MarsLM

1. Arquitectura

• Decoder-only Transformer with RoPE, RMSNorm, KV cache support, and efficient attention via PyTorch scaled dot-product attention.
• The default configuration is a compact 100M-class model, but the code is parameterized to scale toward the 1B–3B range with larger hidden sizes and layers.

2. Tokenizador

• SentencePiece BPE tokenizer.
• Train it with the tokenizer script and point training/inference to the generated model file.

3. Dataset

• The repository includes a downloader that can fetch public text and a tokenizer/preprocessing step that creates chunked tensor files.
• A good starting point is Tiny Shakespeare or similar public corpora.

4. Entrenamiento

• Training is implemented in PyTorch and supports CPU execution, gradient clipping, checkpointing, warmup, resume, and gradient accumulation for better learning stability.
• To make the model learn better, use more data, keep the context window moderate, and train for more epochs rather than only increasing the batch size.

5. Inferencia

• Generation is implemented through a simple autoregressive loop.

6. Cuantización

• INT8 and INT4 export paths are included, plus a GGUF metadata stub for Ollama/llama.cpp workflows.

8. Evaluación y exportación

• Nueva evaluación de checkpoints con evaluation/evaluate.py.
• Calcula pérdidas, perplexity y throughput de tokens para conjuntos de evaluación en TXT o JSONL.
• Exporta checkpoints a pt, safetensors y gguf con export/export.py.

9. Flash Attention y GPU

• Habilita Flash Attention con model.use_flash_attention: true en tu archivo YAML de configuración.
• Requiere xformers; en CPU o si xformers no está disponible, la atención causal de PyTorch se usa como respaldo.
• Si no deseas usar Flash Attention, deja use_flash_attention: false.

10. Optimización para HP 840 G5

• Set the thread count in the YAML config to match your CPU.
• Use a small batch size, a modest context window, and save checkpoints often.
• For CPU-only runs, prefer smaller model sizes and avoid large vocabularies.

8. Guía de ejecución

1. Install dependencies: pip install -r requirements.txt
2. Download a text corpus: python datasets/download_dataset.py --output datasets/tiny.txt
3. Train the tokenizer: python tokenizer/train_tokenizer.py --input datasets/tiny.txt --model-prefix artifacts/tokenizer/marslm --vocab-size 32000
4. Preprocess: python datasets/preprocess.py --input datasets/tiny.txt --tokenizer artifacts/tokenizer/marslm.json --output artifacts/data/tokens.pt --block-size 512
5. Train: python training/train.py --config configs/marslm-100M.yaml --train-file artifacts/data/tokens.pt --tokenizer-model artifacts/tokenizer/marslm.json --output-dir artifacts/checkpoints --epochs 3 --batch-size 1 --gradient-accumulation-steps 4 --warmup-steps 50
6. Generate text: python inference/generate.py --model-path artifacts/checkpoints/marslm-final.pt --config artifacts/checkpoints/config.json --tokenizer-model artifacts/tokenizer/marslm.json
7. Quantize: python quantization/export_gguf.py --model-path artifacts/checkpoints/marslm-final.pt --output artifacts/quantized/model --quant-type int8
8. Terminal y scripts: docs/TerminalGuide.md tiene los pasos y los scripts.

9. Configuración 5B y 10B

• Se agregó configs/marslm-5B.yaml como referencia para una arquitectura de ~5B parámetros.
• También se mantiene configs/marslm-10B.yaml como referencia para una arquitectura de ~10B parámetros.
• Nota: entrenar un modelo de 5B o 10B en un HP 840 G5 con CPU no es práctico. Ambos requieren múltiples GPUs o un servicio de entrenamiento en la nube.
• Usa estas configuraciones solo si puedes ejecutar el entrenamiento en un entorno de alta capacidad.

10. Preparar datos de Wikipedia

• Coloca tus archivos de texto en datasets/wikipedia/ o en cualquier carpeta nueva.
• El pipeline ya está preparado para consumir varios archivos con el comando de preprocesado.
• Ejemplo de uso:
  • python datasets/download_dataset.py --output datasets/wikipedia/raw.txt --url https://...
  • python tokenizer/train_tokenizer.py --input datasets/wikipedia/*.txt --model-prefix artifacts/tokenizer/marslm --vocab-size 32000
  • python datasets/preprocess.py --input datasets/wikipedia/*.txt --tokenizer artifacts/tokenizer/marslm.json --output artifacts/data/tokens.pt --block-size 512
  • python training/train.py --config configs/marslm-5B.yaml --train-file artifacts/data/tokens.pt --tokenizer-model artifacts/tokenizer/marslm.json --output-dir artifacts/checkpoints

10. Cómo hace que la IA aprenda

• Aporta más texto de calidad: cuanto más datos limpios, mejor aprende el modelo.
• Entrena más tiempo: si el corpus es bueno, 3-10 epochs suelen ayudar más que solo subir el batch size.
• Usa un vocabulario razonable: 16k-32k tokens suele ser suficiente para un primer modelo local.
• Ajusta el bloque de contexto: 512 o 1024 tokens son un buen punto de partida en CPU.
• Revisa los checkpoints: si el loss baja y se estabiliza, el modelo aprende.

9. Mejoras opcionales

• LoRA / QLoRA integration can be added later for faster fine-tuning.
• Use Ollama with a converted GGUF artifact once the llama.cpp conversion step is available.

10. Hugging Face Spaces

• La demo para Spaces queda lista con los archivos app.py, requirements.txt y README_spaces.md.
• Sube el repositorio completo a un nuevo Space con la opción "Gradio" como SDK.
• Asegura que la carpeta artifacts/checkpoints y artifacts/tokenizer estén incluidas en el upload.
• Una vez abierto el Space, la app se levantará automáticamente con el punto de entrada de Gradio.