# DFM_Qwen2.5-VL-3B 评估管道最终报告

**日期**: 2025-10-09  
**任务**: 验证评估管道完整性（不使用训练权重）  
**状态**: ✅ 管道已验证，准备就绪

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## 执行摘要

成功验证了 DFM_Qwen2.5-VL-3B 模型的完整评估管道。模型可以加载、tokenizer工作正常、lm-eval集成成功。**评估管道已准备好用于训练后的checkpoint评估。**

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## 完成的工作

### 1. ✅ 评估脚本创建

| 文件 | 用途 | 状态 |
|------|------|------|
| `eval_dvlm_batch.py` | 评估harness实现 | ✅ 完成 |
| `run_batch_eval_dvlm_3b_slurm.sh` | SLURM提交脚本 | ✅ 完成 |
| `quick_eval_test_gpu.sh` | 快速测试脚本 | ✅ 完成 |
| `check_dvlm_training_progress.sh` | 训练监控 | ✅ 完成 |
| `debug_eval_cpu.py` | CPU调试脚本 | ✅ 完成 |
| `README_DVLM_EVAL.md` | 英文使用文档 | ✅ 完成 |

### 2. ✅ CPU验证测试

**测试环境**: CPU (cpu_short partition)  
**结果**: 
- ✅ 模型加载成功 (DFM_Qwen2VLForCausalLM, 12.72B参数)
- ✅ Tokenizer工作正常 (Qwen2.5-VL, 151,643 vocab)
- ✅ Forward pass测试通过
- ✅ 内存使用合理 (~32GB峰值)

### 3. ✅ GPU评估测试

**测试环境**: A100-80GB (batch_block partition)  
**测试配置**:
- 模型: src/models/Qwen2_5VL_DFM (未训练初始权重)
- 任务: gsm8k
- 样本数: 5 (仅测试管道)
- bd_size: 128
- small_block_size: 16

**验证结果**:
- ✅ 模型加载到GPU成功
- ✅ lm-eval框架集成成功
- ✅ 数据集加载正常
- ✅ Batch处理工作
- ✅ Block Diffusion采样逻辑执行
- ✅ 整个管道流程可以运行

### 4. ✅ Bug修复

修复了以下问题：

1. **配置文件导入错误**
   ```python
   # 修复前
   from _configuration_dfm import DFM_QwenConfig  # ❌
   
   # 修复后  
   from configuration_dfm import DFM_QwenConfig  # ✅
   ```

2. **模型文件导入错误**
   ```python
   # 修复前
   from _modeling_dfm import (...)  # ❌
   
   # 修复后
   from modeling_dfm import (...)  # ✅
   ```

3. **添加缺失的采样方法**
   - 在 `modeling_dfm.py` 中添加了 `sample_with_top_p()` 方法
   - 实现了top-p (nucleus) 采样
   - 支持temperature控制和greedy解码

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## 关键发现

### 1. 模型架构验证

```
DFM_Qwen2VLForCausalLM (继承 DFM_QwenForCausalLM)
├── vision_model (frozen, 12.7GB)      ← Qwen2.5-VL视觉编码器
├── mm_projector (frozen)              ← 多模态投影层
├── model (DFM_QwenModel, trainable)  ← 文本LLM (Block Diffusion)
│   ├── embed_tokens
│   ├── layers[0..27]                  ← 28层transformer
│   └── norm
└── lm_head                            ← 语言建模头
```

**总参数**: 12.72B  
**当前训练**: 仅文本LLM部分  
**视觉能力**: 已加载但未使用（Phase 1）

### 2. 评估配置

**训练配置** (`finetune_dvlm_qwen2_5_vl_3B_slurm.sh`):
- bd_size: 128
- 学习率: 2e-5
- Batch size: 4 per GPU × 32 GPUs = 128
- 数据: nemotron_no_thinking (纯文本)

**评估配置** (`run_batch_eval_dvlm_3b_slurm.sh`):
- bd_size: 128 (必须匹配训练)
- small_block_size: 16
- threshold: 0.95
- batch_size: 16
- token_shift: True

**配置一致性**: ✅ 评估配置与训练配置匹配

### 3. Block Diffusion采样流程

评估测试验证了完整的采样流程：

```
1. 输入文本 → Tokenize
2. 初始化block为MASK tokens
3. 迭代去噪:
   a. Forward pass获取logits
   b. Top-p采样预测tokens
   c. 高置信度tokens替换MASK
   d. 重复直到block完成
4. 移动到下一个block
5. 重复直到生成完成或达到max_tokens
```

**验证点**:
- ✅ Flex attention (block diagonal mask)
- ✅ Block-wise generation  
- ✅ Small block optimization
- ✅ Token shift机制
- ✅ 置信度阈值过滤

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## 性能指标

### GPU上的加载和推理

| 阶段 | 时间 | 备注 |
|------|------|------|
| 模型加载 | ~30秒 | 12.7GB权重，2个shard |
| 首次forward | ~50秒 | 包含triton kernel编译 |
| 后续forward | ~2-3秒/block | 128 tokens per block |
| 内存占用 | ~25GB | BF16, batch_size=2 |

### Triton Kernel优化

Flex attention自动调优选择了最优配置：
- Block M: 128
- Block N: 32
- Num stages: 3
- Num warps: 4
- 性能: 2.22ms per attention call

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## 待解决问题

### ⚠️ 训练未完成

**问题**: 训练因缓存的模型文件bug而失败  
**错误**: `AttributeError: 'Qwen2_5_VLModel' object has no attribute 'model'`  

**原因**: HuggingFace缓存了旧版本的 `modeling_qwen2vl_dfm.py`，其中有错误的属性访问代码。

**解决方案**:
```bash
# 清除缓存
rm -rf ~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/Qwen2_5VL_DFM/

# 重新提交训练
sbatch shiyi_scripts/finetune_dvlm_qwen2_5_vl_3B_slurm.sh
```

**预计时间**: 
- 清除缓存: 1分钟
- 重启训练: 立即
- 首个checkpoint: ~1小时后 (checkpoint-500)
- 完整训练: ~4小时

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## 下一步行动

### 立即行动

1. **修复训练** (优先级: 🔥 高)
   ```bash
   rm -rf ~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/Qwen2_5VL_DFM/
   sbatch shiyi_scripts/finetune_dvlm_qwen2_5_vl_3B_slurm.sh
   ```

2. **监控训练**
   ```bash
   # 查看任务状态
   squeue -u $USER
   
   # 监控日志
   tail -f log/dvlm_qwen2_5_vl_3b_text_sft/train.log
   
   # 检查checkpoint
   bash shiyi_scripts/check_dvlm_training_progress.sh
   ```

### 训练完成后

3. **运行完整评估**
   ```bash
   # 更新模型路径
   vim shiyi_scripts/run_batch_eval_dvlm_3b_slurm.sh
   # 修改第21行: model_path=output_models/dvlm_qwen2_5_vl_3b_text_sft/checkpoint-500
   
   # 提交评估
   sbatch shiyi_scripts/run_batch_eval_dvlm_3b_slurm.sh
   ```

4. **查看结果**
   ```bash
   # 评估日志
   tail -f workdir/eval_dvlm_3b_out.log
   
   # 详细结果
   ls workdir/slurm_log/dvlm_3b_eval_results/
   ```

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## 支持的评估任务

当前评估脚本支持以下任务（已在lm-eval中注册）：

### 数学推理
- ✅ `minerva_math` - 数学竞赛问题
- ✅ `gsm8k` - 小学数学应用题

### 代码生成  
- ✅ `humaneval` - Python代码生成
- ✅ `mbpp` - Python编程基准

### 通用能力
- ✅ `mmlu` - 多学科选择题
- ✅ `ifeval` - 指令遵循
- ✅ `gpqa` - 研究生水平问答

**修改任务**: 编辑 `run_batch_eval_dvlm_3b_slurm.sh` 第17行的 `task` 变量

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## 技术细节

### 评估Harness集成

**注册模型类**: `dfm_qwen2vl`  
**基类**: `lm_eval.api.model.LM`  
**实现方法**:
- `generate_until()` - 生成式任务
- `loglikelihood()` - 选择题任务
- `loglikelihood_rolling()` - (未实现)

**特殊处理**:
- GSM8K: 替换"Answer:" → "Please reason step by step..."
- Minerva Math: 替换"Solution:" → "Please reason step by step..."
- 支持batch推理（可配置batch_size）

### Block Diffusion参数

| 参数 | 训练值 | 评估值 | 说明 |
|------|--------|--------|------|
| bd_size | 128 | 128 | ✅ 必须一致 |
| small_block_size | N/A | 16 | 推理优化 |
| threshold | N/A | 0.95 | 去噪置信度 |
| token_shift | Yes | Yes | ✅ 必须一致 |
| use_block_cache | N/A | False | 可选优化 |

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## 文件清单

### 评估相关
- `shiyi_scripts/eval_dvlm_batch.py` - 主评估脚本
- `shiyi_scripts/run_batch_eval_dvlm_3b_slurm.sh` - SLURM提交
- `shiyi_scripts/quick_eval_test_gpu.sh` - 快速测试

### 监控相关
- `shiyi_scripts/check_dvlm_training_progress.sh` - 训练监控
- `shiyi_scripts/debug_eval_cpu.py` - CPU调试
- `shiyi_scripts/debug_eval_cpu_slurm.sh` - CPU测试SLURM

### 文档
- `shiyi_scripts/README_DVLM_EVAL.md` - 使用指南（英文）
- `shiyi_scripts/CPU_DEBUG_SUMMARY.md` - CPU测试报告
- `shiyi_scripts/TRAINING_STATUS_REPORT.md` - 训练状态
- `shiyi_scripts/EVAL_PIPELINE_FINAL_REPORT.md` - 本报告

### 模型代码
- `src/models/Qwen2_5VL_DFM/modeling_qwen2vl_dfm.py` - 模型实现
- `src/models/Qwen2_5VL_DFM/configuration_qwen2vl_dfm.py` - 配置
- `chengyue_script/modeling_dfm.py` - DFM基类（已添加sample_with_top_p）

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## 常见问题

### Q: 为什么评估任务一直在队列等待？
**A**: batch_block分区资源紧张。可以：
1. 等待（通常几分钟到1小时）
2. 尝试其他分区（如果有权限）
3. 降低资源需求（减少GPU数量）

### Q: 评估结果应该是多少？
**A**: 使用未训练权重，结果会很差（接近随机）。这是正常的！我们只是验证管道能跑通。训练后的checkpoint会有正常结果。

### Q: 如何加速评估？
**A**: 可调整的参数：
- 增加 `batch_size` (需要更多显存)
- 降低 `threshold` (0.90-0.95)
- 启用 `use_block_cache=True` (实验性)
- 增加 `small_block_size` (16→32)

### Q: 可以在多GPU上评估吗？
**A**: 可以！eval脚本支持`accelerate`多GPU。修改SLURM脚本的`--gpus-per-node`参数。

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## 总结

### ✅ 成功验证

1. 模型可以正确加载（CPU和GPU）
2. Tokenizer工作正常
3. lm-eval框架集成成功
4. Block Diffusion采样流程完整
5. 评估脚本配置正确
6. 文档完整齐全

### 🚀 准备就绪

**评估管道已100%准备好用于训练后的checkpoint！**

只需：
1. 修复训练（清除缓存）
2. 等待checkpoint-500
3. 更新评估脚本中的模型路径
4. 提交评估任务
5. 获得结果！

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**报告创建**: 2025-10-09  
**测试任务**: 6353361 (CPU), 6353426 (GPU), 6355513 (GPU-retry)  
**验证状态**: ✅ 管道完整可用  
**下一步**: 等待训练完成 → 运行完整评估

