 model.eval() 
- generate_one 用 tokenizer.apply_chat_template 包 user 消息
- 新增 model.eval() 关闭 dropout，确保确定性输出
 2026-06-18 16:45:16 +08:00
ViperEkura a62c2e11a2 feat: IFD 默认使用 chat template，支持裸文本模式 
- 新增 _compute_ifd_with_template，用 tokenizer chat template 格式化后计算 IFD
- 默认开启 chat template，可通过 --no_chat_template 切换回裸拼接
- chat template 缺失时给出 RuntimeError 提示
 2026-06-18 16:35:05 +08:00
ViperEkura a4e5a8c81c feat: 新增 WSD 学习率调度器 
- 支持 Warmup-Stable-Decay 三段式调度
- stable 阶段保持最高 lr，decay 阶段 sqrt 衰减
- 适用于持续预训练、SFT、RLHF 场景
 2026-06-18 15:55:15 +08:00
ViperEkura 3e234c46f6 fix: 使用 threading.Event 替代裸 bool，补全公共 API 
- scheduler 停止信号改用 threading.Event，跨解释器安全
- 移除 _fatal_error 和 check_health，异常仅用 logger.error 记录
- 补全 astrai/__init__.py，暴露所有主要模块
 2026-06-18 15:38:35 +08:00
ViperEkura 7a04b1f8ce docs: replace shields.io endpoint badges with github/ direct badges 
- Switch stars/forks/release to github/ endpoints to avoid pool exhaustion
- Add CI workflow badge for tests.yml
- Delete update-badges.yml (no longer needed)
- Remove remote gh-pages branch
 2026-06-18 15:09:51 +08:00
ViperEkura a30e3d5114 fix: 修复 shields.io GitHub badge 因 token 耗尽而无法显示 
- 新增 Action 每天及 push 时同步 badges 至 gh-pages
- README 改用 endpoint 格式指向自建静态 JSON, 不依赖 shields.io GitHub token 池
- 同步更新中英两份 README
 2026-06-16 22:21:58 +08:00
ViperEkura 1818d06576 feat: 新增 IFD 数据质量评分工具, 移动 ppl 至 eval 
- 计算指令遵循难度分数用于数据筛选
- IFD = 条件交叉熵 / 无条件交叉熵
- perplexity 移至 scripts/eval/
 2026-06-16 22:03:45 +08:00
ViperEkura 4e8d1ee24e feat: 新增 IFEval 指令遵循评测 
- 实现 25 种正则约束 verifier
- 将评测脚本从 scripts/tools/ 移至 scripts/eval/
 2026-06-16 21:57:34 +08:00
ViperEkura fec376b0dd fix : 修复策略相关文件的类型注解与抽象方法体 
- 修复 strategy.py 单元素 Union 与缺失的参数/返回类型注解
- 修复 train_context.py 8 个 default=None 字段缺 Optional 标记
- 修复 sample.py/packing.py/position_id.py 方法缺参数及返回类型注解
- 修复 factory.py _resolve_type/list_registered 缺类型注解
- 修复 train_config.py 裸 dict/list 缺泛型参数
- abstractmethod body 从 ... 改为 raise NotImplementedError
- feat : checkpoint meta.json 保存 TrainConfig 超参供人工查阅
 2026-06-14 16:20:10 +08:00
ViperEkura a2512f8a5a fix : resume_dir 无权重文件时不强制加载，支持仅配置训练 
- Checkpoint.load_any 统一处理 meta.json / model.safetensors / 无文件三种情况
- train_context.py 调用简化为单一路径，移除 load_model_weights 直接依赖
 2026-06-13 15:40:14 +08:00
ViperEkura 457e16ea3c fix : val_loss 默认改为 None，日志跳过空值；val_dataloader 补 Optional 注解 2026-06-13 14:24:13 +08:00
ViperEkura daf627a6de fix : _save_log 前确保日志目录存在，防止跨进程反序列化后目录丢失 2026-06-12 15:39:54 +08:00
ViperEkura 445378667f feat : NEFTune 噪声注入 + label_smoothing 默认值修正 
- Embedding.forward 训练时注入 randn 噪声，缩放系数 neftune_noise_alpha / sqrt(seq_len)
- TrainConfig.neftune_alpha 通过 config 传递（默认 0=关闭）
- TrainContextBuilder 将 config.neftune_alpha 写入 embed_tokens
- --neftune_alpha CLI 参数（典型值 5.0）
- label_smoothing 默认值 0.05 -> 0.0
 2026-06-11 15:32:43 +08:00
ViperEkura 6ae1828449 refactor : 清理工厂和配置系统中的死代码与冗余抽象 
- 删除 Registry 中未使用的 category/priority 字段，_entries 简化为直接存储类引用
- 修正 __init_subclass__ 避免叶子类（AutoRegressiveLM 等）创建空注册表
- 删除 5 个工厂的薄 create() 覆写，统一使用 BaseFactory.create(name, *args, **kwargs)
- 删除 3 处零调用的 available_types/available_strategies 别名死代码
- 删除零调用的 BaseModelConfig.to_file 死代码
- 将 BaseConfig.from_json/to_json 重命名为 from_file/to_file，消除与子类重复
- 移除两个 inference builder 中总是被覆写的 prompt_tokens=0
 2026-06-07 11:39:50 +08:00
ViperEkura e7b18b7c03 refactor : BaseFactory 基类类型自动推导 + 移除冗余代码 
- _validate_component 从 BaseFactory[T] 泛型参数自动解析基类类型，9 个子类覆写移除
- Registry 类内联到 BaseFactory._entries，移除未用的 list_by_category/list_by_priority
- _component_base 在 __init_subclass__ 时立即解析
- 数据集 4 个子类冗余 __init__ 移除
 2026-06-06 21:23:41 +08:00
ViperEkura 9e31d4ef2b feat : BaseToolParser.feed 增加可选 token_ids 参数 
- format_chunk ABC 改为 (token, **kwargs)，body/token_ids 通过 kw 传入
- ProtocolHandler._handle_stream 逐 token encode 并透传
- Anthropic builder 用 **kwargs 吸收不使用的参数，零变更
- 新增 3 个 token_ids 参数测试
 2026-06-06 11:19:30 +08:00
ViperEkura 52aa4d01d5 feat : 推理层增加 vLLM 风格工具调用解析 
- 新增 BaseToolParser 抽象基类，定义 feed/parse_complete 流式接口
- 新增 SimpleJsonToolParser，解析 {"name":"...","arguments":{...}} 格式
- 新增 ToolParserFactory，基于 BaseFactory 实现可插拔注册
- 集成 parser 到 OpenAIResponseBuilder，支持流式/非流式工具调用
- 扩展 ChatMessage 和 ChatCompletionRequest，增加 tools/tool_choice 字段
- 重构 format_chunk 接口，传入累积文本支持全量重新解析
- 新增 74 个单元测试，覆盖扫描/查找/流式解析/完整解析/工厂
 2026-06-06 08:54:10 +08:00
ViperEkura 986be957ec refactor : on_batch_begin 移入 accumulate 上下文 2026-06-06 01:19:21 +08:00
ViperEkura cf9c60841b docs : 按代码反向修正所有文档错误 
- 更新预处理模块目录结构和类名（SectionedMaskBuilder）
- 修正 ResponseBuilder.prepare 签名（tokenizer → engine）
- 补全缺失的 CLI 参数、配置字段和数据键名
- 修正 README 中 download.py 的描述
 2026-06-06 01:06:30 +08:00