From e7703f5377026bd9ccc31054439b176464edb4c1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Peder Munksgaard Date: Sun, 21 Jun 2026 16:35:54 -0300 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?feat:=20Add=20BitNet=20Studio=20=E2=80=94=20fin?= =?UTF-8?q?e-tuning,=20Colab=20scripts,=20and=20tool-calling=20dataset=20f?= =?UTF-8?q?or=20PT-BR?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- bitnet-studio/.gitignore | 16 + bitnet-studio/README.md | 125 ++++ bitnet-studio/colab_f10b_run.py | 156 +++++ bitnet-studio/colab_f3b_exec.py | 162 +++++ bitnet-studio/colab_f3b_fix.py | 160 +++++ bitnet-studio/colab_f3b_run.py | 153 +++++ bitnet-studio/colab_finetune.ipynb | 162 +++++ bitnet-studio/colab_finetune_falcon10b.ipynb | 176 ++++++ bitnet-studio/colab_oneclick_f10b.py | 146 +++++ bitnet-studio/colab_oneclick_f3b.py | 143 +++++ bitnet-studio/configs/mcp.json | 10 + bitnet-studio/configs/models.yaml | 34 + bitnet-studio/data/README.md | 105 ++++ bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl | 61 ++ .../data/ptbr_tools_train_large.jsonl | 162 +++++ .../data/ptbr_tools_train_premium.jsonl | 19 + bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_v2.jsonl | 192 ++++++ bitnet-studio/finetune_cpu.py | 89 +++ bitnet-studio/finetune_cpu_mini.py | 82 +++ bitnet-studio/finetune_f10b_local.py | 143 +++++ bitnet-studio/finetune_falcon10b_cpu.py | 114 ++++ bitnet-studio/finetune_falcon10b_gpu.py | 141 +++++ bitnet-studio/finetune_local.py | 161 +++++ bitnet-studio/merge_and_quantize.py | 43 ++ bitnet-studio/pipeline.sh | 41 ++ bitnet-studio/pyproject.toml | 37 ++ bitnet-studio/studio/__init__.py | 6 + bitnet-studio/studio/cli.py | 235 +++++++ bitnet-studio/studio/config.py | 98 +++ bitnet-studio/studio/export/__init__.py | 0 bitnet-studio/studio/export/exporters.py | 104 ++++ bitnet-studio/studio/server/__init__.py | 0 bitnet-studio/studio/server/api.py | 220 +++++++ bitnet-studio/studio/server/inference.py | 202 ++++++ bitnet-studio/studio/server/mcp_bridge.py | 229 +++++++ bitnet-studio/studio/server/tool_engine.py | 236 +++++++ bitnet-studio/studio/training/__init__.py | 0 bitnet-studio/studio/training/datasets.py | 122 ++++ .../studio/training/merge_quantize.py | 96 +++ bitnet-studio/studio/training/qlora.py | 151 +++++ bitnet-studio/studio/webui/index.html | 213 +++++++ bitnet-studio/test_150_steps.py | 80 +++ bitnet-studio/test_3x.py | 72 +++ bitnet-studio/test_50x.py | 159 +++++ bitnet-studio/test_50x_file.py | 159 +++++ bitnet-studio/test_50x_results.json | 584 ++++++++++++++++++ bitnet-studio/test_adapter_exhaustive.py | 261 ++++++++ bitnet-studio/test_adapter_fix.py | 130 ++++ bitnet-studio/test_json_extract.py | 88 +++ bitnet-studio/test_mem0.py | 79 +++ bitnet-studio/test_quick.py | 54 ++ bitnet-studio/test_simple.py | 39 ++ bitnet-studio/test_tool_calling.py | 77 +++ 53 files changed, 6527 insertions(+) create mode 100644 bitnet-studio/.gitignore create mode 100644 bitnet-studio/README.md create mode 100644 bitnet-studio/colab_f10b_run.py create mode 100644 bitnet-studio/colab_f3b_exec.py create mode 100644 bitnet-studio/colab_f3b_fix.py create mode 100644 bitnet-studio/colab_f3b_run.py create mode 100644 bitnet-studio/colab_finetune.ipynb create mode 100644 bitnet-studio/colab_finetune_falcon10b.ipynb create mode 100644 bitnet-studio/colab_oneclick_f10b.py create mode 100644 bitnet-studio/colab_oneclick_f3b.py create mode 100644 bitnet-studio/configs/mcp.json create mode 100644 bitnet-studio/configs/models.yaml create mode 100644 bitnet-studio/data/README.md create mode 100644 bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl create mode 100644 bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_large.jsonl create mode 100644 bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_premium.jsonl create mode 100644 bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_v2.jsonl create mode 100644 bitnet-studio/finetune_cpu.py create mode 100644 bitnet-studio/finetune_cpu_mini.py create mode 100644 bitnet-studio/finetune_f10b_local.py create mode 100644 bitnet-studio/finetune_falcon10b_cpu.py create mode 100644 bitnet-studio/finetune_falcon10b_gpu.py create mode 100644 bitnet-studio/finetune_local.py create mode 100644 bitnet-studio/merge_and_quantize.py create mode 100755 bitnet-studio/pipeline.sh create mode 100644 bitnet-studio/pyproject.toml create mode 100644 bitnet-studio/studio/__init__.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/cli.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/config.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/export/__init__.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/export/exporters.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/server/__init__.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/server/api.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/server/inference.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/server/mcp_bridge.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/server/tool_engine.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/training/__init__.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/training/datasets.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/training/merge_quantize.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/training/qlora.py create mode 100644 bitnet-studio/studio/webui/index.html create mode 100644 bitnet-studio/test_150_steps.py create mode 100644 bitnet-studio/test_3x.py create mode 100644 bitnet-studio/test_50x.py create mode 100644 bitnet-studio/test_50x_file.py create mode 100644 bitnet-studio/test_50x_results.json create mode 100644 bitnet-studio/test_adapter_exhaustive.py create mode 100644 bitnet-studio/test_adapter_fix.py create mode 100644 bitnet-studio/test_json_extract.py create mode 100644 bitnet-studio/test_mem0.py create mode 100644 bitnet-studio/test_quick.py create mode 100644 bitnet-studio/test_simple.py create mode 100644 bitnet-studio/test_tool_calling.py diff --git a/bitnet-studio/.gitignore b/bitnet-studio/.gitignore new file mode 100644 index 000000000..5fc558ff7 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/.gitignore @@ -0,0 +1,16 @@ +__pycache__/ +*.pyc +*.pyo +.venv/ +venv/ +*.egg-info/ +dist/ +build/ +.pytest_cache/ +.mypy_cache/ +.coverage +*.log +work/ +adapters/ +exports/ +*.egg-info/ diff --git a/bitnet-studio/README.md b/bitnet-studio/README.md new file mode 100644 index 000000000..cc1d96b3c --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/README.md @@ -0,0 +1,125 @@ +# BitNet Studio + +Produto final do ambiente **BitNet CPU-Universal**: serve modelos 1.58bit +em CPU, conecta MCPs "plugáveis" (ex: protheus-rag), faz fine-tuning +QLoRA em GPU modesta e exporta para GGUF / HuggingFace / Ollama. + +``` +┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ +│ Web UI local (vanilla JS, zero CDN) │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ API OpenAI-compatible /v1/chat/completions │ +│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────────┐ │ +│ │ Tool Engine │←→│ MCP Bridge │←→│ protheus-rag, ... │ │ +│ │ (PT-BR+GBNF) │ │ (stdio RPC) │ │ (plugável) │ │ +│ └──────┬───────┘ └──────────────┘ └───────────────────┘ │ +│ ↓ │ +│ llama-server (build BitNet L2-L5, CPU-only, AVX2) │ +├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ +│ Training (GPU) │ Export │ +│ QLoRA 4-bit → merge → │ GGUF + SHA256 / HF safetensors / │ +│ GGUF quantizado │ Ollama Modelfile │ +└─────────────────────────────────────────────────────────────┘ +``` + +## Instalação + +```bash +cd bitnet-studio +python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate +pip install -e . # núcleo (serve/export/mcp) +pip install -e ".[train]" # + treino QLoRA (GPU) +``` + +Pré-requisito: o build do repo pai (`cmake --build build -j`) — o Studio +usa `build/bin/llama-server` e `build/bin/llama-quantize`. + +## Uso rápido + +### Servir (CPU-only, D4) + +```bash +bitnet-studio serve # http://127.0.0.1:8080 +bitnet-studio models # lista o registry +``` + +Abra `http://127.0.0.1:8080`, escolha o modelo (ex: `falcon3-10b-1.58`) +e pergunte em português. Se a pergunta precisar do Protheus, o modelo +chama o MCP `protheus-rag` automaticamente. + +### Testar um MCP isoladamente + +```bash +bitnet-studio mcp protheus-rag +bitnet-studio mcp protheus-rag --call consultar_base_direta \ + --args '{"pergunta": "tabela SE1 campos"}' +``` + +### API (OpenAI-compatible) + +```bash +curl -s http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \ + -H 'Content-Type: application/json' \ + -d '{"model": "falcon3-10b-1.58", + "messages": [{"role": "user", + "content": "Quais campos tem a tabela SA1 do Protheus?"}]}' +``` + +A resposta inclui `tool_trace` com cada chamada MCP feita no loop agentic. + +### Hot-plug de MCP em runtime + +```bash +curl -X POST http://127.0.0.1:8080/mcp -H 'Content-Type: application/json' \ + -d '{"name": "meu-mcp", "command": "python3", "args": ["servidor.py"]}' +``` + +## Fine-tuning PT-BR + tools (GPU modesta) + +Pipeline completo — piloto no 3B, produção no 10B: + +```bash +# 1. Gerar dataset sintético de tool-calling a partir das tools reais +bitnet-studio mcp protheus-rag # ver tools disponíveis +bitnet-studio dataset synth data/ptbr_tools.jsonl \ + --tools-json data/tools.json --asks data/perguntas.txt -n 10 + +# 2. Validar +bitnet-studio dataset validate data/ptbr_tools.jsonl + +# 3. QLoRA (GPU). Piloto 3B primeiro: +bitnet-studio finetune --base tiiuae/Falcon3-3B-Instruct \ + --dataset data/ptbr_tools.jsonl --out adapters/f3b-ptbr-tools + +# Produção 10B (GPU 8-16GB: reduza --max-seq se faltar VRAM): +bitnet-studio finetune --base tiiuae/Falcon3-10B-Instruct \ + --dataset data/ptbr_tools.jsonl --out adapters/f10b-ptbr-tools \ + --max-seq 512 + +# 4. Merge + quantizar → GGUF pronto para CPU +bitnet-studio merge --base tiiuae/Falcon3-10B-Instruct \ + --adapter adapters/f10b-ptbr-tools \ + --name falcon3-10b-ptbr-tools --workdir work/ + +# 5. Registrar em configs/models.yaml e servir +``` + +## Export para outras plataformas + +```bash +bitnet-studio export gguf --source work/falcon3-10b-ptbr-tools-Q4_K_M.gguf \ + --name falcon3-10b-ptbr-tools +bitnet-studio export ollama --source work/falcon3-10b-ptbr-tools-Q4_K_M.gguf \ + --name falcon3-10b-ptbr-tools +bitnet-studio export hf --source work/falcon3-10b-ptbr-tools-merged \ + --name falcon3-10b-ptbr-tools +``` + +## Garantias D4 + +- Inferência 100% CPU (kernels L2-L5 do BitNet CPU-Universal) +- Servidor escuta apenas em `127.0.0.1` +- Web UI sem CDN, sem fonts externas, sem analytics +- `report_to=[]` no treino (sem wandb/telemetria) +- `--offline` em finetune/merge para ambientes air-gapped +- MCPs são subprocess locais auditáveis (stdio, sem rede no bridge) diff --git a/bitnet-studio/colab_f10b_run.py b/bitnet-studio/colab_f10b_run.py new file mode 100644 index 000000000..9f9321fe5 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/colab_f10b_run.py @@ -0,0 +1,156 @@ +"""Falcon 10B fine-tune — versão pura Python para %run no Colab. + +USO NO COLAB: + !rm -rf /content/BitNet + !git clone --depth 1 https://github.com/peder1981/BitNet.git /content/BitNet + %run /content/BitNet/bitnet-studio/colab_f10b_run.py +""" + +# 1. Verificar GPU +import torch + +if not torch.cuda.is_available(): + raise SystemExit( + "\n" + "=" * 60 + "\n" + "❌ ERRO: GPU não detectada!\n\n" + "O Google Colab está em modo CPU. Para corrigir:\n" + " 1. Menu → Runtime → Change runtime type\n" + " 2. Hardware accelerator: GPU\n" + " 3. Save\n" + " 4. Menu → Runtime → Restart runtime\n" + " 5. Execute esta célula novamente\n" + + "=" * 60 + ) + +print(f"✅ GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") +print(f"✅ VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB") + +# 2. Instalar +import subprocess, sys +subprocess.check_call([ + sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", + "transformers==4.40.0", "peft==0.11.0", "datasets==2.19.0", + "accelerate==0.30.0", "bitsandbytes==0.43.0", "safetensors", + "sentencepiece", # Requerido pelo tokenizer Falcon3 +]) + +# 3. Dataset +import json, os +from urllib.request import urlopen + +DATASET_URL = "https://raw.githubusercontent.com/peder1981/BitNet/main/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_large.jsonl" +OUTPUT = "/content/f10b-ptbr-tools-qlora" + +print("Baixando dataset...") +with urlopen(DATASET_URL) as resp: + dataset_text = resp.read().decode("utf-8") + +rows = [] +for line in dataset_text.strip().split("\n"): + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +# 4. Tokenizer (workaround bug tokenizers + Falcon3) +from transformers import AutoTokenizer +import transformers + +MODEL = "tiiuae/Falcon3-10B-Instruct" + +# Limpar TODO cache HuggingFace para evitar tokenizer corrompido +import shutil +hf_cache = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub") +if os.path.exists(hf_cache): + shutil.rmtree(hf_cache, ignore_errors=True) + print("Cache HuggingFace limpo") + +# Forçar tokenizer lento +transformers.utils.import_utils.is_tokenizers_available = lambda: False + +tok = AutoTokenizer.from_pretrained( + MODEL, + trust_remote_code=True, + use_fast=False, +) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +# 5. Modelo QLoRA +from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling +from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training +from datasets import Dataset + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + load_in_4bit=True, + bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, + bnb_4bit_use_double_quant=True, + bnb_4bit_quant_type="nf4", + device_map="auto", + trust_remote_code=True, + max_memory={0: "14GiB"}, +) +model = prepare_model_for_kbit_training(model) + +lora = LoraConfig( + r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.05, + bias="none", task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +# 6. Treino +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=128, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"], +) + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=300, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=8, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=30, + logging_steps=10, + save_strategy="steps", save_steps=50, + optim="paged_adamw_8bit", + fp16=False, bf16=True, + seed=42, report_to=[], + gradient_checkpointing=True, +) + +trainer = Trainer( + model=model, args=args, train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("\n=== INICIANDO TREINO FALCON 10B ===") +print("⚠️ Se der OOM, reinicie e use colab_f3b_run.py") +trainer.train() + +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"\n✅ Adapter salvo em: {OUTPUT}") + +# 7. Download +from google.colab import files +import shutil + +shutil.make_archive("/content/f10b-ptbr-tools-qlora", "zip", OUTPUT) +files.download("/content/f10b-ptbr-tools-qlora.zip") +print("📥 Download iniciado!") diff --git a/bitnet-studio/colab_f3b_exec.py b/bitnet-studio/colab_f3b_exec.py new file mode 100644 index 000000000..2b6bad166 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/colab_f3b_exec.py @@ -0,0 +1,162 @@ +"""Falcon 3B fine-tune — versão exec() para Colab (sem %run). + +USO NO COLAB (cole em UMA célula, sem indentação): + exec(open('/content/BitNet/bitnet-studio/colab_f3b_exec.py').read()) + +OU, se ainda não clonou: + !rm -rf /content/BitNet && git clone --depth 1 https://github.com/peder1981/BitNet.git /content/BitNet + exec(open('/content/BitNet/bitnet-studio/colab_f3b_exec.py').read()) +""" + +# ========== INÍCIO DO SCRIPT ========== + +import torch + +if not torch.cuda.is_available(): + raise SystemExit( + "\n" + "=" * 60 + "\n" + "ERRO: GPU não detectada!\n\n" + "O Google Colab está em modo CPU. Para corrigir:\n" + " 1. Menu → Runtime → Change runtime type\n" + " 2. Hardware accelerator: GPU\n" + " 3. Save\n" + " 4. Menu → Runtime → Restart runtime\n" + " 5. Execute esta célula novamente\n" + + "=" * 60 + ) + +print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") +print(f"VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB") + +import subprocess, sys + +# Instalar dependências +subprocess.check_call([ + sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", + "transformers==4.40.0", "peft==0.11.0", "datasets==2.19.0", + "accelerate==0.30.0", "bitsandbytes==0.43.0", "safetensors", + "sentencepiece", +]) + +# FIX: Desinstalar tokenizers (biblioteca Rust que conflita com Falcon3) +print("Desinstalando tokenizers (workaround)...") +subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "uninstall", "-y", "tokenizers"]) + +# Recarregar transformers sem tokenizers +for mod_name in list(sys.modules.keys()): + if "transformers" in mod_name: + del sys.modules[mod_name] + +import transformers +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling +from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training +from datasets import Dataset + +# Dataset +import json, os +from urllib.request import urlopen + +DATASET_URL = "https://raw.githubusercontent.com/peder1981/BitNet/main/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl" +OUTPUT = "/content/f3b-ptbr-tools-qlora" + +print("Baixando dataset...") +with urlopen(DATASET_URL) as resp: + dataset_text = resp.read().decode("utf-8") + +rows = [] +for line in dataset_text.strip().split("\n"): + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +# Tokenizer (sem tokenizers library) +MODEL = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" + +import shutil +hf_cache = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub") +if os.path.exists(hf_cache): + shutil.rmtree(hf_cache, ignore_errors=True) + print("Cache limpo") + +print("Carregando tokenizer (modo lento)...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained( + MODEL, + trust_remote_code=True, + use_fast=False, +) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +print("Tokenizer OK!") + +# Modelo QLoRA +print("Carregando modelo QLoRA...") +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + load_in_4bit=True, + bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, + bnb_4bit_use_double_quant=True, + bnb_4bit_quant_type="nf4", + device_map="auto", + trust_remote_code=True, +) +model = prepare_model_for_kbit_training(model) + +lora = LoraConfig( + r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, + bias="none", task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +# Treino +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=256, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"], +) + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=200, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=4, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=20, + logging_steps=10, + save_strategy="steps", save_steps=50, + optim="paged_adamw_8bit", + fp16=False, bf16=True, + seed=42, report_to=[], +) + +trainer = Trainer( + model=model, args=args, train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("\n=== INICIANDO TREINO ===") +trainer.train() + +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"\nAdapter salvo em: {OUTPUT}") + +# Download +from google.colab import files +shutil.make_archive("/content/f3b-ptbr-tools-qlora", "zip", OUTPUT) +files.download("/content/f3b-ptbr-tools-qlora.zip") +print("Download iniciado!") diff --git a/bitnet-studio/colab_f3b_fix.py b/bitnet-studio/colab_f3b_fix.py new file mode 100644 index 000000000..020757589 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/colab_f3b_fix.py @@ -0,0 +1,160 @@ +"""Falcon 3B fine-tune — versão com fix definitivo para tokenizer. + +USO NO COLAB: + !rm -rf /content/BitNet && git clone --depth 1 https://github.com/peder1981/BitNet.git /content/BitNet + %run /content/BitNet/bitnet-studio/colab_f3b_fix.py +""" + +# 1. Verificar GPU +import torch + +if not torch.cuda.is_available(): + raise SystemExit( + "\n" + "=" * 60 + "\n" + "ERRO: GPU não detectada!\n\n" + "O Google Colab está em modo CPU. Para corrigir:\n" + " 1. Menu → Runtime → Change runtime type\n" + " 2. Hardware accelerator: GPU\n" + " 3. Save\n" + " 4. Menu → Runtime → Restart runtime\n" + " 5. Execute esta célula novamente\n" + + "=" * 60 + ) + +print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") +print(f"VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB") + +# 2. Instalar dependências +import subprocess, sys +subprocess.check_call([ + sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", + "transformers==4.40.0", "peft==0.11.0", "datasets==2.19.0", + "accelerate==0.30.0", "bitsandbytes==0.43.0", "safetensors", + "sentencepiece", +]) + +# FIX: Desinstalar tokenizers (biblioteca Rust que conflita com Falcon3) +print("Desinstalando tokenizers (workaround)...") +subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "uninstall", "-y", "tokenizers"]) + +# Recarregar transformers sem tokenizers +import importlib +import transformers +transformers.utils.import_utils.is_tokenizers_available = lambda: False +for mod_name in list(sys.modules.keys()): + if "transformers" in mod_name: + del sys.modules[mod_name] +import transformers +from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling +from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training +from datasets import Dataset + +# 3. Dataset +import json, os +from urllib.request import urlopen + +DATASET_URL = "https://raw.githubusercontent.com/peder1981/BitNet/main/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl" +OUTPUT = "/content/f3b-ptbr-tools-qlora" + +print("Baixando dataset...") +with urlopen(DATASET_URL) as resp: + dataset_text = resp.read().decode("utf-8") + +rows = [] +for line in dataset_text.strip().split("\n"): + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +# 4. Tokenizer (sem tokenizers library) +MODEL = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" + +# Limpar cache +import shutil +hf_cache = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub") +if os.path.exists(hf_cache): + shutil.rmtree(hf_cache, ignore_errors=True) + print("Cache limpo") + +print("Carregando tokenizer (modo lento)...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained( + MODEL, + trust_remote_code=True, + use_fast=False, +) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +print("Tokenizer OK!") + +# 5. Modelo QLoRA +print("Carregando modelo QLoRA...") +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + load_in_4bit=True, + bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, + bnb_4bit_use_double_quant=True, + bnb_4bit_quant_type="nf4", + device_map="auto", + trust_remote_code=True, +) +model = prepare_model_for_kbit_training(model) + +lora = LoraConfig( + r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, + bias="none", task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +# 6. Treino +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=256, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"], +) + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=200, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=4, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=20, + logging_steps=10, + save_strategy="steps", save_steps=50, + optim="paged_adamw_8bit", + fp16=False, bf16=True, + seed=42, report_to=[], +) + +trainer = Trainer( + model=model, args=args, train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("\n=== INICIANDO TREINO ===") +trainer.train() + +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"\nAdapter salvo em: {OUTPUT}") + +# 7. Download +from google.colab import files +shutil.make_archive("/content/f3b-ptbr-tools-qlora", "zip", OUTPUT) +files.download("/content/f3b-ptbr-tools-qlora.zip") +print("Download iniciado!") diff --git a/bitnet-studio/colab_f3b_run.py b/bitnet-studio/colab_f3b_run.py new file mode 100644 index 000000000..dfbd8378d --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/colab_f3b_run.py @@ -0,0 +1,153 @@ +"""Falcon 3B fine-tune — versão pura Python para %run no Colab. + +USO NO COLAB: + !rm -rf /content/BitNet + !git clone --depth 1 https://github.com/peder1981/BitNet.git /content/BitNet + %run /content/BitNet/bitnet-studio/colab_f3b_run.py +""" + +# 1. Verificar GPU +import torch + +if not torch.cuda.is_available(): + raise SystemExit( + "\n" + "=" * 60 + "\n" + "❌ ERRO: GPU não detectada!\n\n" + "O Google Colab está em modo CPU. Para corrigir:\n" + " 1. Menu → Runtime → Change runtime type\n" + " 2. Hardware accelerator: GPU\n" + " 3. Save\n" + " 4. Menu → Runtime → Restart runtime\n" + " 5. Execute esta célula novamente\n" + + "=" * 60 + ) + +print(f"✅ GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") +print(f"✅ VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB") + +# 2. Instalar dependências +import subprocess, sys +subprocess.check_call([ + sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", + "transformers==4.40.0", "peft==0.11.0", "datasets==2.19.0", + "accelerate==0.30.0", "bitsandbytes==0.43.0", "safetensors", + "sentencepiece", # Requerido pelo tokenizer Falcon3 +]) + +# 3. Baixar dataset diretamente (sem !git clone) +import json, os +from urllib.request import urlopen + +DATASET_URL = "https://raw.githubusercontent.com/peder1981/BitNet/main/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl" +OUTPUT = "/content/f3b-ptbr-tools-qlora" + +print("Baixando dataset...") +with urlopen(DATASET_URL) as resp: + dataset_text = resp.read().decode("utf-8") + +rows = [] +for line in dataset_text.strip().split("\n"): + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +# 4. Tokenizer (workaround bug tokenizers + Falcon3) +from transformers import AutoTokenizer +import transformers + +MODEL = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" + +# Limpar TODO cache HuggingFace para evitar tokenizer corrompido +import shutil +hf_cache = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub") +if os.path.exists(hf_cache): + shutil.rmtree(hf_cache, ignore_errors=True) + print("Cache HuggingFace limpo") + +# Forçar tokenizer lento +transformers.utils.import_utils.is_tokenizers_available = lambda: False + +tok = AutoTokenizer.from_pretrained( + MODEL, + trust_remote_code=True, + use_fast=False, +) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +# 5. Modelo QLoRA +from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling +from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training +from datasets import Dataset + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + load_in_4bit=True, + bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, + bnb_4bit_use_double_quant=True, + bnb_4bit_quant_type="nf4", + device_map="auto", + trust_remote_code=True, +) +model = prepare_model_for_kbit_training(model) + +lora = LoraConfig( + r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, + bias="none", task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +# 6. Treino +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=256, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"], +) + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=200, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=4, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=20, + logging_steps=10, + save_strategy="steps", save_steps=50, + optim="paged_adamw_8bit", + fp16=False, bf16=True, + seed=42, report_to=[], +) + +trainer = Trainer( + model=model, args=args, train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("\n=== INICIANDO TREINO FALCON 3B ===") +trainer.train() + +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"\n✅ Adapter salvo em: {OUTPUT}") + +# 7. Download +from google.colab import files +import shutil + +shutil.make_archive("/content/f3b-ptbr-tools-qlora", "zip", OUTPUT) +files.download("/content/f3b-ptbr-tools-qlora.zip") +print("📥 Download iniciado!") diff --git a/bitnet-studio/colab_finetune.ipynb b/bitnet-studio/colab_finetune.ipynb new file mode 100644 index 000000000..56c265a97 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/colab_finetune.ipynb @@ -0,0 +1,162 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# BitNet Studio — Fine-tune QLoRA PT-BR + Tool-calling\\n", + "\\n", + "**GPU**: T4 (16GB VRAM) — gratuito no Google Colab\\n", + "**Modelo**: Falcon3-3B-Instruct\\n", + "**Técnica**: QLoRA 4-bit (bitsandbytes)\\n", + "**Dataset**: 61 exemplos de tool-calling em PT-BR" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 1. Instalar dependências\\n", + "!pip install -q transformers peft datasets accelerate bitsandbytes safetensors" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 2. Clonar repo e carregar dataset\\n", + "!git clone https://github.com/peder1981/BitNet.git /content/BitNet\\n", + "import json\\n", + "from datasets import Dataset\\n", + "\\n", + "DATASET = '/content/BitNet/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl'\\n", + "rows = []\\n", + "with open(DATASET, encoding='utf-8') as f:\\n", + " for line in f:\\n", + " if line.strip():\\n", + " rows.append(json.loads(line))\\n", + "\\n", + "def to_text(messages):\\n", + " parts = []\\n", + " for m in messages:\\n", + " if m['role'] == 'system':\\n", + " parts.append(f\"<|system|>\\n{m['content']}\")\\n", + " elif m['role'] == 'user':\\n", + " parts.append(f\"<|user|>\\n{m['content']}\")\\n", + " else:\\n", + " parts.append(f\"<|assistant|>\\n{m['content']}\")\\n", + " return '\\n'.join(parts) + '\\n<|assistant|>\\n'\\n", + "\\n", + "texts = [to_text(r['messages']) for r in rows]\\n", + "print(f'Dataset: {len(texts)} exemplos')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 3. Configurar modelo QLoRA\\n", + "import torch\\n", + "from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling\\n", + "from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training\\n", + "\\n", + "MODEL = 'tiiuae/Falcon3-3B-Instruct'\\n", + "OUTPUT = '/content/f3b-ptbr-tools-qlora'\\n", + "\\n", + "tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True)\\n", + "if tok.pad_token is None:\\n", + " tok.pad_token = tok.eos_token\\n", + "\\n", + "model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\\n", + " MODEL,\\n", + " load_in_4bit=True,\\n", + " bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,\\n", + " bnb_4bit_use_double_quant=True,\\n", + " bnb_4bit_quant_type='nf4',\\n", + " device_map='auto',\\n", + " trust_remote_code=True,\\n", + ")\\n", + "\\n", + "model = prepare_model_for_kbit_training(model)\\n", + "\\n", + "lora = LoraConfig(\\n", + " r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05,\\n", + " bias='none', task_type='CAUSAL_LM',\\n", + " target_modules=['q_proj','k_proj','v_proj','o_proj','gate_proj','up_proj','down_proj'],\\n", + ")\\n", + "model = get_peft_model(model, lora)\\n", + "model.print_trainable_parameters()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 4. Tokenizar e treinar\\n", + "ds = Dataset.from_dict({'text': texts}).map(\\n", + " lambda b: tok(b['text'], truncation=True, max_length=256, padding=False),\\n", + " batched=True, remove_columns=['text']\\n", + ")\\n", + "\\n", + "args = TrainingArguments(\\n", + " output_dir=OUTPUT + '/checkpoints',\\n", + " max_steps=200,\\n", + " per_device_train_batch_size=1,\\n", + " gradient_accumulation_steps=4,\\n", + " learning_rate=2e-4,\\n", + " warmup_steps=20,\\n", + " logging_steps=10,\\n", + " save_strategy='steps', save_steps=50,\\n", + " optim='paged_adamw_8bit',\\n", + " fp16=False, bf16=True,\\n", + " seed=42, report_to=[],\\n", + ")\\n", + "\\n", + "trainer = Trainer(\\n", + " model=model, args=args, train_dataset=ds,\\n", + " data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False),\\n", + ")\\n", + "\\n", + "trainer.train()\\n", + "model.save_pretrained(OUTPUT)\\n", + "tok.save_pretrained(OUTPUT)\\n", + "print(f'Adapter salvo em: {OUTPUT}')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 5. Fazer download do adapter\\n", + "from google.colab import files\\n", + "import shutil\\n", + "\\n", + "shutil.make_archive('/content/f3b-ptbr-tools-qlora', 'zip', OUTPUT)\\n", + "files.download('/content/f3b-ptbr-tools-qlora.zip')" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "name": "python", + "version": "3.10.0" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/bitnet-studio/colab_finetune_falcon10b.ipynb b/bitnet-studio/colab_finetune_falcon10b.ipynb new file mode 100644 index 000000000..f73361252 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/colab_finetune_falcon10b.ipynb @@ -0,0 +1,176 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# BitNet Studio — Fine-tune Falcon3-10B QLoRA PT-BR + Tool-calling\\n", + "\\n", + "⚠️ **Atenção**: Falcon 10B em QLoRA 4-bit consome ~12-14GB VRAM.\\n", + "No Google Colab T4 (16GB), use batch=1 e seq_len=128 para evitar OOM.\\n", + "\\n", + "**Alternativa recomendada**: Colab Pro (A100 40GB) ou RunPod/Vast.ai (RTX 3090 24GB).\\n", + "\\n", + "**Dataset**: 162 exemplos de tool-calling em PT-BR" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 1. Instalar dependências\\n", + "!pip install -q transformers peft datasets accelerate bitsandbytes safetensors\\n", + "import torch\\n", + "print(f'GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}')\\n", + "print(f'VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 2. Clonar repo e carregar dataset\\n", + "!git clone https://github.com/peder1981/BitNet.git /content/BitNet\\n", + "import json\\n", + "from datasets import Dataset\\n", + "\\n", + "DATASET = '/content/BitNet/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_large.jsonl'\\n", + "rows = []\\n", + "with open(DATASET, encoding='utf-8') as f:\\n", + " for line in f:\\n", + " if line.strip():\\n", + " rows.append(json.loads(line))\\n", + "\\n", + "def to_text(messages):\\n", + " parts = []\\n", + " for m in messages:\\n", + " if m['role'] == 'system':\\n", + " parts.append(f\"<|system|>\\n{m['content']}\")\\n", + " elif m['role'] == 'user':\\n", + " parts.append(f\"<|user|>\\n{m['content']}\")\\n", + " else:\\n", + " parts.append(f\"<|assistant|>\\n{m['content']}\")\\n", + " return '\\n'.join(parts) + '\\n<|assistant|>\\n'\\n", + "\\n", + "texts = [to_text(r['messages']) for r in rows]\\n", + "print(f'Dataset: {len(texts)} exemplos')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 3. Configurar modelo QLoRA (otimizado para T4 16GB)\\n", + "from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling\\n", + "from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training\\n", + "\\n", + "MODEL = 'tiiuae/Falcon3-10B-Instruct'\\n", + "OUTPUT = '/content/f10b-ptbr-tools-qlora'\\n", + "\\n", + "tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True)\\n", + "if tok.pad_token is None:\\n", + " tok.pad_token = tok.eos_token\\n", + "\\n", + "# QLoRA 4-bit com double quant para economizar VRAM\\n", + "model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\\n", + " MODEL,\\n", + " load_in_4bit=True,\\n", + " bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,\\n", + " bnb_4bit_use_double_quant=True,\\n", + " bnb_4bit_quant_type='nf4',\\n", + " device_map='auto',\\n", + " trust_remote_code=True,\\n", + " # Otimizações VRAM\\n", + " max_memory={0: '14GiB'}, # Limitar VRAM usada\\n", + ")\\n", + "\\n", + "model = prepare_model_for_kbit_training(model)\\n", + "\\n", + "lora = LoraConfig(\\n", + " r=8, # Menor rank para economizar VRAM\\n", + " lora_alpha=16,\\n", + " lora_dropout=0.05,\\n", + " bias='none',\\n", + " task_type='CAUSAL_LM',\\n", + " target_modules=['q_proj','k_proj','v_proj','o_proj'], # Apenas atenção\\n", + ")\\n", + "model = get_peft_model(model, lora)\\n", + "model.print_trainable_parameters()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 4. Tokenizar e treinar (seq_len curta para T4)\\n", + "MAX_SEQ_LEN = 128 # Reduzido para economizar VRAM\\n", + "\\n", + "ds = Dataset.from_dict({'text': texts}).map(\\n", + " lambda b: tok(b['text'], truncation=True, max_length=MAX_SEQ_LEN, padding=False),\\n", + " batched=True, remove_columns=['text']\\n", + ")\\n", + "\\n", + "args = TrainingArguments(\\n", + " output_dir=OUTPUT + '/checkpoints',\\n", + " max_steps=300,\\n", + " per_device_train_batch_size=1,\\n", + " gradient_accumulation_steps=8, # Maior para simular batch maior\\n", + " learning_rate=2e-4,\\n", + " warmup_steps=30,\\n", + " logging_steps=10,\\n", + " save_strategy='steps', save_steps=50,\\n", + " optim='paged_adamw_8bit',\\n", + " fp16=False, bf16=True,\\n", + " seed=42,\\n", + " report_to=[],\\n", + " gradient_checkpointing=True, # Economiza VRAM\\n", + ")\\n", + "\\n", + "trainer = Trainer(\\n", + " model=model, args=args, train_dataset=ds,\\n", + " data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False),\\n", + ")\\n", + "\\n", + "trainer.train()\\n", + "model.save_pretrained(OUTPUT)\\n", + "tok.save_pretrained(OUTPUT)\\n", + "print(f'Adapter salvo em: {OUTPUT}')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# 5. Fazer download do adapter\\n", + "from google.colab import files\\n", + "import shutil\\n", + "\\n", + "shutil.make_archive('/content/f10b-ptbr-tools-qlora', 'zip', OUTPUT)\\n", + "files.download('/content/f10b-ptbr-tools-qlora.zip')" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "name": "python", + "version": "3.10.0" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 4 +} diff --git a/bitnet-studio/colab_oneclick_f10b.py b/bitnet-studio/colab_oneclick_f10b.py new file mode 100644 index 000000000..17ad6ccca --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/colab_oneclick_f10b.py @@ -0,0 +1,146 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""One-click fine-tune Falcon3-10B no Google Colab. + +COPIE TODO este arquivo para UMA célula no Colab e execute. +⚠️ Requer: GPU T4 (16GB VRAM) — otimizado para evitar OOM. +""" + +# ========== CÉLULA ÚNICA — COPIE TUDO ========== + +# 1. Instalar +import subprocess, sys +subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", + "transformers==4.40.0", "peft==0.11.0", "datasets==2.19.0", + "accelerate==0.30.0", "bitsandbytes==0.43.0", "safetensors"]) + +import torch, json, shutil + +# ========== VERIFICAÇÃO DE GPU ========== +if not torch.cuda.is_available(): + raise SystemExit( + "\n" + "="*60 + "\n" + "❌ ERRO: GPU não detectada!\n\n" + "O Google Colab está em modo CPU. Para corrigir:\n" + " 1. Menu → Runtime → Change runtime type\n" + " 2. Hardware accelerator: GPU\n" + " 3. Save\n" + " 4. Menu → Runtime → Restart runtime\n" + " 5. Execute esta célula novamente\n" + + "="*60 + ) + +print(f"✅ GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") +print(f"✅ VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB") +print() + +from datasets import Dataset +from transformers import ( + AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, + TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling +) +from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training + +# 2. Dataset (usa large com 162 exemplos) +!git clone --depth 1 https://github.com/peder1981/BitNet.git /content/BitNet + +DATASET = '/content/BitNet/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_large.jsonl' +OUTPUT = '/content/f10b-ptbr-tools-qlora' + +rows = [] +with open(DATASET, encoding='utf-8') as f: + for line in f: + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m['role'] == 'system': + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m['role'] == 'user': + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return '\n'.join(parts) + '\n<|assistant|>\n' + +texts = [to_text(r['messages']) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +# 3. Modelo QLoRA (otimizado T4) +MODEL = 'tiiuae/Falcon3-10B-Instruct' + +# Workaround: limpar cache do tokenizer se estiver corrompido +import os +cache_dir = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub/models--tiiuae--Falcon3-10B-Instruct") +if os.path.exists(cache_dir): + import shutil + shutil.rmtree(cache_dir, ignore_errors=True) + print("Cache do tokenizer limpo") + +# Forçar tokenizer lento (workaround bug tokenizers + Falcon3) +import transformers +transformers.utils.import_utils.is_tokenizers_available = lambda: False + +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True, use_fast=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + load_in_4bit=True, + bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, + bnb_4bit_use_double_quant=True, + bnb_4bit_quant_type='nf4', + device_map='auto', + trust_remote_code=True, + max_memory={0: '14GiB'}, +) +model = prepare_model_for_kbit_training(model) + +lora = LoraConfig( + r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.05, + bias='none', task_type='CAUSAL_LM', + target_modules=['q_proj','k_proj','v_proj','o_proj'], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +# 4. Treino (seq curta para economizar VRAM) +ds = Dataset.from_dict({'text': texts}).map( + lambda b: tok(b['text'], truncation=True, max_length=128, padding=False), + batched=True, remove_columns=['text'] +) + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + '/checkpoints', + max_steps=300, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=8, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=30, + logging_steps=10, + save_strategy='steps', save_steps=50, + optim='paged_adamw_8bit', + fp16=False, bf16=True, + seed=42, report_to=[], + gradient_checkpointing=True, +) + +trainer = Trainer( + model=model, args=args, train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("\n=== INICIANDO TREINO FALCON 10B ===") +print("⚠️ Se der OOM, reinicie e use o Falcon3-3B em vez disso") +trainer.train() + +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"\nAdapter salvo em: {OUTPUT}") + +# 5. Download +from google.colab import files +shutil.make_archive('/content/f10b-ptbr-tools-qlora', 'zip', OUTPUT) +files.download('/content/f10b-ptbr-tools-qlora.zip') +print("Download iniciado!") diff --git a/bitnet-studio/colab_oneclick_f3b.py b/bitnet-studio/colab_oneclick_f3b.py new file mode 100644 index 000000000..5ba07a4c8 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/colab_oneclick_f3b.py @@ -0,0 +1,143 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""One-click fine-tune Falcon3-3B no Google Colab. + +Copie TODO este arquivo para UMA célula no Colab e execute. +Requer: GPU T4 (16GB VRAM) +""" + +# ========== CÉLULA ÚNICA — COPIE TUDO ========== + +# 1. Instalar +import subprocess, sys +subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", + "transformers==4.40.0", "peft==0.11.0", "datasets==2.19.0", + "accelerate==0.30.0", "bitsandbytes==0.43.0", "safetensors"]) + +import torch, json, shutil + +# ========== VERIFICAÇÃO DE GPU ========== +if not torch.cuda.is_available(): + raise SystemExit( + "\n" + "="*60 + "\n" + "❌ ERRO: GPU não detectada!\n\n" + "O Google Colab está em modo CPU. Para corrigir:\n" + " 1. Menu → Runtime → Change runtime type\n" + " 2. Hardware accelerator: GPU\n" + " 3. Save\n" + " 4. Menu → Runtime → Restart runtime\n" + " 5. Execute esta célula novamente\n" + + "="*60 + ) + +print(f"✅ GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") +print(f"✅ VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB") +print() + +from datasets import Dataset +from transformers import ( + AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, + TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling +) +from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training + +# 2. Dataset +!git clone --depth 1 https://github.com/peder1981/BitNet.git /content/BitNet + +DATASET = '/content/BitNet/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl' +OUTPUT = '/content/f3b-ptbr-tools-qlora' + +rows = [] +with open(DATASET, encoding='utf-8') as f: + for line in f: + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m['role'] == 'system': + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m['role'] == 'user': + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return '\n'.join(parts) + '\n<|assistant|>\n' + +texts = [to_text(r['messages']) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +# 3. Modelo QLoRA +MODEL = 'tiiuae/Falcon3-3B-Instruct' + +# Workaround: limpar cache do tokenizer se estiver corrompido +import os +cache_dir = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub/models--tiiuae--Falcon3-3B-Instruct") +if os.path.exists(cache_dir): + import shutil + shutil.rmtree(cache_dir, ignore_errors=True) + print("Cache do tokenizer limpo") + +# Forçar tokenizer lento (workaround bug tokenizers + Falcon3) +import transformers +transformers.utils.import_utils.is_tokenizers_available = lambda: False + +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True, use_fast=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + load_in_4bit=True, + bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, + bnb_4bit_use_double_quant=True, + bnb_4bit_quant_type='nf4', + device_map='auto', + trust_remote_code=True, +) +model = prepare_model_for_kbit_training(model) + +lora = LoraConfig( + r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, + bias='none', task_type='CAUSAL_LM', + target_modules=['q_proj','k_proj','v_proj','o_proj','gate_proj','up_proj','down_proj'], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +# 4. Treino +ds = Dataset.from_dict({'text': texts}).map( + lambda b: tok(b['text'], truncation=True, max_length=256, padding=False), + batched=True, remove_columns=['text'] +) + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + '/checkpoints', + max_steps=200, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=4, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=20, + logging_steps=10, + save_strategy='steps', save_steps=50, + optim='paged_adamw_8bit', + fp16=False, bf16=True, + seed=42, report_to=[], +) + +trainer = Trainer( + model=model, args=args, train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("\n=== INICIANDO TREINO FALCON 3B ===") +trainer.train() + +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"\nAdapter salvo em: {OUTPUT}") + +# 5. Download +from google.colab import files +shutil.make_archive('/content/f3b-ptbr-tools-qlora', 'zip', OUTPUT) +files.download('/content/f3b-ptbr-tools-qlora.zip') +print("Download iniciado!") diff --git a/bitnet-studio/configs/mcp.json b/bitnet-studio/configs/mcp.json new file mode 100644 index 000000000..4a76ab39e --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/configs/mcp.json @@ -0,0 +1,10 @@ +{ + "mcpServers": { + "protheus-rag": { + "command": "/home/peder/rag-protheus/.venv/bin/python3", + "args": ["/home/peder/rag-protheus/mcp_server_direct.py"], + "env": { "PYTHONPATH": "/home/peder/rag-protheus" }, + "enabled": true + } + } +} diff --git a/bitnet-studio/configs/models.yaml b/bitnet-studio/configs/models.yaml new file mode 100644 index 000000000..9580736f4 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/configs/models.yaml @@ -0,0 +1,34 @@ +# Registry de modelos do BitNet Studio. +# Caminhos relativos resolvem contra BITNET_MODELS_DIR +# (default: /media/peder/DATA/BitNet/models). + +models: + falcon3-10b-1.58: + gguf: Falcon3-10B-Instruct-1.58bit-GGUF/ggml-model-i2_s.gguf + chat_template: falcon + n_ctx: 4096 + description: "Falcon3 10B 1.58bit — alvo do fine-tune PT-BR + tools" + + falcon3-3b-1.58: + gguf: Falcon3-3B-Instruct-1.58bit/ggml-model-i2_s.gguf + chat_template: falcon + n_ctx: 4096 + description: "Falcon3 3B 1.58bit — piloto rápido para validar pipeline" + + falcon3-3b-q4: + gguf: Falcon3-3B-Instruct-Q4/Falcon3-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf + chat_template: falcon + n_ctx: 4096 + description: "Falcon3 3B Q4_K_M — baseline de qualidade" + + bitnet-2b: + gguf: BitNet-b1.58-2B-4T/ggml-model-i2_s.gguf + chat_template: falcon + n_ctx: 4096 + description: "BitNet-2B nativo 1.58bit" + + llama2-7b-q4: + gguf: Llama-2-7B-GGUF/llama-2-7b.Q4_K_M.gguf + chat_template: llama2 + n_ctx: 4096 + description: "Llama-2 7B Q4_K_M — referência de benchmark" diff --git a/bitnet-studio/data/README.md b/bitnet-studio/data/README.md new file mode 100644 index 000000000..8e5f0efec --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/data/README.md @@ -0,0 +1,105 @@ +# Dataset de Fine-tune PT-BR Tool-calling + +## Visão Geral + +Dataset para fine-tune de modelos Falcon3-Instruct em português brasileiro com habilidades de tool-calling via MCP (Model Context Protocol). + +## Estrutura + +Formato OpenAI Chat: conversas de 4 turnos (user → assistant tool call → user tool result → assistant answer). + +```json +{ + "messages": [ + {"role": "user", "content": "pergunta do usuário"}, + {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"tool-name\", \"arguments\": {...}}\n"}, + {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `tool-name`:\n```\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, + {"role": "assistant", "content": "resposta final em português"} + ] +} +``` + +## Arquivos + +- `ptbr_tools_train.jsonl` — 61 exemplos (dataset inicial) +- `ptbr_tools_train_large.jsonl` — 162 exemplos (dataset expandido com variações) +- `ptbr_tools_train_premium.jsonl` — 19 exemplos (dataset premium com exemplos realistas) + +## Tools Cobertas + +1. **protheus-rag__consultar_base_direta** — Busca código-fonte AdvPL/Protheus +2. **protheus-rag__consultar_dicionario_direto** — Consulta dicionário de dados (SX3, SIX, SX6) +3. **protheus-rag__consultar_base_interna** — RAG interpretado com síntese +4. **protheus-rag__buscar_reversa_direto** — Busca skills do Reversa Framework +5. **protheus-rag__consultar_reversa_rag** — Consulta interpretada Reversa +6. **protheus-rag__mem0_search** — Busca memórias persistentes +7. **protheus-rag__mem0_add** — Adiciona memória +8. **protheus-rag__mem0_list** — Lista memórias +9. **protheus-rag__mem0_stats** — Estatísticas de memórias +10. **protheus-rag__mem0_delete** — Remove memória + +## Uso + +### Treino CPU (lento, ~10 min/step) + +```bash +python3 finetune_cpu.py +``` + +### Treino CPU Piloto (rápido, 5 steps) + +```bash +python3 finetune_cpu_mini.py +``` + +### Treino GPU — Falcon3-3B (Google Colab T4) + +Abrir `colab_finetune.ipynb` no Google Colab e executar todas as células. + +--- + +## Escalando para Falcon3-10B-Instruct + +### Comparação de Hardware + +| Opção | VRAM/RAM | Tempo 300 steps | Custo | +|-------|----------|----------------|-------| +| **Seu CPU** (35GB RAM) | ~20GB RAM | ~5-8 dias | Apenas energia | +| **Colab T4** (16GB) | ~12-14GB VRAM | ~30-40 min | Gratuito | +| **Colab Pro A100** (40GB) | ~12-14GB VRAM | ~10-15 min | $10/mês | +| **RunPod RTX 3090** (24GB) | ~12-14GB VRAM | ~15-20 min | ~$0.20/hora | + +### ⚠️ Limitações do T4 Gratuito + +O Falcon 10B em QLoRA 4-bit consome **~12-14GB VRAM**. No Colab T4 (16GB): +- Use `seq_len=128` (não 256) +- Use `batch_size=1` obrigatoriamente +- Use apenas camadas de atenção no LoRA (target_modules=`q_proj,k_proj,v_proj,o_proj`) +- Ative `gradient_checkpointing=True` +- **Risco de OOM**: se ocorrer, reduza para Falcon3-3B + +### Scripts Falcon 10B + +- `finetune_falcon10b_cpu.py` — CPU local (~20GB RAM, ~50min/step) +- `finetune_falcon10b_gpu.py` — GPU paga (RTX 3090/A100, ~15-20min total) +- `colab_finetune_falcon10b.ipynb` — Colab T4 (otimizado com seq=128) + +### Recomendação + +Para Falcon 10B, use **RunPod/Vast.ai com RTX 3090** (~$0.20/hora) ou **Colab Pro A100**. O T4 gratuito funciona mas é instável com 10B. + +## Validação + +```bash +bitnet-studio dataset validate data/ptbr_tools_train.jsonl +``` + +## Merge e Quantize + +```bash +python3 merge_and_quantize.py +# Ou via CLI: +bitnet-studio merge --base tiiuae/Falcon3-3B-Instruct \ + --adapter adapters/f3b-ptbr-tools-cpu \ + --name falcon3-3b-ptbr-tools +``` diff --git a/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl b/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl new file mode 100644 index 000000000..f3252ee70 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train.jsonl @@ -0,0 +1,61 @@ +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona a função A100Inclui?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"funcao A100Inclui\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] funcao_A100Inclui.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A100Inclui é uma User Function para inclusão de registros na tabela SA1 (Clientes)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me mostre o código da rotina de faturamento"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"rotina faturamento\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] rotina_faturamento.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A rotina de faturamento é a MATA460 (arquivo MATA460.prw)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o ponto de entrada para validar nota fiscal?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"ponto entrada validar nota fiscal\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] ponto_entrada_validar_nota_fiscal.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O ponto de entrada é MT100NF(), usado para validação de notas fiscais."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Código da função de geração de etiquetas"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"funcao geracao etiquetas\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] funcao_geracao_etiquetas.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A função é U_ETIQUET, definida em U_ETIQUET.prw."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o cadastro de fornecedores?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"cadastro fornecedores SA2\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] cadastro_fornecedores_SA2.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O cadastro de fornecedores é a rotina MATA020 (SA2)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me mostre a função de cálculo de impostos"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"funcao calculo impostos\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] funcao_calculo_impostos.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A função MaFisCalc calcula impostos no Protheus."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual a função para gerar o arquivo SPED?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"funcao gerar SPED\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] funcao_gerar_SPED.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A função SPEDFISCAL gera o arquivo SPED."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona a integração bancária?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"integracao bancaria\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] integracao_bancaria.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A integração bancária usa a função FA080Gen para geração de boletos."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me mostre o ponto de entrada do pedido de venda"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"ponto entrada pedido venda\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] ponto_entrada_pedido_venda.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O ponto de entrada é MT120BRW, executado na abertura da rotina."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Código da função de backup do Protheus"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"funcao backup Protheus\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] funcao_backup_Protheus.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A função de backup é U_BACKUP, definida em U_BACKUP.prw."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona a rotina de transferência entre armazéns?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"rotina transferencia armazens\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] rotina_transferencia_armazens.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A transferência entre armazéns é a rotina MATA310."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me mostre a função de geração de DANFE"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"funcao geracao DANFE\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] funcao_geracao_DANFE.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A função U_DANFE gera o DANFE em PDF."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o código da rotina de conciliação bancária?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"rotina conciliacao bancaria\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] rotina_conciliacao_bancaria.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A conciliação bancária é a rotina FINA250."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o ponto de entrada do cadastro de produtos?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"ponto entrada cadastro produtos\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] ponto_entrada_cadastro_produtos.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O ponto de entrada é MT010OK para validação de produtos."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me mostre a função de envio de e-mail"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"funcao envio email\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] funcao_envio_email.prw (score 0.85)\n// Código fonte encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A função U_MAIL envia e-mails via SMTP no Protheus."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quais campos tem a tabela SA2 de fornecedores?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campos tabela SA2 fornecedores\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campos_tabela_SA2_fornecedores (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "SA2 possui: A2_COD (código), A2_NOME (nome), A2_END (endereço), A2_MUN (município), A2_EST (estado), A2_CGC (CNPJ)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é o campo B1_TIPO do produto?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo B1_TIPO produto\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_B1_TIPO_produto (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "B1_TIPO indica o tipo do produto: PA (produto acabado), MP (matéria-prima), etc."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o significado do campo E1_VENCTO?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo E1_VENCTO\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_E1_VENCTO (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "E1_VENCTO é a data de vencimento do título a receber/pagar."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me mostre os campos da tabela SC6 de itens do pedido"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campos tabela SC6 itens pedido\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campos_tabela_SC6_itens_pedido (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "SC6 possui: C6_ITEM (item), C6_PRODUTO (produto), C6_QTDVEN (quantidade), C6_PRCVEN (preço)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é o campo F2_CHVNFE?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo F2_CHVNFE\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_F2_CHVNFE (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "F2_CHVNFE é a chave de acesso da NFe (44 dígitos)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o campo de desconto no pedido de venda?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo desconto pedido venda SC5\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_desconto_pedido_venda_SC5 (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O campo é C5_DESCONT (valor do desconto no pedido)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me explique o campo D2_TES"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo D2_TES\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_D2_TES (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "D2_TES é o Tipo de Entrada/Saída, usado para definir a natureza da operação fiscal."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quais campos tem a tabela SB5 de saldos?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campos tabela SB5 saldos\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campos_tabela_SB5_saldos (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "SB5 possui: B5_COD (produto), B5_QATU (quantidade atual), B5_VATU1 (valor atual)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que faz o parâmetro MV_PAR01?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"parametro MV_PAR01\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] parametro_MV_PAR01 (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "MV_PAR01 é um parâmetro genérico do Protheus, definido pelo usuário."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o campo de observação na nota fiscal?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo observacao nota fiscal SF2\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_observacao_nota_fiscal_SF2 (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O campo é F2_OBS (observações da nota fiscal)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me mostre os campos da tabela SE5 de movimentação bancária"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campos tabela SE5 movimentacao bancaria\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campos_tabela_SE5_movimentacao_bancaria (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "SE5 possui: E5_FILIAL, E5_DATA (data), E5_BANCO, E5_AGENCIA, E5_VALOR."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é o campo C6_ENTREG?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo C6_ENTREG\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_C6_ENTREG (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "C6_ENTREG indica a data de entrega prevista do item do pedido."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o campo de classificação fiscal do produto?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo classificacao fiscal produto\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_classificacao_fiscal_produto (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O campo é B1_POSIPI (código NCM/SH)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me explique o campo A1_COD_MUN"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo A1_COD_MUN\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] campo_A1_COD_MUN (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A1_COD_MUN é o código do município do cliente (IBGE)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quais índices tem a tabela SC9 de reservas?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"indices tabela SC9 reservas\", \"n_results\": 8}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] indices_tabela_SC9_reservas (score 0.88)\n// Resultado encontrado\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "SC9 tem índices por filial+pedido+item e por filial+produto+data."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o controle de série no Protheus?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"controle serie Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO controle serie Protheus é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O controle de série usa a tabela SB1 (campo B1_SERIE) e SB8 (saldo por série)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Explique o processo de requisição de compras"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"processo requisicao compras\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO processo requisicao compras é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O processo envolve: requisição (SC7), cotação, pedido de compra (SC1) e entrada (SD1)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o módulo de PCP?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"modulo PCP Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO modulo PCP Protheus é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O módulo de PCP gerencia ordens de produção (SC2), operações (SG1) e apontamentos (SG2)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o fluxo de uma devolução de venda?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"fluxo devolucao venda\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO fluxo devolucao venda é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Devolução: gera nota de devolução (SF4), estorna estoque (SD3) e atualiza financeiro."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o controle de qualidade?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"controle qualidade Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO controle qualidade Protheus é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O CQ inspeciona recebimentos (SD1) e gera apontamentos de refugo/aprovado."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Explique o processo de exportação"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"processo exportacao\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO processo exportacao é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Exportação: pedido (SC5), nota (SF2), drawback, Siscomex e Declaração de Exportação."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona a contabilização no Protheus?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"contabilizacao Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO contabilizacao Protheus é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A contabilização gera lançamentos (CT1/CT2) a partir de documentos fiscais."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o processo de remessa para conserto?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"remessa conserto\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO remessa conserto é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Remessa conserto: gera nota de remessa (SF2), envia para fornecedor, retorna com NF de entrada."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o rateio de custos?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"rateio custos Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO rateio custos Protheus é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O rateio distribui custos de centros de custo (CTT) para outros centros por percentual."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Explique o processo de transferência de saldo"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"transferencia saldo\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO transferencia saldo é um processo do Protheus que...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Transferência de saldo move quantidades entre armazéns via documento de transferência."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como usar o skill de documentação do Reversa?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"skill documentacao reversa\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] skill_documentacao_reversa.md (score 0.86)\n// Documentação encontrada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O skill /documentation-writer gera blocos ProtheusDOC para funções AdvPL/TLPP."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que faz o skill /revisa-quality?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"skill reversa-quality\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] skill_reversa-quality.md (score 0.86)\n// Documentação encontrada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O /reversa-quality audita a clareza textual do requirements."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o agente reversa-inspector?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"agente reversa-inspector\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] agente_reversa-inspector.md (score 0.86)\n// Documentação encontrada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O inspector define critérios de paridade entre legado e sistema novo."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o skill para gerar SQL seguro?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"skill SQL seguro\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] skill_SQL_seguro.md (score 0.86)\n// Documentação encontrada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O /query-builder gera SQL otimizado e seguro para tabelas Protheus."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como usar o skill de entry points?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"skill entry points\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] skill_entry_points.md (score 0.86)\n// Documentação encontrada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O /entry-point-designer cria pontos de entrada TLPP com ProtheusDOC."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é o skill /reversa-migrate?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"skill reversa-migrate\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] skill_reversa-migrate.md (score 0.86)\n// Documentação encontrada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O /reversa-migrate conduz a migração de sistemas legados com 6 agentes."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o skill /reconstructor?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"skill reconstructor\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] skill_reconstructor.md (score 0.86)\n// Documentação encontrada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em 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da ferramenta `protheus-rag__consultar_reversa_rag`:\n```\nPara criar REST endpoint TLPP, use o skill apropriado do Reversa Framework...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Use o skill /tlpp-rest-endpoint-generator com anotações @Get, @Post."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como migrar de AdvPL para TLPP?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_reversa_rag\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"migrar AdvPL TLPP\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_reversa_rag`:\n```\nPara migrar AdvPL TLPP, use o skill apropriado do Reversa Framework...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Use /advpl-to-tlpp-migration com análise automática de sintaxe."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como consumir uma API externa no Protheus?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_reversa_rag\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"consumir API externa Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_reversa_rag`:\n```\nPara consumir API externa Protheus, use o skill apropriado do Reversa Framework...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Use o /fwrest-client-generator para criar clientes FWRest."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como criar uma tela MVC no Protheus?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_reversa_rag\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"criar tela MVC Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_reversa_rag`:\n```\nPara criar tela MVC Protheus, use o skill apropriado do Reversa Framework...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Use o 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"user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_list`:\n```\nTotal: 20 memórias\n// Lista\n...\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Temos 47 memórias armazenadas."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Liste todas as memórias"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_list\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_list`:\n```\nTotal: 27 memórias\n// Lista\n...\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Temos 40 memórias armazenadas."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quais memórias temos salvas?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_list\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_list`:\n```\nTotal: 44 memórias\n// Lista\n...\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Temos 14 memórias armazenadas."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quantas memórias temos?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_stats\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_stats`:\n```\nTotal: 15 memórias\nCategorias: fact, preference, context\n...\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A base contém 16 memórias."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o total de memórias?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_stats\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_stats`:\n```\nTotal: 6 memórias\nCategorias: fact, preference, context\n...\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A base contém 16 memórias."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Estatísticas das memórias"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_stats\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_stats`:\n```\nTotal: 26 memórias\nCategorias: fact, preference, context\n...\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A base contém 31 memórias."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Estatísticas das memórias"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_stats\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_stats`:\n```\nTotal: 20 memórias\nCategorias: fact, preference, context\n...\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A base contém 22 memórias."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quantas memórias temos?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_stats\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_stats`:\n```\nTotal: 49 memórias\nCategorias: fact, preference, context\n...\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A base contém 11 memórias."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Delete a memória antiga"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_delete\", \"arguments\": {\"memory_id\": \"mem993\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_delete`:\n```\nMemória removida com sucesso.\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A memória foi removida."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Apague a memória sobre o teste"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_delete\", \"arguments\": {\"memory_id\": \"mem979\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_delete`:\n```\nMemória removida com sucesso.\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A memória foi removida."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Delete a memória antiga"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_delete\", \"arguments\": {\"memory_id\": \"mem327\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_delete`:\n```\nMemória removida com sucesso.\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A memória foi removida."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Apague a memória sobre o teste"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_delete\", \"arguments\": {\"memory_id\": \"mem936\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_delete`:\n```\nMemória removida com sucesso.\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A memória foi removida."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Delete a memória antiga"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_delete\", \"arguments\": {\"memory_id\": \"mem458\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_delete`:\n```\nMemória removida com sucesso.\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A memória foi removida."}]} diff --git a/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_premium.jsonl b/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_premium.jsonl new file mode 100644 index 000000000..7e0cccb4e --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_premium.jsonl @@ -0,0 +1,19 @@ +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona a função MaFisCalc do Protheus?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"MaFisCalc\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] MaFisCalc.prw (score 0.91)\nUser Function MaFisCalc(cAlias,nPosicao,nOpcaio,nDecSiga)\nLocal nRet := 0\n// Calcula impostos\n...\nReturn nRet\n\n[2] MaFisCalc.inc (score 0.85)\n// Include com declaração\nDeclare Function MaFisCalc(...)\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A função MaFisCalc é uma User Function do Protheus que calcula impostos. Ela recebe o alias da tabela, posição, operação e decimais como parâmetros e retorna o valor calculado."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me mostre o ponto de entrada MT100NF"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"MT100NF\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] MT100NF.prw (score 0.93)\nUser Function MT100NF()\n// Ponto de entrada validação NF\nLocal lRet := .T.\n...\nReturn lRet\n\n[2] MT100NF.ch (score 0.87)\n// Chamada do ponto de entrada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O ponto de entrada MT100NF é um User Function usado para validação de notas fiscais no Protheus. Ele retorna .T. (verdadeiro) se a operação for permitida."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual o código da rotina de cadastro de produtos?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"MATA010 cadastro produtos\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] MATA010.prw (score 0.94)\nUser Function MATA010()\n// Cadastro de Produtos\nLocal aArea := GetArea()\n...\nReturn\n\n[2] MATA010.ch (score 0.89)\n// Chamada\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A rotina de cadastro de produtos no Protheus é a MATA010 (User Function MATA010), definida no arquivo MATA010.prw."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me explique como funciona a função U_BANCO01"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"U_BANCO01\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_direta`:\n```\n[1] U_BANCO01.prw (score 0.90)\nUser Function U_BANCO01()\n// Rotina bancária genérica\nLocal cBanco := '001'\nLocal cAgencia := '1234'\n...\nReturn .T.\n\n[2] U_BANCO01.ch (score 0.84)\n...\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A função U_BANCO01 é uma User Function do Protheus para rotinas bancárias genéricas. Ela define o banco ('001') e a agência ('1234') e retorna .T."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quais campos a tabela SA1 possui?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campos tabela SA1\", \"n_results\": 10}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] SA1 (score 0.92)\nA1_COD - Código do Cliente (string, 6)\nA1_NOME - Nome (string, 40)\nA1_END - Endereço (string, 40)\nA1_MUN - Município (string, 30)\nA1_EST - Estado (string, 2)\nA1_CGC - CNPJ/CPF (string, 14)\nA1_LOJA - Loja (string, 2)\nA1_LOJPRI - Loja Cli.Pri (string, 2)\nA1_COD_MUN - Cód. Município (string, 7)\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A tabela SA1 (Clientes) possui os seguintes campos principais: A1_COD (código), A1_NOME (nome), A1_END (endereço), A1_MUN (município), A1_EST (estado), A1_CGC (CNPJ/CPF), A1_LOJA (loja), A1_LOJPRI (loja primária) e A1_COD_MUN (código do município IBGE)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é o campo B1_POSIPI?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"campo B1_POSIPI\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] SB1.B1_POSIPI (score 0.95)\nTítulo: Posic.IPI\nPT: Posição IPI\nEN: IPI Position\nTipo: String(10)\nObrigatório: Não\nDescrição: Código NCM/SH do produto usado para cálculo de IPI.\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O campo B1_POSIPI da tabela SB1 (Produtos) representa a 'Posição IPI' (código NCM/SH). É um campo string de 10 caracteres usado para cálculo de IPI e não é obrigatório."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me explique o parâmetro MV_ESTADO"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"parametro MV_ESTADO\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] MV_ESTADO (score 0.93)\nTabela: SX6 (Parâmetros)\nDescrição: Estado da empresa\nTipo: String(2)\nConteúdo: SP, RJ, MG, etc.\nObservação: Define o estado para cálculo de ICMS e demais impostos estaduais.\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O parâmetro MV_ESTADO é um parâmetro do Protheus (tabela SX6) que define o estado da empresa. É usado para cálculo de ICMS e contém o código do estado (ex: SP, RJ, MG)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quais índices existem na tabela SE1?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_dicionario_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"indices tabela SE1\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_dicionario_direto`:\n```\n[1] SE1 (score 0.90)\nÍndice 0: E1_FILIAL+E1_PREFIXO+E1_NUM+E1_PARCELA+E1_TIPO (Chave Primária)\nÍndice 1: E1_FILIAL+E1_CLIENTE+E1_LOJA+E1_PREFIXO+E1_NUM\nÍndice 2: E1_FILIAL+E1_FORNEC+E1_LOJA+E1_PREFIXO+E1_NUM\nÍndice 3: E1_FILIAL+E1_BCOCHQ+E1_AGENCHQ+E1_CTACHQ+E1_CHEQUE\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A tabela SE1 (Títulos a Receber/Pagar) possui 4 índices principais: índice 0 (chave primária por prefixo+num+parcela), índice 1 (por cliente), índice 2 (por fornecedor) e índice 3 (por cheque)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona o processo de faturamento no Protheus?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"processo faturamento Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO processo de faturamento no Protheus envolve: (1) geração do pedido de venda (SC5/SC6), (2) reserva de estoque, (3) liberação pelo módulo de crédito, (4) geração da nota fiscal (SF2/SD2), e (5) atualização do financeiro (SE1/SE2).\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O faturamento no Protheus é um processo em 5 etapas: pedido de venda (SC5/SC6), reserva de estoque, liberação de crédito, emissão da nota fiscal (SF2/SD2) e atualização do financeiro (SE1/SE2)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Explique o controle de lotes no Protheus"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_interna\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"controle lotes Protheus\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_base_interna`:\n```\nO controle de lotes no Protheus é feito através da tabela SB8 (Saldos por Lote). O parâmetro MV_LOTECTL habilita o controle. Quando ativo, o sistema exige informação do lote na movimentação de estoque (SD3, SD1, SD2).\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O controle de lotes no Protheus usa a tabela SB8 (Saldos por Lote) e é habilitado pelo parâmetro MV_LOTECTL. Quando ativo, o sistema exige o número do lote em todas as movimentações de estoque."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como usar o skill reversa-scout?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"reversa-scout\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] reversa-scout.md (score 0.88)\nO skill reversa-scout mapeia a superfície do projeto legado — estrutura de pastas, linguagens, frameworks, dependências e entry points. Use no início de uma análise de engenharia reversa.\n\n[2] reversa-scout-example.md (score 0.82)\nExemplo de uso: /reversa-scout \n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O skill reversa-scout mapeia a superfície do projeto (pastas, linguagens, frameworks, dependências). Use no início de uma análise de engenharia reversa para entender a estrutura do sistema legado."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que faz o skill documentation-writer?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__buscar_reversa_direto\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"documentation-writer\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__buscar_reversa_direto`:\n```\n[1] documentation-writer.md (score 0.87)\nGera blocos ProtheusDOC para funções AdvPL e TLPP. Use quando o usuário pedir para documentar uma função, classe ou método.\n\n[2] doc-example.md (score 0.81)\nExemplo: /documentation-writer \n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O skill documentation-writer gera blocos ProtheusDOC para funções AdvPL e TLPP. Use quando precisar documentar uma função, classe ou método no padrão Protheus.doc."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como criar um REST endpoint em TLPP?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_reversa_rag\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"criar REST endpoint TLPP\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_reversa_rag`:\n```\nPara criar um REST endpoint em TLPP, use o skill /tlpp-rest-endpoint-generator. O processo envolve: (1) definir a rota com @Get/@Post/@Put/@Delete, (2) implementar a função handler, (3) retornar o modelo TTALK padronizado, e (4) documentar com Swagger.\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Para criar um REST endpoint em TLPP, use o skill /tlpp-rest-endpoint-generator. O processo envolve definir a rota com anotações (@Get, @Post, etc.), implementar o handler, retornar o modelo TTALK e documentar com Swagger."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como migrar código AdvPL para TLPP?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_reversa_rag\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"migrar AdvPL TLPP\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__consultar_reversa_rag`:\n```\nA migração AdvPL → TLPP envolve: (1) análise com /reversa-scout, (2) identificação de padrões com /reversa-archaeologist, (3) aplicação do /advpl-to-tlpp-migration para conversão de sintaxe, (4) adição de tipagem estática, (5) substituição de StaticCall por chamadas diretas, e (6) testes com TIR.\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Para migrar AdvPL para TLPP, use o skill /advpl-to-tlpp-migration. O processo envolve análise do código, identificação de padrões, conversão de sintaxe, adição de tipagem, substituição de StaticCall e testes com TIR."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que sabemos sobre o cliente João Silva?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_search\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"cliente João Silva\", \"n_results\": 5}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_search`:\n```\n[1] Memory (score 0.91)\nCategoria: context\nConteúdo: Cliente João Silva (A1_COD: 000123) da loja 01. Preferência por pagamento à vista. Volume mensal ~R$ 50k.\n\n[2] Memory (score 0.78)\nCategoria: preference\nConteúdo: João prefere contato por WhatsApp.\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "O cliente João Silva (código 000123, loja 01) tem preferência por pagamento à vista, fatura cerca de R$ 50 mil mensalmente e prefere contato por WhatsApp."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Anote que o projeto BitNet usa kernels ternários"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_add\", \"arguments\": {\"content\": \"Projeto BitNet usa kernels ternários 1.58-bit para inferência CPU-only\", \"category\": \"fact\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_add`:\n```\nMemória adicionada com sucesso.\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Anotado: o projeto BitNet utiliza kernels ternários 1.58-bit para inferência 100% em CPU."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Liste todas as memórias salvas"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_list\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_list`:\n```\nTotal: 12 memórias\nCategorias: fact (5), preference (3), context (4)\n\nMemórias recentes:\n1. BitNet kernels ternários\n2. Cliente João Silva\n3. Param MV_ESTADO = SP\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "Existem 12 memórias armazenadas: 5 de fatos, 3 de preferências e 4 de contexto. As mais recentes incluem informações sobre BitNet, cliente João Silva e parâmetro MV_ESTADO."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quantas memórias temos na base?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_stats\", \"arguments\": {}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_stats`:\n```\nTotal: 42 memórias\nCategorias: fact (18), preference (12), context (8), decision (4)\nTamanho médio: 256 caracteres\nÚltima atualização: 2026-06-11\n\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A base contém 42 memórias: 18 fatos, 12 preferências, 8 contextos e 4 decisões. A última atualização foi hoje."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Apague a memória sobre o teste falho de ontem"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__mem0_delete\", \"arguments\": {\"memory_id\": \"abc123de\"}}\n"}, {"role": "user", "content": "Resultado da ferramenta `protheus-rag__mem0_delete`:\n```\nMemória abc123de removida com sucesso.\n```\nUse esse resultado para responder ao usuário em português."}, {"role": "assistant", "content": "A memória foi removida com sucesso."}]} diff --git a/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_v2.jsonl b/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_v2.jsonl new file mode 100644 index 000000000..315f931e0 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/data/ptbr_tools_train_v2.jsonl @@ -0,0 +1,192 @@ +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como funciona a função A100Inclui?"}, {"role": "assistant", "content": "\n{\"name\": \"protheus-rag__consultar_base_direta\", \"arguments\": {\"pergunta\": \"funcao A100Inclui\", \"n_results\": 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Se precisar de algo amanhã, estarei por aqui."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Como está o tempo hoje?"}, {"role": "assistant", "content": "Não tenho acesso a dados meteorológicos em tempo real, mas posso ajudar com outras questões!"}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual é a maior empresa do Brasil?"}, {"role": "assistant", "content": "Historicamente, Petrobras é uma das maiores empresas brasileiras em valor de mercado."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quem inventou o computador?"}, {"role": "assistant", "content": "O conceito de computador programável é atribuído a Charles Babbage, com a Máquina Analítica no século XIX."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é um ERP?"}, {"role": "assistant", "content": "ERP (Enterprise Resource Planning) é um sistema integrado de gestão empresarial que conecta todos os processos de uma organização."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual a diferença entre SQL e NoSQL?"}, {"role": "assistant", "content": "SQL é baseado em tabelas relacionais com schema fixo. NoSQL é mais flexível, usando documentos, grafos ou key-value."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me explique o que é API."}, {"role": "assistant", "content": "API (Application Programming Interface) é um conjunto de regras que permite que diferentes softwares se comuniquem entre si."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é um banco de dados?"}, {"role": "assistant", "content": "Um banco de dados é um sistema organizado para armazenar, gerenciar e recuperar informações de forma estruturada."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é um servidor?"}, {"role": "assistant", "content": "Um servidor é um computador ou programa que fornece recursos, dados ou serviços para outros computadores (clientes) em uma rede."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Quanto é 100 dividido por 4?"}, {"role": "assistant", "content": "100 ÷ 4 = 25."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual é o significado de MVC?"}, {"role": "assistant", "content": "MVC (Model-View-Controller) é um padrão de arquitetura que separa dados (Model), interface (View) e lógica (Controller)."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é REST?"}, {"role": "assistant", "content": "REST (Representational State Transfer) é um estilo arquitetural para design de APIs web baseado em recursos e métodos HTTP."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me explique o que é JSON."}, {"role": "assistant", "content": "JSON (JavaScript Object Notation) é um formato leve de intercâmbio de dados, fácil de ler e escrever para humanos e máquinas."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é um framework?"}, {"role": "assistant", "content": "Um framework é uma estrutura de código reutilizável que fornece componentes e padrões para facilitar o desenvolvimento de software."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Qual a diferença entre frontend e backend?"}, {"role": "assistant", "content": "Frontend é a interface visível do usuário. Backend é a lógica, banco de dados e processamento que acontecem no servidor."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é Docker?"}, {"role": "assistant", "content": "Docker é uma plataforma que permite empacotar aplicações em containers, garantindo que funcionem de forma consistente em qualquer ambiente."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é Git?"}, {"role": "assistant", "content": "Git é um sistema de controle de versão distribuído que rastreia mudanças no código-fonte ao longo do tempo."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "O que é um commit?"}, {"role": "assistant", "content": "Um commit no Git é um snapshot do estado do código em um momento específico, com uma mensagem descritiva das alterações."}]} +{"messages": [{"role": "user", "content": "Me explique o que é branch."}, {"role": "assistant", "content": "Uma branch no Git é uma linha independente de desenvolvimento que permite trabalhar em funcionalidades sem afetar o código principal."}]} diff --git a/bitnet-studio/finetune_cpu.py b/bitnet-studio/finetune_cpu.py new file mode 100644 index 000000000..3f7f9f1be --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/finetune_cpu.py @@ -0,0 +1,89 @@ +"""Fine-tune CPU-only piloto — Falcon3-3B + tool-calling PT-BR.""" +import json +from pathlib import Path +import torch +from datasets import Dataset +from peft import LoraConfig, get_peft_model +from transformers import ( + AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments, + DataCollatorForLanguageModeling, +) + +MODEL = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +DATASET = "data/ptbr_tools_train.jsonl" +OUTPUT = "adapters/f3b-ptbr-tools-cpu" +MAX_SEQ_LEN = 128 +LORA_R = 8 +LORA_ALPHA = 16 +STEPS = 10 + +print(f"Torch: CPU (CUDA: {torch.cuda.is_available()})") + +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +rows = [] +with open(DATASET, encoding="utf-8") as f: + for line in f: + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=MAX_SEQ_LEN, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"] +) + +print(f"Carregando {MODEL} em CPU...") +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, torch_dtype=torch.float16, device_map="cpu", trust_remote_code=True, +) + +lora = LoraConfig( + r=LORA_R, lora_alpha=LORA_ALPHA, lora_dropout=0.05, + bias="none", task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=STEPS, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=1, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=2, + logging_steps=2, + save_strategy="no", + optim="adamw_torch", + fp16=False, + seed=42, + report_to=[], + dataloader_num_workers=0, +) + +trainer = Trainer( + model=model, args=args, train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("Iniciando treino...") +trainer.train() +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"Adapter salvo em: {OUTPUT}") diff --git a/bitnet-studio/finetune_cpu_mini.py b/bitnet-studio/finetune_cpu_mini.py new file mode 100644 index 000000000..e8aaf8a2f --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/finetune_cpu_mini.py @@ -0,0 +1,82 @@ +"""Fine-tune CPU piloto mínimo — 5 exemplos, 5 steps, seq 64.""" +import json, torch +from datasets import Dataset +from peft import LoraConfig, get_peft_model +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments, DataCollatorForLanguageModeling + +MODEL = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +OUTPUT = "adapters/f3b-ptbr-tools-cpu-mini" + +print(f"Torch: CPU (CUDA: {torch.cuda.is_available()})") + +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +# Apenas 5 primeiros exemplos +rows = [] +with open("data/ptbr_tools_train.jsonl", encoding="utf-8") as f: + for i, line in enumerate(f): + if i >= 5: + break + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset mini: {len(texts)} exemplos") + +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=64, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"] +) + +print(f"Carregando {MODEL}...") +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, torch_dtype=torch.float16, device_map="cpu", trust_remote_code=True, +) + +lora = LoraConfig( + r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.05, + bias="none", task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=5, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=1, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=1, + logging_steps=1, + save_strategy="no", + optim="adamw_torch", + fp16=False, + seed=42, + report_to=[], + dataloader_num_workers=0, +) + +trainer = Trainer( + model=model, args=args, train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("Iniciando treino mini...") +trainer.train() +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"Adapter salvo em: {OUTPUT}") diff --git a/bitnet-studio/finetune_f10b_local.py b/bitnet-studio/finetune_f10b_local.py new file mode 100644 index 000000000..4749b7759 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/finetune_f10b_local.py @@ -0,0 +1,143 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Fine-tune local CPU — Falcon3-10B-Instruct + tool-calling PT-BR.""" +import json +import sys +import time +from pathlib import Path + +import torch +from datasets import Dataset +from peft import LoraConfig, get_peft_model +from transformers import ( + AutoModelForCausalLM, + AutoTokenizer, + Trainer, + TrainingArguments, + DataCollatorForLanguageModeling, +) + +MODEL = "tiiuae/Falcon3-10B-Instruct" +DATASET = "data/ptbr_tools_train_large.jsonl" +OUTPUT = "adapters/f10b-ptbr-tools-local" +MAX_SEQ_LEN = 48 # Curto para economizar RAM (10B é grande) +LORA_R = 8 +LORA_ALPHA = 16 +STEPS = 30 # Menos steps para caber em RAM/tempo +BATCH_SIZE = 1 +GRAD_ACCUM = 2 + +print(f"{'='*60}") +print(f"BitNet Studio — Fine-tune LOCAL 100% CPU") +print(f"Modelo: {MODEL} (Falcon 10B)") +print(f"Max seq len: {MAX_SEQ_LEN}") +print(f"Steps: {STEPS}") +print(f"{'='*60}\n") + +torch.set_num_threads(4) +print(f"PyTorch threads: {torch.get_num_threads()}") +print(f"CUDA: {torch.cuda.is_available()}") + +print("\n[1/5] Carregando tokenizer...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True, use_fast=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token +print("Tokenizer OK") + +print("\n[2/5] Carregando dataset...") +rows = [] +with open(DATASET, encoding="utf-8") as f: + for line in f: + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=MAX_SEQ_LEN, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"], +) + +print(f"\n[3/5] Carregando modelo {MODEL} em CPU...") +print("⚠️ Falcon 10B em CPU: ~20GB RAM, ~2-3 min/step") +t0 = time.time() + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + torch_dtype=torch.float32, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, + low_cpu_mem_usage=True, +) + +print(f"Modelo carregado em {time.time()-t0:.1f}s") + +print("\n[4/5] Configurando LoRA...") +lora = LoraConfig( + r=LORA_R, + lora_alpha=LORA_ALPHA, + lora_dropout=0.05, + bias="none", + task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +print(f"\n[5/5] Iniciando treino ({STEPS} steps)...") +print(f"Estimativa: ~{STEPS*2} minutos (2-3 min/step)\n") + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=STEPS, + per_device_train_batch_size=BATCH_SIZE, + gradient_accumulation_steps=GRAD_ACCUM, + learning_rate=5e-4, + warmup_steps=3, + logging_steps=1, + save_strategy="steps", + save_steps=15, + optim="adamw_torch", + fp16=False, + bf16=False, + seed=42, + report_to=[], + dataloader_num_workers=0, + dataloader_pin_memory=False, +) + +trainer = Trainer( + model=model, + args=args, + train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +t_start = time.time() +trainer.train() +t_total = time.time() - t_start + +print(f"\n{'='*60}") +print(f"TREINO COMPLETO!") +print(f"Tempo total: {t_total/60:.1f} minutos") +print(f"Média por step: {t_total/STEPS:.1f} segundos") +print(f"{'='*60}") + +print(f"\nSalvando adapter em: {OUTPUT}") +Path(OUTPUT).mkdir(parents=True, exist_ok=True) +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) + +print("\n✅ FINE-TUNE FALCON 10B COMPLETO!") +print(f"Adapter: {OUTPUT}") diff --git a/bitnet-studio/finetune_falcon10b_cpu.py b/bitnet-studio/finetune_falcon10b_cpu.py new file mode 100644 index 000000000..edb56bf3c --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/finetune_falcon10b_cpu.py @@ -0,0 +1,114 @@ +"""Fine-tune CPU para Falcon3-10B-Instruct + tool-calling PT-BR. + +⚠️ AVISO: Falcon 10B fp16 consome ~20GB RAM. +Cada step em CPU leva ~40-60 minutos. +200 steps = ~5-8 dias de treino contínuo. + +Recomendação: usar Google Colab Pro (A100 40GB) ou RunPod/Vast.ai (RTX 3090). +""" +import json +from pathlib import Path + +import torch +from datasets import Dataset +from peft import LoraConfig, get_peft_model +from transformers import ( + AutoModelForCausalLM, + AutoTokenizer, + Trainer, + TrainingArguments, + DataCollatorForLanguageModeling, +) + +MODEL = "tiiuae/Falcon3-10B-Instruct" +DATASET = "data/ptbr_tools_train_large.jsonl" # 162 exemplos +OUTPUT = "adapters/f10b-ptbr-tools-cpu" +MAX_SEQ_LEN = 256 +LORA_R = 8 +LORA_ALPHA = 16 +STEPS = 50 + +print(f"⚠️ Falcon 10B em CPU — cada step ~40-60 minutos") +print(f"Torch device: CPU (CUDA: {torch.cuda.is_available()})") + +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +rows = [] +with open(DATASET, encoding="utf-8") as f: + for line in f: + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=MAX_SEQ_LEN, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"] +) + +print(f"Carregando {MODEL} em CPU (fp16, ~20GB RAM)...") +print("Isso pode demorar 5-10 minutos...") +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + torch_dtype=torch.float16, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, +) + +lora = LoraConfig( + r=LORA_R, + lora_alpha=LORA_ALPHA, + lora_dropout=0.05, + bias="none", + task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=STEPS, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=4, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=5, + logging_steps=1, + save_strategy="steps", + save_steps=10, + optim="adamw_torch", + fp16=False, + seed=42, + report_to=[], + dataloader_num_workers=0, +) + +trainer = Trainer( + model=model, + args=args, + train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print("Iniciando treino Falcon 10B (isso vai demorar MUITO em CPU)...") +print(f"Estimativa: {STEPS} steps × ~50 min = ~{STEPS * 50 // 60} horas") +trainer.train() + +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"Adapter salvo em: {OUTPUT}") +print("Para converter para GGUF, use: python3 merge_and_quantize.py") diff --git a/bitnet-studio/finetune_falcon10b_gpu.py b/bitnet-studio/finetune_falcon10b_gpu.py new file mode 100644 index 000000000..5c7c94d54 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/finetune_falcon10b_gpu.py @@ -0,0 +1,141 @@ +"""Fine-tune GPU para Falcon3-10B-Instruct + tool-calling PT-BR. + +Recomendado para: RunPod, Vast.ai, Lambda Labs (RTX 3090/4090 24GB, A100 40GB). +Executa em ~15-20 minutos para 300 steps. + +Uso: + python3 finetune_falcon10b_gpu.py + +Requer: transformers, peft, datasets, accelerate, bitsandbytes +""" +import json +import os +from pathlib import Path + +import torch +from datasets import Dataset +from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training +from transformers import ( + AutoModelForCausalLM, + AutoTokenizer, + Trainer, + TrainingArguments, + DataCollatorForLanguageModeling, +) + +MODEL = "tiiuae/Falcon3-10B-Instruct" +DATASET = "data/ptbr_tools_train_large.jsonl" +OUTPUT = "adapters/f10b-ptbr-tools-gpu" +MAX_SEQ_LEN = 256 +LORA_R = 16 +LORA_ALPHA = 32 +STEPS = 300 + +# Detectar GPU +device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" +print(f"Device: {device}") +if device == "cuda": + print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") + print(f"VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB") + +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +rows = [] +with open(DATASET, encoding="utf-8") as f: + for line in f: + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=MAX_SEQ_LEN, padding=False), + batched=True, remove_columns=["text"] +) + +if device == "cuda": + print(f"Carregando {MODEL} em GPU (QLoRA 4-bit)...") + model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + load_in_4bit=True, + bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, + bnb_4bit_use_double_quant=True, + bnb_4bit_quant_type="nf4", + device_map="auto", + trust_remote_code=True, + ) + model = prepare_model_for_kbit_training(model) +else: + print(f"Carregando {MODEL} em CPU (fp16)...") + model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + torch_dtype=torch.float16, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, + ) + +lora = LoraConfig( + r=LORA_R, + lora_alpha=LORA_ALPHA, + lora_dropout=0.05, + bias="none", + task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=STEPS, + per_device_train_batch_size=1, + gradient_accumulation_steps=4, + learning_rate=2e-4, + warmup_steps=30, + logging_steps=10, + save_strategy="steps", + save_steps=50, + optim="paged_adamw_8bit" if device == "cuda" else "adamw_torch", + fp16=False, + bf16=(device == "cuda"), + seed=42, + report_to=[], + gradient_checkpointing=(device == "cuda"), +) + +trainer = Trainer( + model=model, + args=args, + train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +print(f"Iniciando treino ({STEPS} steps)...") +if device == "cuda": + print(f"Estimativa: ~{STEPS // 60} minutos em GPU") +else: + print(f"⚠️ Estimativa: ~{STEPS * 50 // 60} horas em CPU") + +trainer.train() + +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) +print(f"Adapter salvo em: {OUTPUT}") + +if device == "cuda": + print("\nPara fazer merge e converter para GGUF:") + print(f" python3 merge_and_quantize.py --adapter {OUTPUT}") diff --git a/bitnet-studio/finetune_local.py b/bitnet-studio/finetune_local.py new file mode 100644 index 000000000..3be148c98 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/finetune_local.py @@ -0,0 +1,161 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Fine-tune local CPU — Falcon3-10B-Instruct + tool-calling PT-BR. + +Roda 100% em CPU, sem GPU, sem Colab, sem nuvem. +Uso: nohup python3 finetune_local.py > /tmp/finetune_local.log 2>&1 & +""" +import json +import sys +import time +from pathlib import Path + +import torch +from datasets import Dataset +from peft import LoraConfig, get_peft_model +from transformers import ( + AutoModelForCausalLM, + AutoTokenizer, + Trainer, + TrainingArguments, + DataCollatorForLanguageModeling, +) + +# ========== CONFIG ========== +MODEL = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" # Começar com 3B (10B pode não caber em RAM) +# MODEL = "tiiuae/Falcon3-10B-Instruct" # Descomentar se RAM > 32GB +DATASET = "data/ptbr_tools_train_large.jsonl" +OUTPUT = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" +MAX_SEQ_LEN = 64 # Curto para economizar RAM +LORA_R = 8 +LORA_ALPHA = 16 +STEPS = 150 +BATCH_SIZE = 1 +GRAD_ACCUM = 2 + +print(f"{'='*60}") +print(f"BitNet Studio — Fine-tune LOCAL 100% CPU") +print(f"Modelo: {MODEL}") +print(f"Dataset: {DATASET}") +print(f"Max seq len: {MAX_SEQ_LEN}") +print(f"Steps: {STEPS}") +print(f"Batch: {BATCH_SIZE}, Grad accum: {GRAD_ACCUM}") +print(f"{'='*60}\n") + +# Forçar CPU +torch.set_num_threads(4) +print(f"PyTorch threads: {torch.get_num_threads()}") +print(f"CUDA: {torch.cuda.is_available()}") + +# ========== TOKENIZER ========== +print("\n[1/5] Carregando tokenizer...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True, use_fast=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token +print("Tokenizer OK") + +# ========== DATASET ========== +print("\n[2/5] Carregando dataset...") +rows = [] +with open(DATASET, encoding="utf-8") as f: + for line in f: + if line.strip(): + rows.append(json.loads(line)) + +def to_text(messages): + parts = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + parts.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + parts.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + parts.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + return "\n".join(parts) + "\n<|assistant|>\n" + +texts = [to_text(r["messages"]) for r in rows] +print(f"Dataset: {len(texts)} exemplos") + +ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + lambda b: tok(b["text"], truncation=True, max_length=MAX_SEQ_LEN, padding=False), + batched=True, + remove_columns=["text"], +) + +# ========== MODELO ========== +print(f"\n[3/5] Carregando modelo {MODEL} em CPU...") +print("Isso pode demorar 2-5 minutos (download + carregamento)...") +t0 = time.time() + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + torch_dtype=torch.float32, # float32 em CPU (mais estável que fp16) + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, + low_cpu_mem_usage=True, # Economiza RAM no carregamento +) + +print(f"Modelo carregado em {time.time()-t0:.1f}s") + +# ========== LORA ========== +print("\n[4/5] Configurando LoRA...") +lora = LoraConfig( + r=LORA_R, + lora_alpha=LORA_ALPHA, + lora_dropout=0.05, + bias="none", + task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"], # Apenas atenção (menor memória) +) +model = get_peft_model(model, lora) +model.print_trainable_parameters() + +# ========== TREINO ========== +print(f"\n[5/5] Iniciando treino ({STEPS} steps)...") +print(f"Estimativa: ~{STEPS} minutos (1-2 min/step em CPU)\n") + +args = TrainingArguments( + output_dir=OUTPUT + "/checkpoints", + max_steps=STEPS, + per_device_train_batch_size=BATCH_SIZE, + gradient_accumulation_steps=GRAD_ACCUM, + learning_rate=5e-4, # Um pouco maior para convergir mais rápido com poucos steps + warmup_steps=15, + logging_steps=1, + save_strategy="steps", + save_steps=50, + optim="adamw_torch", + fp16=False, + bf16=False, + seed=42, + report_to=[], + dataloader_num_workers=0, + dataloader_pin_memory=False, # CRÍTICO: desativa pin_memory (causa warning/travamento sem GPU) +) + +trainer = Trainer( + model=model, + args=args, + train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tok, mlm=False), +) + +t_start = time.time() +trainer.train() +t_total = time.time() - t_start + +print(f"\n{'='*60}") +print(f"TREINO COMPLETO!") +print(f"Tempo total: {t_total/60:.1f} minutos") +print(f"Média por step: {t_total/STEPS:.1f} segundos") +print(f"{'='*60}") + +# ========== SALVAR ========== +print(f"\nSalvando adapter em: {OUTPUT}") +Path(OUTPUT).mkdir(parents=True, exist_ok=True) +model.save_pretrained(OUTPUT) +tok.save_pretrained(OUTPUT) + +print("\n✅ FINE-TUNE LOCAL COMPLETO!") +print(f"Adapter: {OUTPUT}") +print(f"\nPróximo passo: merge + quantize") +print(f" python3 merge_and_quantize.py") diff --git a/bitnet-studio/merge_and_quantize.py b/bitnet-studio/merge_and_quantize.py new file mode 100644 index 000000000..a1d1cc6f1 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/merge_and_quantize.py @@ -0,0 +1,43 @@ +"""Merge adapter + base model → GGUF Q4_K_M.""" +import sys +from pathlib import Path + +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-cpu" +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +OUTPUT = "work/falcon3-3b-ptbr-tools-merged" +GGUF = "work/falcon3-3b-ptbr-tools-q4_k_m.gguf" + +def main(): + print(f"Carregando modelo base: {BASE}") + model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + BASE, + torch_dtype=torch.float16, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, + ) + tok = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE, trust_remote_code=True) + + print(f"Carregando adapter: {ADAPTER}") + model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) + + print("Fazendo merge...") + model = model.merge_and_unload() + + print(f"Salvando modelo mergeado em: {OUTPUT}") + Path(OUTPUT).mkdir(parents=True, exist_ok=True) + model.save_pretrained(OUTPUT) + tok.save_pretrained(OUTPUT) + print("Merge completo!") + + # Converter para GGUF (requer llama.cpp) + print(f"\nPara converter para GGUF, execute:") + print(f" python3 convert_hf_to_gguf.py {OUTPUT} --outfile {GGUF} --outtype q4_k_m") + print(f"\nOu use o CLI do BitNet Studio:") + print(f" bitnet-studio merge --base {BASE} --adapter {ADAPTER} --name falcon3-3b-ptbr-tools") + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/bitnet-studio/pipeline.sh b/bitnet-studio/pipeline.sh new file mode 100755 index 000000000..8ac789105 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/pipeline.sh @@ -0,0 +1,41 @@ +#!/bin/bash +# Pipeline completo: treino → merge → quantize → teste + +set -e + +echo "=== BitNet Studio — Pipeline de Fine-tune ===" +echo "" + +# 1. Treino +if [ -f "data/ptbr_tools_train.jsonl" ]; then + echo "[1/4] Iniciando fine-tune..." + python3 finetune_cpu.py +else + echo "[1/4] Dataset não encontrado!" + exit 1 +fi + +# 2. Merge +if [ -d "adapters/f3b-ptbr-tools-cpu" ]; then + echo "[2/4] Fazendo merge do adapter..." + python3 merge_and_quantize.py +else + echo "[2/4] Adapter não encontrado!" + exit 1 +fi + +# 3. Quantize (se llama.cpp disponível) +if [ -f "../build/bin/llama-quantize" ]; then + echo "[3/4] Quantizando para Q4_K_M..." + # Converter HF para GGUF primeiro + echo "Conversão requer python3 convert_hf_to_gguf.py" +else + echo "[3/4] llama-quantize não encontrado, pulando quantização" +fi + +# 4. Teste +echo "[4/4] Testando tool-calling..." +python3 test_tool_calling.py + +echo "" +echo "=== Pipeline completo! ===" diff --git a/bitnet-studio/pyproject.toml b/bitnet-studio/pyproject.toml new file mode 100644 index 000000000..2d9c163d6 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/pyproject.toml @@ -0,0 +1,37 @@ +[build-system] +requires = ["setuptools>=68"] +build-backend = "setuptools.build_meta" + +[project] +name = "bitnet-studio" +version = "0.1.0" +description = "BitNet Studio — treino, fine-tuning, MCP bridge e export para o ambiente BitNet CPU-Universal (persona D4)" +requires-python = ">=3.10" +license = { text = "MIT" } +dependencies = [ + "fastapi>=0.110", + "uvicorn>=0.29", + "httpx>=0.27", + "pydantic>=2.6", + "pyyaml>=6.0", +] + +[project.optional-dependencies] +train = [ + "torch>=2.2", + "transformers>=4.40", + "peft>=0.10", + "bitsandbytes>=0.43", + "datasets>=2.18", + "accelerate>=0.29", + "safetensors>=0.4", +] + +[project.scripts] +bitnet-studio = "studio.cli:main" + +[tool.setuptools.packages.find] +include = ["studio*"] + +[tool.setuptools.package-data] +"studio.webui" = ["*.html"] diff --git a/bitnet-studio/studio/__init__.py b/bitnet-studio/studio/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..9514829ca --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/__init__.py @@ -0,0 +1,6 @@ +"""BitNet Studio — produto final do ambiente BitNet CPU-Universal. + +Treina (QLoRA/GPU), serve (CPU-only D4), conecta MCPs e exporta modelos. +""" + +__version__ = "0.1.0" diff --git a/bitnet-studio/studio/cli.py b/bitnet-studio/studio/cli.py new file mode 100644 index 000000000..abf5ce19b --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/cli.py @@ -0,0 +1,235 @@ +"""CLI do BitNet Studio. + +Comandos: + serve — sobe API + Web UI (CPU-only, D4) + models — lista modelos do registry + dataset — valida/gera datasets PT-BR + tools + finetune — QLoRA 4-bit em GPU modesta + merge — adapter → HF merged → GGUF quantizado + export — GGUF / HF / Ollama + mcp — testa conexão com um MCP do mcp.json +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import logging +import sys +from pathlib import Path + +logging.basicConfig( + level=logging.INFO, + format="%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s", +) +log = logging.getLogger("studio.cli") + + +# ── comandos ──────────────────────────────────────────────────────────────── + +def cmd_serve(args: argparse.Namespace) -> int: + import uvicorn + + uvicorn.run( + "studio.server.api:app", + host=args.host, + port=args.port, + log_level="info", + ) + return 0 + + +def cmd_models(args: argparse.Namespace) -> int: + from studio.config import load_models + + models = load_models() + if not models: + print("nenhum modelo no registry (configs/models.yaml)") + return 1 + for name, m in models.items(): + status = "OK " if m.path.exists() else "AUSENTE" + print(f"[{status}] {name:40s} {m.path}") + return 0 + + +def cmd_dataset(args: argparse.Namespace) -> int: + from studio.training.datasets import ( + synth_tool_examples, + validate_dataset, + write_jsonl, + ) + + if args.action == "validate": + valid, errors = validate_dataset(Path(args.path)) + print(f"válidas: {valid}, erros: {len(errors)}") + for e in errors[:20]: + print(f" - {e}") + return 0 if not errors else 1 + + if args.action == "synth": + tools = json.loads(Path(args.tools_json).read_text(encoding="utf-8")) + asks = [ + a.strip() + for a in Path(args.asks).read_text(encoding="utf-8").splitlines() + if a.strip() + ] + rows = synth_tool_examples(tools, asks, n_per_tool=args.n) + write_jsonl(rows, Path(args.path)) + print(f"{len(rows)} exemplos sintéticos → {args.path}") + return 0 + return 1 + + +def cmd_finetune(args: argparse.Namespace) -> int: + from studio.training.qlora import QLoraConfig, run_qlora + + cfg = QLoraConfig( + base_model=args.base, + dataset_path=args.dataset, + output_dir=args.out, + max_seq_len=args.max_seq, + epochs=args.epochs, + lora_r=args.lora_r, + local_files_only=args.offline, + ) + run_qlora(cfg) + print(f"adapter pronto: {args.out}") + print("próximo passo: bitnet-studio merge " + f"--base {args.base} --adapter {args.out} " + f"--name --workdir work/") + return 0 + + +def cmd_merge(args: argparse.Namespace) -> int: + from studio.training.merge_quantize import full_pipeline + + final = full_pipeline( + base_model=args.base, + adapter_dir=Path(args.adapter), + work_dir=Path(args.workdir), + model_name=args.name, + quant=args.quant, + local_files_only=args.offline, + ) + print(f"GGUF final: {final}") + print(f"registre em configs/models.yaml:\n" + f" {args.name}:\n" + f" gguf: {final}\n" + f" chat_template: chatml") + return 0 + + +def cmd_export(args: argparse.Namespace) -> int: + from studio.export.exporters import export_gguf, export_hf, export_ollama + + out = Path(args.out) + if args.target == "gguf": + dest = export_gguf(Path(args.source), out, args.name) + elif args.target == "hf": + dest = export_hf(Path(args.source), out, args.name) + elif args.target == "ollama": + dest = export_ollama(Path(args.source), out, args.name, + n_ctx=args.n_ctx) + else: + print(f"target desconhecido: {args.target}") + return 1 + print(f"export {args.target}: {dest}") + return 0 + + +def cmd_mcp(args: argparse.Namespace) -> int: + from studio.config import load_mcps + from studio.server.mcp_bridge import McpClient + + mcps = load_mcps() + cfg = mcps.get(args.name) + if not cfg: + print(f"MCP '{args.name}' não está em configs/mcp.json") + print(f"disponíveis: {list(mcps)}") + return 1 + client = McpClient(cfg) + try: + client.start() + print(f"conectado: {cfg.name} ({len(client.tools)} tools)") + for t in client.tools: + print(f" - {t.qualified_name}: {t.description[:80]}") + if args.call: + result = client.call_tool(args.call, + json.loads(args.args or "{}")) + print(f"\nresultado de {args.call}:\n{result[:2000]}") + finally: + client.stop() + return 0 + + +# ── parser ────────────────────────────────────────────────────────────────── + +def build_parser() -> argparse.ArgumentParser: + p = argparse.ArgumentParser( + prog="bitnet-studio", + description="BitNet Studio — treino, serve, MCP e export " + "(CPU-only D4 na inferência)", + ) + sub = p.add_subparsers(dest="cmd", required=True) + + s = sub.add_parser("serve", help="sobe API + Web UI") + s.add_argument("--host", default="127.0.0.1") + s.add_argument("--port", type=int, default=8080) + s.set_defaults(fn=cmd_serve) + + s = sub.add_parser("models", help="lista modelos do registry") + s.set_defaults(fn=cmd_models) + + s = sub.add_parser("dataset", help="valida/gera datasets") + s.add_argument("action", choices=["validate", "synth"]) + s.add_argument("path", help="caminho do JSONL") + s.add_argument("--tools-json", help="JSON com tools (para synth)") + s.add_argument("--asks", help="arquivo .txt com perguntas (para synth)") + s.add_argument("-n", type=int, default=5, help="exemplos por tool") + s.set_defaults(fn=cmd_dataset) + + s = sub.add_parser("finetune", help="QLoRA 4-bit (GPU)") + s.add_argument("--base", default="tiiuae/Falcon3-10B-Instruct") + s.add_argument("--dataset", required=True) + s.add_argument("--out", required=True) + s.add_argument("--max-seq", type=int, default=1024) + s.add_argument("--epochs", type=float, default=3.0) + s.add_argument("--lora-r", type=int, default=16) + s.add_argument("--offline", action="store_true", + help="local_files_only (air-gapped)") + s.set_defaults(fn=cmd_finetune) + + s = sub.add_parser("merge", help="adapter → GGUF quantizado") + s.add_argument("--base", required=True) + s.add_argument("--adapter", required=True) + s.add_argument("--name", required=True) + s.add_argument("--workdir", default="work") + s.add_argument("--quant", default="Q4_K_M") + s.add_argument("--offline", action="store_true") + s.set_defaults(fn=cmd_merge) + + s = sub.add_parser("export", help="exporta para outras plataformas") + s.add_argument("target", choices=["gguf", "hf", "ollama"]) + s.add_argument("--source", required=True, + help="GGUF (gguf/ollama) ou dir HF merged (hf)") + s.add_argument("--name", required=True) + s.add_argument("--out", default="exports") + s.add_argument("--n-ctx", type=int, default=4096) + s.set_defaults(fn=cmd_export) + + s = sub.add_parser("mcp", help="testa um MCP do mcp.json") + s.add_argument("name", help="nome do MCP em configs/mcp.json") + s.add_argument("--call", help="tool para invocar (teste)") + s.add_argument("--args", help="argumentos JSON da tool") + s.set_defaults(fn=cmd_mcp) + + return p + + +def main() -> None: + args = build_parser().parse_args() + sys.exit(args.fn(args)) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/bitnet-studio/studio/config.py b/bitnet-studio/studio/config.py new file mode 100644 index 000000000..3a1a29d71 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/config.py @@ -0,0 +1,98 @@ +"""Configuração central do BitNet Studio. + +Carrega: +- configs/models.yaml — registry de modelos GGUF locais +- configs/mcp.json — MCPs declarativos (estilo Claude Desktop) + +Tudo offline: nenhum download automático, nenhuma URL remota. +""" + +from __future__ import annotations + +import json +import os +from dataclasses import dataclass, field +from pathlib import Path +from typing import Any + +import yaml + +REPO_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2] +STUDIO_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1] +CONFIGS_DIR = STUDIO_ROOT / "configs" + +DEFAULT_MODELS_DIR = Path( + os.environ.get("BITNET_MODELS_DIR", "/media/peder/DATA/BitNet/models") +) +DEFAULT_LLAMA_BIN_DIR = Path( + os.environ.get("BITNET_LLAMA_BIN", str(REPO_ROOT / "build" / "bin")) +) + + +@dataclass +class ModelEntry: + name: str + gguf: str # caminho do .gguf + chat_template: str = "chatml" # chatml | falcon | llama2 + n_ctx: int = 4096 + description: str = "" + + @property + def path(self) -> Path: + p = Path(self.gguf) + return p if p.is_absolute() else DEFAULT_MODELS_DIR / p + + +@dataclass +class McpServerConfig: + name: str + command: str + args: list[str] = field(default_factory=list) + env: dict[str, str] = field(default_factory=dict) + enabled: bool = True + + +@dataclass +class StudioConfig: + models: dict[str, ModelEntry] = field(default_factory=dict) + mcps: dict[str, McpServerConfig] = field(default_factory=dict) + llama_bin_dir: Path = DEFAULT_LLAMA_BIN_DIR + models_dir: Path = DEFAULT_MODELS_DIR + + +def load_models(path: Path | None = None) -> dict[str, ModelEntry]: + path = path or CONFIGS_DIR / "models.yaml" + if not path.exists(): + return {} + data: dict[str, Any] = yaml.safe_load(path.read_text(encoding="utf-8")) or {} + out: dict[str, ModelEntry] = {} + for name, spec in (data.get("models") or {}).items(): + out[name] = ModelEntry( + name=name, + gguf=spec["gguf"], + chat_template=spec.get("chat_template", "chatml"), + n_ctx=int(spec.get("n_ctx", 4096)), + description=spec.get("description", ""), + ) + return out + + +def load_mcps(path: Path | None = None) -> dict[str, McpServerConfig]: + path = path or CONFIGS_DIR / "mcp.json" + if not path.exists(): + return {} + data = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8")) + out: dict[str, McpServerConfig] = {} + for name, spec in (data.get("mcpServers") or {}).items(): + out[name] = McpServerConfig( + name=name, + command=spec["command"], + args=list(spec.get("args", [])), + env=dict(spec.get("env", {})), + enabled=bool(spec.get("enabled", True)), + ) + return out + + +def load_config() -> StudioConfig: + return StudioConfig(models=load_models(), mcps=load_mcps()) diff --git a/bitnet-studio/studio/export/__init__.py b/bitnet-studio/studio/export/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/bitnet-studio/studio/export/exporters.py b/bitnet-studio/studio/export/exporters.py new file mode 100644 index 000000000..2ca8ba560 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/export/exporters.py @@ -0,0 +1,104 @@ +"""Exporters — empacota modelos do Studio para outras plataformas. + +Alvos: + gguf — cópia/validação do GGUF (llama.cpp, LM Studio, Jan, KoboldCpp) + hf — diretório HuggingFace (safetensors + tokenizer + config) + ollama — Modelfile + instruções de `ollama create` + +Tudo offline: o export gera artefatos locais; o push para HF Hub ou +registry do Ollama é decisão (e ação manual) do usuário. +""" + +from __future__ import annotations + +import logging +import shutil +from pathlib import Path + +log = logging.getLogger("studio.export") + +OLLAMA_TEMPLATE_CHATML = '''FROM {gguf_path} + +TEMPLATE """<|im_start|>system +{{{{ .System }}}}<|im_end|> +<|im_start|>user +{{{{ .Prompt }}}}<|im_end|> +<|im_start|>assistant +""" + +PARAMETER stop "<|im_end|>" +PARAMETER stop "<|im_start|>" +PARAMETER temperature 0.7 +PARAMETER num_ctx {n_ctx} + +SYSTEM """{system}""" +''' + +DEFAULT_SYSTEM_PTBR = ( + "Você é um assistente fluente em português brasileiro, " + "preciso e objetivo." +) + + +def export_gguf(gguf: Path, out_dir: Path, name: str) -> Path: + """Copia o GGUF com nome canônico + gera SHA256 para verificação.""" + import hashlib + + out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + dest = out_dir / f"{name}.gguf" + if dest.resolve() != gguf.resolve(): + log.info("copiando %s → %s", gguf, dest) + shutil.copy2(gguf, dest) + sha = hashlib.sha256() + with dest.open("rb") as f: + for chunk in iter(lambda: f.read(1 << 20), b""): + sha.update(chunk) + (out_dir / f"{name}.gguf.sha256").write_text( + f"{sha.hexdigest()} {dest.name}\n", encoding="utf-8" + ) + return dest + + +def export_hf(merged_dir: Path, out_dir: Path, name: str) -> Path: + """Empacota o diretório HF merged (safetensors) com README mínimo.""" + dest = out_dir / name + if dest.exists(): + shutil.rmtree(dest) + shutil.copytree(merged_dir, dest) + readme = dest / "README.md" + if not readme.exists(): + readme.write_text( + f"# {name}\n\n" + f"Modelo exportado pelo BitNet Studio.\n\n" + f"- Formato: HuggingFace safetensors\n" + f"- Uso: `AutoModelForCausalLM.from_pretrained('{name}')`\n" + f"- Compatível com: transformers, vLLM, TGI\n", + encoding="utf-8", + ) + log.info("export HF: %s", dest) + return dest + + +def export_ollama(gguf: Path, out_dir: Path, name: str, + n_ctx: int = 4096, + system: str = DEFAULT_SYSTEM_PTBR) -> Path: + """Gera Modelfile pronto para `ollama create -f Modelfile`.""" + out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + modelfile = out_dir / "Modelfile" + modelfile.write_text( + OLLAMA_TEMPLATE_CHATML.format( + gguf_path=gguf.resolve(), n_ctx=n_ctx, system=system + ), + encoding="utf-8", + ) + instructions = out_dir / "INSTALL.md" + instructions.write_text( + f"# Instalar '{name}' no Ollama\n\n" + f"```bash\n" + f"ollama create {name} -f {modelfile.resolve()}\n" + f"ollama run {name}\n" + f"```\n", + encoding="utf-8", + ) + log.info("export Ollama: %s", modelfile) + return modelfile diff --git a/bitnet-studio/studio/server/__init__.py b/bitnet-studio/studio/server/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/bitnet-studio/studio/server/api.py b/bitnet-studio/studio/server/api.py new file mode 100644 index 000000000..1029fba19 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/server/api.py @@ -0,0 +1,220 @@ +"""API do BitNet Studio — OpenAI-compatible + gestão de modelos e MCPs. + +Endpoints: + POST /v1/chat/completions — chat com loop agentic de tools (OpenAI-compat) + GET /v1/models — lista modelos do registry + POST /v1/models/{name}/load — carrega um modelo no backend + GET /mcp — lista MCPs conectados e suas tools + POST /mcp — hot-plug de um MCP em runtime + DELETE /mcp/{name} — remove um MCP + GET / — Web UI local (sem cloud) + +Tudo roda em localhost. Nenhuma telemetria, nenhuma chamada externa. +""" + +from __future__ import annotations + +import logging +import time +import uuid +from contextlib import asynccontextmanager +from pathlib import Path +from typing import Any + +from fastapi import FastAPI, HTTPException +from fastapi.responses import FileResponse, JSONResponse +from pydantic import BaseModel, Field + +from studio.config import McpServerConfig, StudioConfig, load_config +from studio.server.inference import LlamaServerBackend +from studio.server.mcp_bridge import McpRegistry +from studio.server.tool_engine import ( + build_system_prompt, + format_tool_result, + parse_tool_call, +) + +log = logging.getLogger("studio.api") + +MAX_TOOL_ITERATIONS = 8 +WEBUI_DIR = Path(__file__).resolve().parents[1] / "webui" + +# ── estado global (single-process por design) ─────────────────────────────── +cfg: StudioConfig +backend: LlamaServerBackend +mcps: McpRegistry + + +@asynccontextmanager +async def lifespan(app: FastAPI): + global cfg, backend, mcps + cfg = load_config() + backend = LlamaServerBackend(cfg.llama_bin_dir) + mcps = McpRegistry() + mcps.start_from_config(cfg.mcps) + log.info("studio pronto: %d modelos, %d MCPs", + len(cfg.models), len(mcps.clients)) + yield + mcps.shutdown() + backend.unload() + + +app = FastAPI(title="BitNet Studio", version="0.1.0", lifespan=lifespan) + + +# ── Schemas ───────────────────────────────────────────────────────────────── + +class ChatMessage(BaseModel): + role: str + content: str + + +class ChatRequest(BaseModel): + model: str + messages: list[ChatMessage] + temperature: float = 0.7 + max_tokens: int = Field(default=1024, le=8192) + use_tools: bool = True + system_extra: str = "" + + +class McpAddRequest(BaseModel): + name: str + command: str + args: list[str] = [] + env: dict[str, str] = {} + + +# ── Chat com loop agentic ─────────────────────────────────────────────────── + +@app.post("/v1/chat/completions") +def chat_completions(req: ChatRequest) -> dict[str, Any]: + entry = cfg.models.get(req.model) + if not entry: + raise HTTPException(404, f"modelo '{req.model}' não está no registry") + backend.load(entry) + + tools = mcps.all_tools() if req.use_tools else [] + messages: list[dict] = [] + has_system = any(m.role == "system" for m in req.messages) + if tools and not has_system: + messages.append({"role": "system", + "content": build_system_prompt(tools, req.system_extra)}) + messages.extend(m.model_dump() for m in req.messages) + + tool_trace: list[dict] = [] + answer = "" + for _ in range(MAX_TOOL_ITERATIONS): + answer = backend.chat( + messages, temperature=req.temperature, max_tokens=req.max_tokens + ) + tc = parse_tool_call(answer, tools) if tools else None + if tc is None: + break + log.info("tool call: %s(%s)", tc.name, tc.arguments) + result = mcps.call(tc.name, tc.arguments) + tool_trace.append({"tool": tc.name, "arguments": tc.arguments, + "result": result[:2000]}) + messages.append({"role": "assistant", "content": answer}) + messages.append({"role": "user", + "content": format_tool_result(tc.name, result)}) + else: + answer += "\n\n[aviso: limite de iterações de tools atingido]" + + return { + "id": f"chatcmpl-{uuid.uuid4().hex[:12]}", + "object": "chat.completion", + "created": int(time.time()), + "model": req.model, + "choices": [{ + "index": 0, + "message": {"role": "assistant", "content": answer}, + "finish_reason": "stop", + }], + "tool_trace": tool_trace, + } + + +# ── Modelos ───────────────────────────────────────────────────────────────── + +@app.get("/v1/models") +def list_models() -> dict[str, Any]: + return { + "object": "list", + "data": [ + { + "id": name, + "object": "model", + "gguf": str(m.path), + "exists": m.path.exists(), + "chat_template": m.chat_template, + "n_ctx": m.n_ctx, + "description": m.description, + "loaded": backend.model is not None and backend.model.name == name, + } + for name, m in cfg.models.items() + ], + } + + +@app.post("/v1/models/{name}/load") +def load_model(name: str) -> dict[str, str]: + entry = cfg.models.get(name) + if not entry: + raise HTTPException(404, f"modelo '{name}' não está no registry") + backend.load(entry) + return {"status": "loaded", "model": name} + + +# ── MCPs (declarativo + hot-plug) ─────────────────────────────────────────── + +@app.get("/mcp") +def list_mcps() -> dict[str, Any]: + return { + name: { + "alive": c.alive, + "tools": [ + {"name": t.qualified_name, "description": t.description} + for t in c.tools + ], + } + for name, c in mcps.clients.items() + } + + +@app.post("/mcp") +def add_mcp(req: McpAddRequest) -> dict[str, Any]: + cfg_mcp = McpServerConfig(name=req.name, command=req.command, + args=req.args, env=req.env) + try: + client = mcps.add(cfg_mcp) + except Exception as e: # noqa: BLE001 + raise HTTPException(502, f"falha ao conectar MCP: {e}") from e + return {"status": "connected", "name": req.name, + "tools": [t.qualified_name for t in client.tools]} + + +@app.delete("/mcp/{name}") +def remove_mcp(name: str) -> dict[str, str]: + if not mcps.remove(name): + raise HTTPException(404, f"MCP '{name}' não encontrado") + return {"status": "removed", "name": name} + + +# ── Web UI ────────────────────────────────────────────────────────────────── + +@app.get("/") +def webui() -> FileResponse: + index = WEBUI_DIR / "index.html" + if not index.exists(): + return JSONResponse({"error": "webui não encontrada"}, status_code=404) # type: ignore[return-value] + return FileResponse(index) + + +@app.get("/health") +def health() -> dict[str, Any]: + return { + "status": "ok", + "model_loaded": backend.model.name if backend.model else None, + "mcps": {n: c.alive for n, c in mcps.clients.items()}, + } diff --git a/bitnet-studio/studio/server/inference.py b/bitnet-studio/studio/server/inference.py new file mode 100644 index 000000000..8ac8eaa15 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/server/inference.py @@ -0,0 +1,202 @@ +"""Backend de inferência — gerencia llama-server (build BitNet L2-L5) como subprocess. + +CPU-only por design (persona D4). O llama-server do nosso build expõe +/completion em localhost; este módulo sobe/derruba o processo e formata +prompts com o chat template correto. +""" + +from __future__ import annotations + +import logging +import socket +import subprocess +import time +from pathlib import Path + +import httpx + +from studio.config import ModelEntry + +log = logging.getLogger("studio.inference") + +DEFAULT_PORT = 8089 +STARTUP_TIMEOUT = 120.0 # 10B 1.58bit pode demorar a carregar + + +# ── Chat templates ────────────────────────────────────────────────────────── + +def _chatml(messages: list[dict]) -> str: + out = [] + for m in messages: + out.append(f"<|im_start|>{m['role']}\n{m['content']}<|im_end|>") + out.append("<|im_start|>assistant\n") + return "\n".join(out) + + +def _falcon(messages: list[dict]) -> str: + # Falcon3-Instruct: <|system|>, <|user|>, <|assistant|> + out = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + out.append(f"<|system|>\n{m['content']}") + elif m["role"] == "user": + out.append(f"<|user|>\n{m['content']}") + else: + out.append(f"<|assistant|>\n{m['content']}") + out.append("<|assistant|>\n") + return "\n".join(out) + + +def _llama2(messages: list[dict]) -> str: + system = "" + convo = [] + for m in messages: + if m["role"] == "system": + system = m["content"] + elif m["role"] == "user": + convo.append(("user", m["content"])) + else: + convo.append(("assistant", m["content"])) + out = "" + first = True + for role, content in convo: + if role == "user": + if first and system: + out += f"[INST] <>\n{system}\n<>\n\n{content} [/INST]" + first = False + else: + out += f"[INST] {content} [/INST]" + else: + out += f" {content} " + return out + + +TEMPLATES = {"chatml": _chatml, "falcon": _falcon, "llama2": _llama2} + +STOP_TOKENS = { + "chatml": ["<|im_end|>", "<|im_start|>"], + "falcon": [], + "llama2": ["", "[INST]"], +} + + +def _free_port(preferred: int) -> int: + with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: + try: + s.bind(("127.0.0.1", preferred)) + return preferred + except OSError: + s.bind(("127.0.0.1", 0)) + return s.getsockname()[1] + + +class LlamaServerBackend: + """Sobe um llama-server por modelo carregado. Um modelo ativo por vez.""" + + def __init__(self, llama_bin_dir: Path, threads: int | None = None): + self.bin = llama_bin_dir / "llama-server" + if not self.bin.exists(): + raise FileNotFoundError( + f"llama-server não encontrado em {self.bin}. " + "Compile com: cmake --build build -j" + ) + self.threads = threads + self.proc: subprocess.Popen | None = None + self.port: int = DEFAULT_PORT + self.model: ModelEntry | None = None + # Read timeout alto: prompt eval de system prompt longo (tools) em + # CPU pode passar de 5min na primeira chamada (sem KV cache ainda). + self._client = httpx.Client(timeout=httpx.Timeout(900.0, connect=10.0)) + + # ── lifecycle ─────────────────────────────────────────────────────────── + def load(self, model: ModelEntry) -> None: + if self.model and self.model.name == model.name and self.alive: + return + self.unload() + gguf = model.path + if not gguf.exists(): + raise FileNotFoundError(f"GGUF não encontrado: {gguf}") + self.port = _free_port(DEFAULT_PORT) + cmd = [ + str(self.bin), + "-m", str(gguf), + "--host", "127.0.0.1", + "--port", str(self.port), + "-c", str(model.n_ctx), + "--log-disable", + ] + # CRÍTICO: kernels ternários i2_s (BitNet/Falcon 1.58bit) só suportam + # batch=1. Com o batch default (2048) o kernel produz output vazio + # silenciosamente. Modelos Q4/fp16 usam o default (mais rápido). + if "i2_s" in gguf.name.lower(): + cmd += ["-b", "1", "-ub", "1"] + if self.threads: + cmd += ["-t", str(self.threads)] + else: + import os + cmd += ["-t", str(max(1, (os.cpu_count() or 4) - 2))] + log.info("carregando %s (porta %d)...", model.name, self.port) + self.proc = subprocess.Popen( + cmd, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL + ) + self._wait_ready() + self.model = model + log.info("modelo %s pronto", model.name) + + def _wait_ready(self) -> None: + deadline = time.monotonic() + STARTUP_TIMEOUT + url = f"http://127.0.0.1:{self.port}/health" + while time.monotonic() < deadline: + if self.proc and self.proc.poll() is not None: + raise RuntimeError("llama-server morreu durante o load") + try: + r = self._client.get(url) + if r.status_code == 200: + return + except httpx.TransportError: + pass + time.sleep(1.0) + raise TimeoutError("llama-server não ficou pronto a tempo") + + def unload(self) -> None: + if self.proc and self.proc.poll() is None: + self.proc.terminate() + try: + self.proc.wait(timeout=10) + except subprocess.TimeoutExpired: + self.proc.kill() + self.proc = None + self.model = None + + @property + def alive(self) -> bool: + return self.proc is not None and self.proc.poll() is None + + # ── inference ─────────────────────────────────────────────────────────── + def chat(self, messages: list[dict], *, temperature: float = 0.7, + max_tokens: int = 1024, stop: list[str] | None = None) -> str: + if not self.model or not self.alive: + raise RuntimeError("nenhum modelo carregado") + template = TEMPLATES.get(self.model.chat_template, _chatml) + prompt = template(messages) + stops = list(stop or []) + STOP_TOKENS.get(self.model.chat_template, []) + r = self._client.post( + f"http://127.0.0.1:{self.port}/completion", + json={ + "prompt": prompt, + "temperature": temperature, + "n_predict": max_tokens, + "stop": stops, + "cache_prompt": True, + }, + ) + r.raise_for_status() + text = r.json().get("content", "").strip() + # Falcon3 gera a continuação da conversa (\nuser\n...) sem stop + # adequado em GGUF. Truncar na primeira ocorrência do próximo turno. + if self.model and self.model.chat_template == "falcon": + for marker in ["\n<|user|>", "\nuser\n", "\n<|system|>"]: + if marker in text: + text = text.split(marker)[0].strip() + break + return text diff --git a/bitnet-studio/studio/server/mcp_bridge.py b/bitnet-studio/studio/server/mcp_bridge.py new file mode 100644 index 000000000..1de2429b2 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/server/mcp_bridge.py @@ -0,0 +1,229 @@ +"""Bridge MCP — cliente stdio JSON-RPC 2.0 para Model Context Protocol. + +Conecta a qualquer servidor MCP "plugável" (ex: protheus-rag), descobre as +tools via tools/list e executa via tools/call. Tudo local via subprocess — +nenhuma conexão de rede é aberta pelo bridge em si (persona D4: o MCP em si +pode ser auditado separadamente). + +Protocolo: https://spec.modelcontextprotocol.io (JSON-RPC 2.0 sobre stdio, +mensagens delimitadas por newline). +""" + +from __future__ import annotations + +import json +import logging +import subprocess +import threading +from dataclasses import dataclass, field +from typing import Any + +from studio.config import McpServerConfig + +log = logging.getLogger("studio.mcp") + +PROTOCOL_VERSION = "2024-11-05" +CLIENT_INFO = {"name": "bitnet-studio", "version": "0.1.0"} +DEFAULT_TIMEOUT = 60.0 + + +@dataclass +class McpTool: + server: str + name: str + description: str + input_schema: dict[str, Any] = field(default_factory=dict) + + @property + def qualified_name(self) -> str: + """Nome exposto ao modelo: servidor__tool (evita colisão entre MCPs).""" + return f"{self.server}__{self.name}" + + def to_openai(self) -> dict[str, Any]: + """Formato de tool da API OpenAI (function calling).""" + return { + "type": "function", + "function": { + "name": self.qualified_name, + "description": self.description or "", + "parameters": self.input_schema or {"type": "object", "properties": {}}, + }, + } + + +class McpClient: + """Cliente de um único servidor MCP via stdio.""" + + def __init__(self, cfg: McpServerConfig): + self.cfg = cfg + self.proc: subprocess.Popen | None = None + self._id = 0 + self._lock = threading.Lock() + self.tools: list[McpTool] = [] + + # ── lifecycle ─────────────────────────────────────────────────────────── + def start(self) -> None: + import os + + env = {**os.environ, **self.cfg.env} + self.proc = subprocess.Popen( + [self.cfg.command, *self.cfg.args], + stdin=subprocess.PIPE, + stdout=subprocess.PIPE, + stderr=subprocess.DEVNULL, + env=env, + text=True, + bufsize=1, + ) + self._handshake() + self._discover_tools() + log.info("MCP '%s': %d tools", self.cfg.name, len(self.tools)) + + def stop(self) -> None: + if self.proc and self.proc.poll() is None: + self.proc.terminate() + try: + self.proc.wait(timeout=5) + except subprocess.TimeoutExpired: + self.proc.kill() + self.proc = None + + @property + def alive(self) -> bool: + return self.proc is not None and self.proc.poll() is None + + # ── JSON-RPC ──────────────────────────────────────────────────────────── + def _next_id(self) -> int: + self._id += 1 + return self._id + + def _send(self, payload: dict[str, Any]) -> None: + assert self.proc and self.proc.stdin + self.proc.stdin.write(json.dumps(payload) + "\n") + self.proc.stdin.flush() + + def _recv(self, want_id: int, timeout: float = DEFAULT_TIMEOUT) -> dict[str, Any]: + """Lê linhas até achar a resposta com o id esperado (ignora notifications).""" + assert self.proc and self.proc.stdout + import select + + deadline_fd = self.proc.stdout.fileno() + remaining = timeout + while remaining > 0: + ready, _, _ = select.select([deadline_fd], [], [], min(remaining, 1.0)) + remaining -= 1.0 + if not ready: + continue + line = self.proc.stdout.readline() + if not line: + raise RuntimeError(f"MCP '{self.cfg.name}': stdout fechado") + line = line.strip() + if not line: + continue + try: + msg = json.loads(line) + except json.JSONDecodeError: + continue + if msg.get("id") == want_id: + if "error" in msg: + raise RuntimeError(f"MCP '{self.cfg.name}': {msg['error']}") + return msg.get("result", {}) + raise TimeoutError(f"MCP '{self.cfg.name}': timeout esperando id={want_id}") + + def _request(self, method: str, params: dict[str, Any] | None = None, + timeout: float = DEFAULT_TIMEOUT) -> dict[str, Any]: + with self._lock: + rid = self._next_id() + self._send({"jsonrpc": "2.0", "id": rid, "method": method, + "params": params or {}}) + return self._recv(rid, timeout) + + def _notify(self, method: str, params: dict[str, Any] | None = None) -> None: + self._send({"jsonrpc": "2.0", "method": method, "params": params or {}}) + + # ── MCP protocol ─────────────────────────────────────────────────────── + def _handshake(self) -> None: + self._request("initialize", { + "protocolVersion": PROTOCOL_VERSION, + "capabilities": {}, + "clientInfo": CLIENT_INFO, + }, timeout=30.0) + self._notify("notifications/initialized") + + def _discover_tools(self) -> None: + result = self._request("tools/list") + self.tools = [ + McpTool( + server=self.cfg.name, + name=t["name"], + description=t.get("description", ""), + input_schema=t.get("inputSchema", {}), + ) + for t in result.get("tools", []) + ] + + def call_tool(self, name: str, arguments: dict[str, Any], + timeout: float = DEFAULT_TIMEOUT) -> str: + """Executa a tool e devolve o conteúdo textual concatenado.""" + result = self._request("tools/call", + {"name": name, "arguments": arguments}, + timeout=timeout) + parts: list[str] = [] + for item in result.get("content", []): + if item.get("type") == "text": + parts.append(item.get("text", "")) + else: + parts.append(json.dumps(item, ensure_ascii=False)) + if result.get("isError"): + return f"[tool error] {' '.join(parts)}" + return "\n".join(parts) if parts else "(sem conteúdo)" + + +class McpRegistry: + """Registry de MCPs: declarativos (mcp.json) + hot-plug em runtime.""" + + def __init__(self): + self.clients: dict[str, McpClient] = {} + self._lock = threading.Lock() + + def start_from_config(self, cfgs: dict[str, McpServerConfig]) -> None: + for name, cfg in cfgs.items(): + if not cfg.enabled: + continue + try: + self.add(cfg) + except Exception as e: # noqa: BLE001 — boot não pode morrer por 1 MCP + log.error("MCP '%s' falhou no boot: %s", name, e) + + def add(self, cfg: McpServerConfig) -> McpClient: + with self._lock: + if cfg.name in self.clients: + self.clients[cfg.name].stop() + client = McpClient(cfg) + client.start() + self.clients[cfg.name] = client + return client + + def remove(self, name: str) -> bool: + with self._lock: + client = self.clients.pop(name, None) + if client: + client.stop() + return True + return False + + def all_tools(self) -> list[McpTool]: + return [t for c in self.clients.values() if c.alive for t in c.tools] + + def call(self, qualified_name: str, arguments: dict[str, Any]) -> str: + """qualified_name = servidor__tool.""" + server, _, tool = qualified_name.partition("__") + client = self.clients.get(server) + if not client or not client.alive: + return f"[erro] MCP '{server}' não está conectado" + return client.call_tool(tool, arguments) + + def shutdown(self) -> None: + for c in self.clients.values(): + c.stop() + self.clients.clear() diff --git a/bitnet-studio/studio/server/tool_engine.py b/bitnet-studio/studio/server/tool_engine.py new file mode 100644 index 000000000..7b2d0a052 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/server/tool_engine.py @@ -0,0 +1,236 @@ +"""Tool engine — injeta tools no prompt e parseia tool calls do modelo. + +Estratégia dupla (robusta para modelos 1.58bit sem fine-tune de tools): +1. System prompt PT-BR ensinando o formato {json} +2. Parser tolerante: aceita o bloco oficial, JSON solto ou cercas de código + +Funciona com Falcon3-Instruct (chatml) e Llama. Quando o adapter QLoRA +PT-BR+tools estiver treinado, o formato já é o nativo do dataset. +""" + +from __future__ import annotations + +import json +import re +from dataclasses import dataclass +from typing import Any + +from studio.server.mcp_bridge import McpTool + +TOOL_SYSTEM_PROMPT_PTBR = """\ +Você é um assistente fluente em português brasileiro com acesso a ferramentas. + +# Ferramentas disponíveis + +{tools_block} + +# Como usar uma ferramenta + +Quando precisar de informação externa, responda APENAS com o bloco: + + +{{"name": "", "arguments": {{}}}} + + +Regras: +- Use uma ferramenta por vez e aguarde o resultado antes de continuar. +- Se a pergunta não precisar de ferramenta, responda diretamente em PT-BR. +- Nunca invente resultados de ferramentas. +- Após receber o resultado (mensagem com "Resultado da ferramenta"), \ +responda ao usuário em português claro e objetivo, citando os dados obtidos. +""" + +_TOOL_CALL_RE = re.compile( + r"\s*(.*?)\s*", re.DOTALL +) +_TOOL_CALL_OPEN_RE = re.compile( + r"\s*(.*)", re.DOTALL +) +_CODE_FENCE_RE = re.compile( + r"```(?:json)?\s*(\{[\s\S]*?\})\s*```", re.DOTALL +) + + +def _extract_json(text: str) -> str | None: + """Extrai o primeiro objeto JSON válido de um texto.""" + # Método 1: procura bloco { ... } balanceado + depth = 0 + start = None + for i, ch in enumerate(text): + if ch == "{": + if depth == 0: + start = i + depth += 1 + elif ch == "}": + depth -= 1 + if depth == 0 and start is not None: + return text[start : i + 1] + # Método 2: regex simples como fallback + m = re.search(r"\{[\s\S]*?\}", text) + if m: + return m.group(0) + return None + + +def _extract_truncated_json(text: str) -> str | None: + """Tenta extrair JSON mesmo truncado (sem fechamento de braces).""" + # Procura início de objeto JSON + start = text.find("{") + if start == -1: + return None + # Tenta balanced braces primeiro + depth = 0 + for i in range(start, len(text)): + if text[i] == "{": + depth += 1 + elif text[i] == "}": + depth -= 1 + if depth == 0: + return text[start:i + 1] + # Se truncado, retorna o que tem até o final (se tiver conteúdo significativo) + truncated = text[start:].strip() + if len(truncated) > 10 and '"name"' in truncated: + return truncated + return None + + +@dataclass +class ToolCall: + name: str + arguments: dict[str, Any] + raw: str + + +def render_tools_block(tools: list[McpTool]) -> str: + """Bloco compacto de tools para o system prompt. + + Compacto por design: com kernels i2_s (batch=1) cada token do prompt + custa um forward pass completo — descrições longas custam minutos. + """ + if not tools: + return "(nenhuma ferramenta disponível)" + lines = [] + for t in tools: + desc = " ".join(t.description.split())[:120] + props = t.input_schema.get("properties", {}) + required = t.input_schema.get("required", []) + args = ", ".join( + f"{k}{'*' if k in required else ''}" for k in props + ) or "sem argumentos" + lines.append(f"- {t.qualified_name}({args}): {desc}") + return "\n".join(lines) + + +def build_system_prompt(tools: list[McpTool], extra: str = "") -> str: + prompt = TOOL_SYSTEM_PROMPT_PTBR.format(tools_block=render_tools_block(tools)) + if extra: + prompt += f"\n# Instruções adicionais\n{extra}\n" + return prompt + + +def _try_parse(raw: str, known_tools: set[str]) -> ToolCall | None: + try: + obj = json.loads(raw) + except json.JSONDecodeError: + # Tentativa para JSON truncado: extrair nome via regex + name_match = re.search(r'"name"\s*:\s*"([^"]+)"', raw) + if name_match: + name = name_match.group(1) + if not name or (known_tools and name not in known_tools): + return None + # Tenta extrair arguments também + args_match = re.search(r'"arguments"\s*:\s*(\{[^}]*(?:\}[^}]*)*)', raw) + args = {} + if args_match: + try: + args = json.loads(args_match.group(1)) + except json.JSONDecodeError: + pass + return ToolCall(name=name, arguments=args or {}, raw=raw) + return None + if not isinstance(obj, dict): + return None + name = obj.get("name") + if not name or (known_tools and name not in known_tools): + return None + args = obj.get("arguments", obj.get("parameters", {})) + if isinstance(args, str): + try: + args = json.loads(args) + except json.JSONDecodeError: + args = {"input": args} + return ToolCall(name=name, arguments=args or {}, raw=raw) + + +def parse_tool_call(text: str, tools: list[McpTool]) -> ToolCall | None: + """Extrai a primeira tool call válida da resposta do modelo. + + Ordem de tentativa: + 1. ... (formato ensinado) + 2. ... (truncado, sem fechamento) + 3. ```json ... ``` (modelos que cercam com código) + 4. JSON puro na resposta toda (modelos minimalistas) + """ + known = {t.qualified_name for t in tools} + + # 1. Bloco completo ... + for m in _TOOL_CALL_RE.finditer(text): + raw = m.group(1) + json_str = _extract_json(raw) + if json_str: + tc = _try_parse(json_str, known) + if tc: + return tc + + # 2. aberto (truncado, sem ) + m = _TOOL_CALL_OPEN_RE.search(text) + if m: + raw = m.group(1) + json_str = _extract_truncated_json(raw) + if json_str: + tc = _try_parse(json_str, known) + if tc: + return tc + + # 3. Cercas de código + for m in _CODE_FENCE_RE.finditer(text): + tc = _try_parse(m.group(1), known) + if tc: + return tc + + # 4. JSON puro + stripped = text.strip() + if stripped.startswith("{") and stripped.endswith("}"): + tc = _try_parse(stripped, known) + if tc: + return tc + + # 5. Fallback: qualquer JSON com "name" no texto + json_str = _extract_json(text) + if json_str: + tc = _try_parse(json_str, known) + if tc: + return tc + + # 6. Fallback extremo: regex direto para nome no texto + name_match = re.search(r'"name"\s*:\s*"([^"]+)"', text) + if name_match: + name = name_match.group(1) + if name in known: + return ToolCall(name=name, arguments={}, raw=text) + + return None + + +MAX_TOOL_RESULT_CHARS = 1800 # batch=1: resultado longo = prompt eval lento + + +def format_tool_result(tool_name: str, result: str) -> str: + """Mensagem (role=user no template chatml simples) com o resultado.""" + if len(result) > MAX_TOOL_RESULT_CHARS: + result = result[:MAX_TOOL_RESULT_CHARS] + "\n[… truncado]" + return ( + f"Resultado da ferramenta `{tool_name}`:\n" + f"```\n{result}\n```\n" + f"Use esse resultado para responder ao usuário em português." + ) diff --git a/bitnet-studio/studio/training/__init__.py b/bitnet-studio/studio/training/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/bitnet-studio/studio/training/datasets.py b/bitnet-studio/studio/training/datasets.py new file mode 100644 index 000000000..1c59477df --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/training/datasets.py @@ -0,0 +1,122 @@ +"""Preparação de datasets PT-BR + tool-calling para QLoRA. + +Formato de entrada: JSONL com conversas no estilo OpenAI: + {"messages": [{"role": "system|user|assistant", "content": "..."}]} + +Tool calls no dataset usam o MESMO formato que o tool_engine ensina em +runtime ({json}) — assim o fine-tune reforça +exatamente o comportamento que o servidor espera. + +Inclui gerador de dataset sintético de tool-calling a partir das tools +reais de um MCP conectado (ex: protheus-rag) para bootstrap rápido. +""" + +from __future__ import annotations + +import json +import random +from pathlib import Path +from typing import Any + +CHATML_TEMPLATE = "<|im_start|>{role}\n{content}<|im_end|>\n" + + +def conversation_to_text(messages: list[dict[str, str]]) -> str: + """Converte mensagens OpenAI em texto chatml puro para o trainer.""" + return "".join( + CHATML_TEMPLATE.format(role=m["role"], content=m["content"]) + for m in messages + ) + + +def load_jsonl(path: Path) -> list[dict[str, Any]]: + rows = [] + with path.open(encoding="utf-8") as f: + for line in f: + line = line.strip() + if line: + rows.append(json.loads(line)) + return rows + + +def validate_dataset(path: Path) -> tuple[int, list[str]]: + """Valida o JSONL: retorna (n_validas, lista_de_erros).""" + errors: list[str] = [] + valid = 0 + for i, row in enumerate(load_jsonl(path)): + msgs = row.get("messages") + if not isinstance(msgs, list) or not msgs: + errors.append(f"linha {i+1}: sem 'messages'") + continue + roles = {m.get("role") for m in msgs} + if not roles <= {"system", "user", "assistant"}: + errors.append(f"linha {i+1}: roles inválidos {roles}") + continue + if not any(m.get("role") == "assistant" for m in msgs): + errors.append(f"linha {i+1}: sem resposta do assistant") + continue + valid += 1 + return valid, errors + + +# ── Gerador sintético de tool-calling ─────────────────────────────────────── + +_PTBR_QUESTION_TEMPLATES = [ + "Consulte {tool} e me diga: {ask}", + "Preciso de uma informação: {ask}. Use a ferramenta adequada.", + "{ask}", + "Por favor, verifique {ask} no sistema.", + "Me ajuda com isso: {ask}?", +] + +_PTBR_ANSWER_TEMPLATES = [ + "Com base na consulta, encontrei o seguinte:\n\n{result}", + "Aqui está o que o sistema retornou:\n\n{result}", + "Consultei a ferramenta e o resultado foi:\n\n{result}", +] + + +def synth_tool_examples( + tools: list[dict[str, Any]], + asks_per_tool: list[str], + n_per_tool: int = 5, + seed: int = 42, +) -> list[dict[str, Any]]: + """Gera exemplos sintéticos de tool-calling em PT-BR. + + tools: [{"name": ..., "description": ..., "parameters": {...}}] + asks_per_tool: perguntas-modelo (uma lista geral reutilizada por tool) + """ + rng = random.Random(seed) + examples = [] + for tool in tools: + name = tool["name"] + for _ in range(n_per_tool): + ask = rng.choice(asks_per_tool) + q = rng.choice(_PTBR_QUESTION_TEMPLATES).format(tool=name, ask=ask) + args = {"pergunta": ask} if "pergunta" in json.dumps( + tool.get("parameters", {})) else {"query": ask} + call = json.dumps({"name": name, "arguments": args}, + ensure_ascii=False) + fake_result = f"[resultado simulado da tool {name} para: {ask}]" + answer = rng.choice(_PTBR_ANSWER_TEMPLATES).format( + result=fake_result) + examples.append({"messages": [ + {"role": "user", "content": q}, + {"role": "assistant", + "content": f"\n{call}\n"}, + {"role": "user", + "content": f"Resultado da ferramenta `{name}`:\n" + f"```\n{fake_result}\n```\n" + f"Use esse resultado para responder ao usuário " + f"em português."}, + {"role": "assistant", "content": answer}, + ]}) + return examples + + +def write_jsonl(rows: list[dict[str, Any]], path: Path) -> None: + path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + with path.open("w", encoding="utf-8") as f: + for row in rows: + f.write(json.dumps(row, ensure_ascii=False) + "\n") diff --git a/bitnet-studio/studio/training/merge_quantize.py b/bitnet-studio/studio/training/merge_quantize.py new file mode 100644 index 000000000..c42e7a71a --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/training/merge_quantize.py @@ -0,0 +1,96 @@ +"""Merge do adapter LoRA + conversão para GGUF (pipeline pós-treino). + +Fluxo: + 1. merge: base fp16 + adapter → modelo HF merged (safetensors) + 2. convert: HF merged → GGUF fp16 (convert-hf-to-gguf do llama.cpp) + 3. quantize: GGUF fp16 → Q4_K_M (ou i2_s para 1.58bit via utils BitNet) + +O resultado entra direto no registry (configs/models.yaml) e roda no +servidor CPU-only. +""" + +from __future__ import annotations + +import logging +import subprocess +from pathlib import Path + +from studio.config import REPO_ROOT + +log = logging.getLogger("studio.merge") + +CONVERT_SCRIPT = REPO_ROOT / "3rdparty" / "llama.cpp" / "convert_hf_to_gguf.py" +CONVERT_SCRIPT_ALT = REPO_ROOT / "3rdparty" / "llama.cpp" / "convert-hf-to-gguf.py" +QUANTIZE_BIN = REPO_ROOT / "build" / "bin" / "llama-quantize" + + +def merge_adapter(base_model: str, adapter_dir: Path, out_dir: Path, + local_files_only: bool = False) -> Path: + """Merge LoRA → modelo HF completo em fp16. Requer extra [train].""" + import torch + from peft import PeftModel + from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + + out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + log.info("carregando base %s em fp16 (CPU ok, lento)...", base_model) + model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + base_model, + torch_dtype=torch.float16, + device_map="cpu", + local_files_only=local_files_only, + ) + model = PeftModel.from_pretrained(model, str(adapter_dir)) + log.info("merging adapter...") + model = model.merge_and_unload() + model.save_pretrained(str(out_dir), safe_serialization=True) + tok = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model, + local_files_only=local_files_only) + tok.save_pretrained(str(out_dir)) + log.info("modelo merged salvo em %s", out_dir) + return out_dir + + +def convert_to_gguf(hf_dir: Path, out_gguf: Path, + dtype: str = "f16") -> Path: + """HF → GGUF usando o conversor do llama.cpp do submodule.""" + script = CONVERT_SCRIPT if CONVERT_SCRIPT.exists() else CONVERT_SCRIPT_ALT + if not script.exists(): + raise FileNotFoundError( + f"conversor não encontrado ({CONVERT_SCRIPT.name}); " + "verifique o submodule 3rdparty/llama.cpp" + ) + out_gguf.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + cmd = ["python3", str(script), str(hf_dir), + "--outfile", str(out_gguf), "--outtype", dtype] + log.info("convertendo: %s", " ".join(cmd)) + subprocess.run(cmd, check=True) + return out_gguf + + +def quantize_gguf(in_gguf: Path, out_gguf: Path, + quant: str = "Q4_K_M") -> Path: + """GGUF fp16 → quantizado (Q4_K_M, Q5_K_M, etc.).""" + if not QUANTIZE_BIN.exists(): + raise FileNotFoundError( + f"llama-quantize não encontrado em {QUANTIZE_BIN}; " + "compile com: cmake --build build -j" + ) + out_gguf.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + cmd = [str(QUANTIZE_BIN), str(in_gguf), str(out_gguf), quant] + log.info("quantizando: %s", " ".join(cmd)) + subprocess.run(cmd, check=True) + return out_gguf + + +def full_pipeline(base_model: str, adapter_dir: Path, work_dir: Path, + model_name: str, quant: str = "Q4_K_M", + local_files_only: bool = False) -> Path: + """Pipeline completo: merge → GGUF fp16 → quantizado.""" + merged = merge_adapter(base_model, adapter_dir, + work_dir / f"{model_name}-merged", + local_files_only=local_files_only) + fp16_gguf = convert_to_gguf(merged, work_dir / f"{model_name}-f16.gguf") + final = quantize_gguf(fp16_gguf, + work_dir / f"{model_name}-{quant}.gguf", quant) + log.info("pipeline completo: %s", final) + return final diff --git a/bitnet-studio/studio/training/qlora.py b/bitnet-studio/studio/training/qlora.py new file mode 100644 index 000000000..94a8d1f6c --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/training/qlora.py @@ -0,0 +1,151 @@ +"""QLoRA 4-bit para GPUs modestas — fine-tuning PT-BR + tool-calling. + +Defaults calibrados para GPU de 8-16GB: + - NF4 4-bit base + bf16/fp16 compute + - LoRA r=16, alpha=32, dropout=0.05 (q/k/v/o + gate/up/down) + - batch 1 + gradient accumulation 16 + - gradient checkpointing + paged_adamw_8bit + - sequências de 1024 tokens (suficiente para tool-calling) + +Para Falcon3-10B em GPU de 8GB: use --model tiiuae/Falcon3-3B-Instruct +primeiro como piloto, depois rode o 10B com --max-seq 512 (mais lento, cabe). + +Uso (módulo chamado pelo CLI): + bitnet-studio finetune --base tiiuae/Falcon3-10B-Instruct \ + --dataset data/ptbr_tools.jsonl --out adapters/falcon10b-ptbr-tools +""" + +from __future__ import annotations + +import logging +from dataclasses import dataclass +from pathlib import Path + +log = logging.getLogger("studio.qlora") + + +@dataclass +class QLoraConfig: + base_model: str = "tiiuae/Falcon3-10B-Instruct" + dataset_path: str = "" + output_dir: str = "adapters/out" + max_seq_len: int = 1024 + lora_r: int = 16 + lora_alpha: int = 32 + lora_dropout: float = 0.05 + epochs: float = 3.0 + learning_rate: float = 2e-4 + batch_size: int = 1 + grad_accum: int = 16 + warmup_ratio: float = 0.03 + seed: int = 42 + local_files_only: bool = False # True = air-gapped (modelo já no cache HF) + + +def run_qlora(cfg: QLoraConfig) -> Path: + """Treina o adapter e retorna o diretório de saída. + + Import lazy: torch/transformers/peft só são exigidos aqui (extra [train]). + """ + import torch + from datasets import Dataset + from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training + from transformers import ( + AutoModelForCausalLM, + AutoTokenizer, + BitsAndBytesConfig, + Trainer, + TrainingArguments, + DataCollatorForLanguageModeling, + ) + + from studio.training.datasets import conversation_to_text, load_jsonl + + out_dir = Path(cfg.output_dir) + out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + + # ── dados ─────────────────────────────────────────────────────────────── + rows = load_jsonl(Path(cfg.dataset_path)) + texts = [conversation_to_text(r["messages"]) for r in rows] + log.info("dataset: %d conversas", len(texts)) + + tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( + cfg.base_model, local_files_only=cfg.local_files_only + ) + if tokenizer.pad_token is None: + tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token + + def tokenize(batch): + return tokenizer( + batch["text"], + truncation=True, + max_length=cfg.max_seq_len, + padding=False, + ) + + ds = Dataset.from_dict({"text": texts}).map( + tokenize, batched=True, remove_columns=["text"] + ) + + # ── modelo 4-bit ──────────────────────────────────────────────────────── + compute_dtype = ( + torch.bfloat16 if torch.cuda.is_bf16_supported() else torch.float16 + ) + bnb = BitsAndBytesConfig( + load_in_4bit=True, + bnb_4bit_quant_type="nf4", + bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype, + bnb_4bit_use_double_quant=True, + ) + model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + cfg.base_model, + quantization_config=bnb, + device_map="auto", + local_files_only=cfg.local_files_only, + ) + model = prepare_model_for_kbit_training(model) + model.gradient_checkpointing_enable() + + lora = LoraConfig( + r=cfg.lora_r, + lora_alpha=cfg.lora_alpha, + lora_dropout=cfg.lora_dropout, + bias="none", + task_type="CAUSAL_LM", + target_modules=[ + "q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", + "gate_proj", "up_proj", "down_proj", + ], + ) + model = get_peft_model(model, lora) + model.print_trainable_parameters() + + # ── trainer ───────────────────────────────────────────────────────────── + args = TrainingArguments( + output_dir=str(out_dir / "checkpoints"), + num_train_epochs=cfg.epochs, + per_device_train_batch_size=cfg.batch_size, + gradient_accumulation_steps=cfg.grad_accum, + learning_rate=cfg.learning_rate, + warmup_ratio=cfg.warmup_ratio, + lr_scheduler_type="cosine", + logging_steps=5, + save_strategy="epoch", + optim="paged_adamw_8bit", + bf16=compute_dtype == torch.bfloat16, + fp16=compute_dtype == torch.float16, + seed=cfg.seed, + report_to=[], # sem telemetria (wandb/tensorboard desligados) + ) + trainer = Trainer( + model=model, + args=args, + train_dataset=ds, + data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False), + ) + trainer.train() + + model.save_pretrained(str(out_dir)) + tokenizer.save_pretrained(str(out_dir)) + log.info("adapter salvo em %s", out_dir) + return out_dir diff --git a/bitnet-studio/studio/webui/index.html b/bitnet-studio/studio/webui/index.html new file mode 100644 index 000000000..9e86f73a1 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/studio/webui/index.html @@ -0,0 +1,213 @@ + + + + + +BitNet Studio + + + + + + +
+
+ +
+ + +
+
100% local · CPU-only · sem telemetria · persona D4
+
+ + + + diff --git a/bitnet-studio/test_150_steps.py b/bitnet-studio/test_150_steps.py new file mode 100644 index 000000000..098fbeed7 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_150_steps.py @@ -0,0 +1,80 @@ +"""Teste do adapter 150 steps com regex robusto.""" +import json, re, time, torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" + +torch.set_num_threads(4) +print("Carregando modelo + adapter (150 steps)...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE, trust_remote_code=True, use_fast=False, clean_up_tokenization_spaces=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE, torch_dtype=torch.float32, device_map="cpu", trust_remote_code=True) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print("OK!\n") + +def generate(prompt, max_tokens=80): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_tokens, temperature=0.3, + do_sample=True, pad_token_id=tok.pad_token_id) + text = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + if "<|assistant|>" in text: + text = text.split("<|assistant|>")[-1].strip() + return text + +def extract_tool(text): + # Regex mais robusto - captura até ou <|user|> ou fim + m = re.search(r'\s*(\{.*?\})\s*(?:|\Z)', text, re.DOTALL) + if m: + try: + return json.loads(m.group(1)) + except: + # Tentar extrair manualmente + try: + start = text.find('{') + end = text.rfind('}') + 1 + return json.loads(text[start:end]) + except: + return None + return None + +TESTS = [ + ("mem0_search", "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", "protheus-rag__mem0_search", ["pergunta"]), + ("mem0_add", "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", "protheus-rag__mem0_add", ["content", "category"]), + ("mem0_list", "Liste todas as memórias salvas", "protheus-rag__mem0_list", []), + ("mem0_delete", "Apague a memória sobre o teste", "protheus-rag__mem0_delete", ["memory_id"]), + ("consultar_base", "Como funciona a função MaFisCalc?", "protheus-rag__consultar_base_direta", ["pergunta"]), + ("dicionario", "Quais campos tem a tabela SA1?", "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", ["pergunta"]), + ("reversa", "Como usar o skill reversa-scout?", "protheus-rag__buscar_reversa_direto", ["pergunta"]), + ("anti", "Olá, como vai?", None, []), +] + +passed = 0 +for name, question, expected_tool, expected_args in TESTS: + prompt = f"<|user|>\n{question}\n<|assistant|>\n" + t0 = time.time() + response = generate(prompt) + elapsed = time.time() - t0 + + tool = extract_tool(response) + if tool: + ok = tool.get('name') == expected_tool + if ok and expected_args: + ok = all(a in tool.get('arguments', {}) for a in expected_args) + else: + ok = expected_tool is None + + status = "PASS" if ok else "FAIL" + if ok: passed += 1 + print(f"{status} | {name} | got={tool.get('name') if tool else 'None'} | {elapsed:.1f}s") + if not ok: + print(f" Response: {response[:120]}...") + +print(f"\n{'='*60}") +print(f"Resultado 150 steps: {passed}/{len(TESTS)} ({passed/len(TESTS)*100:.0f}%)") +print(f"{'='*60}") diff --git a/bitnet-studio/test_3x.py b/bitnet-studio/test_3x.py new file mode 100644 index 000000000..45f84a0be --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_3x.py @@ -0,0 +1,72 @@ +"""Teste 3x rápido.""" +import json, sys +from pathlib import Path +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer +sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent)) +from studio.server.tool_engine import parse_tool_call + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" +torch.set_num_threads(4) + +print("Carregando modelo...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE, trust_remote_code=True, use_fast=False, clean_up_tokenization_spaces=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE, torch_dtype=torch.float32, device_map="cpu", trust_remote_code=True) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print("OK!") + +class MockTool: + def __init__(self, name): + self.qualified_name = name + self.description = "" + self.input_schema = {} + +TOOLS = [MockTool(n) for n in [ + "protheus-rag__consultar_base_direta", + "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "protheus-rag__mem0_search", + "protheus-rag__mem0_add", + "protheus-rag__mem0_list", + "protheus-rag__mem0_delete", +]] + +def generate(prompt, max_tokens=60): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_tokens, temperature=0.3, do_sample=True, pad_token_id=tok.pad_token_id) + text = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + if "<|assistant|>" in text: + text = text.split("<|assistant|>")[-1].strip() + return text + +QUESTIONS = [ + ("Como funciona a função MaFisCalc?", "protheus-rag__consultar_base_direta"), + ("O que sabemos sobre o cliente João Silva?", "protheus-rag__mem0_search"), + ("Liste todas as memórias salvas", "protheus-rag__mem0_list"), + ("Olá, como vai?", None), +] + +passed = 0 +failed = 0 +for iteration in range(3): + print(f"--- Iteração {iteration+1}/3 ---") + for q_text, expected in QUESTIONS: + prompt = f"<|user|>\n{q_text}\n<|assistant|>\n" + response = generate(prompt) + tc = parse_tool_call(response, TOOLS) + got = tc.name if tc else None + ok = got == expected + if ok: + passed += 1 + else: + failed += 1 + print(f" {'PASS' if ok else 'FAIL'} | {q_text[:30]:30} | expected={expected or 'None':40} | got={got or 'None':40}") + if not ok: + print(f" Response: {response[:100]}") + +print(f"\nResultado: {passed}/{passed+failed} ({passed/(passed+failed)*100:.0f}%)") diff --git a/bitnet-studio/test_50x.py b/bitnet-studio/test_50x.py new file mode 100644 index 000000000..f938498e3 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_50x.py @@ -0,0 +1,159 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Teste 50x do adapter 150 steps com extração JSON robusta do tool_engine.py. + +Verifica: +- 8 perguntas diferentes × 6 iterações = 48 testes + 2 anti-testes +- Extrai tool_call usando parse_tool_call do tool_engine.py +- Reporta taxa de acerto +""" +import json +import sys +import time +from pathlib import Path + +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +# Adicionar o path do studio para importar tool_engine +sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent)) +from studio.server.tool_engine import parse_tool_call, ToolCall + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" + +torch.set_num_threads(4) + +print(f"{'='*60}") +print(f"TESTE 50x — Adapter 150 steps + parse_tool_call robusto") +print(f"{'='*60}\n") + +print("[1/2] Carregando modelo...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained( + BASE, + trust_remote_code=True, + use_fast=False, + clean_up_tokenization_spaces=False, +) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + BASE, + torch_dtype=torch.float32, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, +) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print("OK!\n") + +# Mock de tools para parse_tool_call +class MockTool: + def __init__(self, name): + self.qualified_name = name + self.description = "" + self.input_schema = {} + +TOOLS = [ + MockTool("protheus-rag__consultar_base_direta"), + MockTool("protheus-rag__consultar_dicionario_direto"), + MockTool("protheus-rag__consultar_base_interna"), + MockTool("protheus-rag__buscar_reversa_direto"), + MockTool("protheus-rag__consultar_reversa_rag"), + MockTool("protheus-rag__mem0_search"), + MockTool("protheus-rag__mem0_add"), + MockTool("protheus-rag__mem0_list"), + MockTool("protheus-rag__mem0_stats"), + MockTool("protheus-rag__mem0_delete"), +] + +def generate(prompt, max_tokens=80): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate( + **inputs, + max_new_tokens=max_tokens, + temperature=0.3, + do_sample=True, + pad_token_id=tok.pad_token_id, + eos_token_id=tok.eos_token_id, + ) + text = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + if "<|assistant|>" in text: + text = text.split("<|assistant|>")[-1].strip() + return text + +QUESTIONS = [ + ("Como funciona a função MaFisCalc?", "protheus-rag__consultar_base_direta"), + ("Quais campos tem a tabela SA1?", "protheus-rag__consultar_dicionario_direto"), + ("Como funciona o faturamento no Protheus?", "protheus-rag__consultar_base_interna"), + ("Como usar o skill reversa-scout?", "protheus-rag__buscar_reversa_direto"), + ("Como criar um REST endpoint em TLPP?", "protheus-rag__consultar_reversa_rag"), + ("O que sabemos sobre o cliente João Silva?", "protheus-rag__mem0_search"), + ("Anote que o cliente prefere contato por e-mail", "protheus-rag__mem0_add"), + ("Liste todas as memórias salvas", "protheus-rag__mem0_list"), + ("Quantas memórias temos na base?", "protheus-rag__mem0_stats"), + ("Apague a memória sobre o teste", "protheus-rag__mem0_delete"), + ("Olá, como vai?", None), # anti-test + ("Quanto é 2 + 2?", None), # anti-test +] + +print(f"[2/2] Executando {len(QUESTIONS)} testes × 6 iterações = {len(QUESTIONS)*6} testes\n") + +passed = 0 +failed = 0 +results = [] + +for iteration in range(6): + print(f"--- Iteração {iteration + 1}/6 ---") + for q_text, expected_tool in QUESTIONS: + prompt = f"<|user|>\n{q_text}\n<|assistant|>\n" + t0 = time.time() + response = generate(prompt) + elapsed = time.time() - t0 + + # Usar parse_tool_call do tool_engine.py + tc = parse_tool_call(response, TOOLS) + got_tool = tc.name if tc else None + + ok = got_tool == expected_tool + if ok: + passed += 1 + else: + failed += 1 + + status = "PASS" if ok else "FAIL" + print(f" {status} | {q_text[:40]:40} | expected={expected_tool or 'None':45} | got={got_tool or 'None':45} | {elapsed:.1f}s") + if not ok: + print(f" Response: {response[:120]}") + + results.append({ + "iteration": iteration + 1, + "question": q_text, + "expected": expected_tool, + "got": got_tool, + "pass": ok, + "elapsed": round(elapsed, 2), + }) + +print(f"\n{'='*60}") +print(f"RESULTADO FINAL") +print(f"{'='*60}") +print(f"Total: {passed + failed}") +print(f"Passaram: {passed}") +print(f"Falharam: {failed}") +print(f"Taxa de acerto: {passed/(passed+failed)*100:.1f}%") +print(f"{'='*60}") + +# Salvar +with open("test_50x_results.json", "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump({ + "total": passed + failed, + "passed": passed, + "failed": failed, + "accuracy": passed/(passed+failed), + "results": results, + }, f, ensure_ascii=False, indent=2) + +print(f"\nResultados salvos em: test_50x_results.json") diff --git a/bitnet-studio/test_50x_file.py b/bitnet-studio/test_50x_file.py new file mode 100644 index 000000000..b7d262c8e --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_50x_file.py @@ -0,0 +1,159 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Teste 50x do adapter 150 steps com extração JSON robusta.""" +import json +import sys +import time +from pathlib import Path + +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent)) +from studio.server.tool_engine import parse_tool_call + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" +OUTPUT_FILE = "test_50x_results.json" +LOG_FILE = "test_50x_progress.log" + +torch.set_num_threads(4) + +def log(msg): + with open(LOG_FILE, "a", encoding="utf-8") as f: + f.write(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} | {msg}\n") + print(msg, flush=True) + +log(f"{'='*60}") +log("TESTE 50x — Adapter v1 (150 steps, 162 exemplos) + parse_tool_call robusto") +log(f"{'='*60}") + +log("[1/2] Carregando modelo...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained( + BASE, + trust_remote_code=True, + use_fast=False, + clean_up_tokenization_spaces=False, +) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + BASE, + torch_dtype=torch.float32, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, +) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +log("Modelo carregado!\n") + +class MockTool: + def __init__(self, name): + self.qualified_name = name + self.description = "" + self.input_schema = {} + +TOOLS = [ + MockTool("protheus-rag__consultar_base_direta"), + MockTool("protheus-rag__consultar_dicionario_direto"), + MockTool("protheus-rag__consultar_base_interna"), + MockTool("protheus-rag__buscar_reversa_direto"), + MockTool("protheus-rag__consultar_reversa_rag"), + MockTool("protheus-rag__mem0_search"), + MockTool("protheus-rag__mem0_add"), + MockTool("protheus-rag__mem0_list"), + MockTool("protheus-rag__mem0_stats"), + MockTool("protheus-rag__mem0_delete"), +] + +def generate(prompt, max_tokens=180): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate( + **inputs, + max_new_tokens=max_tokens, + temperature=0.3, + do_sample=True, + pad_token_id=tok.pad_token_id, + eos_token_id=tok.eos_token_id, + ) + text = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + if "<|assistant|>" in text: + text = text.split("<|assistant|>")[-1].strip() + return text + +QUESTIONS = [ + ("Como funciona a função MaFisCalc?", "protheus-rag__consultar_base_direta"), + ("Quais campos tem a tabela SA1?", "protheus-rag__consultar_dicionario_direto"), + ("Como funciona o faturamento no Protheus?", "protheus-rag__consultar_base_interna"), + ("Como usar o skill reversa-scout?", "protheus-rag__buscar_reversa_direto"), + ("Como criar um REST endpoint em TLPP?", "protheus-rag__consultar_reversa_rag"), + ("O que sabemos sobre o cliente João Silva?", "protheus-rag__mem0_search"), + ("Anote que o cliente prefere contato por e-mail", "protheus-rag__mem0_add"), + ("Liste todas as memórias salvas", "protheus-rag__mem0_list"), + ("Quantas memórias temos na base?", "protheus-rag__mem0_stats"), + ("Apague a memória sobre o teste", "protheus-rag__mem0_delete"), + ("Olá, como vai?", None), + ("Quanto é 2 + 2?", None), +] + +ITERATIONS = 6 +TOTAL_TESTS = len(QUESTIONS) * ITERATIONS + +log(f"[2/2] Executando {TOTAL_TESTS} testes ({len(QUESTIONS)} perguntas × {ITERATIONS} iterações)\n") + +passed = 0 +failed = 0 +results = [] + +for iteration in range(ITERATIONS): + log(f"--- Iteração {iteration + 1}/{ITERATIONS} ---") + for q_text, expected_tool in QUESTIONS: + prompt = f"<|user|>\n{q_text}\n<|assistant|>\n" + t0 = time.time() + response = generate(prompt) + elapsed = time.time() - t0 + + tc = parse_tool_call(response, TOOLS) + got_tool = tc.name if tc else None + + ok = got_tool == expected_tool + if ok: + passed += 1 + else: + failed += 1 + + status = "PASS" if ok else "FAIL" + log(f" {status} | {q_text[:35]:35} | exp={expected_tool or 'None':40} | got={got_tool or 'None':40} | {elapsed:.1f}s") + if not ok: + log(f" Response: {response[:150]}") + + results.append({ + "iteration": iteration + 1, + "question": q_text, + "expected": expected_tool, + "got": got_tool, + "pass": ok, + "elapsed": round(elapsed, 2), + }) + +log(f"\n{'='*60}") +log("RESULTADO FINAL") +log(f"{'='*60}") +log(f"Total: {passed + failed}") +log(f"Passaram: {passed}") +log(f"Falharam: {failed}") +log(f"Taxa de acerto: {passed/(passed+failed)*100:.1f}%") +log(f"{'='*60}") + +with open(OUTPUT_FILE, "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump({ + "total": passed + failed, + "passed": passed, + "failed": failed, + "accuracy": passed/(passed+failed), + "results": results, + }, f, ensure_ascii=False, indent=2) + +log(f"\nResultados salvos em: {OUTPUT_FILE}") diff --git a/bitnet-studio/test_50x_results.json b/bitnet-studio/test_50x_results.json new file mode 100644 index 000000000..eadb2ae43 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_50x_results.json @@ -0,0 +1,584 @@ +{ + "total": 72, + "passed": 23, + "failed": 49, + "accuracy": 0.3194444444444444, + "results": [ + { + "iteration": 1, + "question": "Como funciona a função MaFisCalc?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 149.04 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Quais campos tem a tabela SA1?", + "expected": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 143.26 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Como funciona o faturamento no Protheus?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_interna", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 142.8 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Como usar o skill reversa-scout?", + "expected": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 149.22 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Como criar um REST endpoint em TLPP?", + "expected": "protheus-rag__consultar_reversa_rag", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 125.82 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", + "expected": "protheus-rag__mem0_search", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 133.22 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", + "expected": "protheus-rag__mem0_add", + "got": "protheus-rag__mem0_add", + "pass": true, + "elapsed": 141.94 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Liste todas as memórias salvas", + "expected": "protheus-rag__mem0_list", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 144.33 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Quantas memórias temos na base?", + "expected": "protheus-rag__mem0_stats", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 150.35 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Apague a memória sobre o teste", + "expected": "protheus-rag__mem0_delete", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 144.92 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Olá, como vai?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 151.07 + }, + { + "iteration": 1, + "question": "Quanto é 2 + 2?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 142.73 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Como funciona a função MaFisCalc?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 143.91 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Quais campos tem a tabela SA1?", + "expected": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "got": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "pass": true, + "elapsed": 125.67 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Como funciona o faturamento no Protheus?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_interna", + "got": "protheus-rag__consultar_base_interna", + "pass": true, + "elapsed": 125.34 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Como usar o skill reversa-scout?", + "expected": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 133.05 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Como criar um REST endpoint em TLPP?", + "expected": "protheus-rag__consultar_reversa_rag", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 145.8 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", + "expected": "protheus-rag__mem0_search", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 138.19 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", + "expected": "protheus-rag__mem0_add", + "got": "protheus-rag__mem0_list", + "pass": false, + "elapsed": 137.04 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Liste todas as memórias salvas", + "expected": "protheus-rag__mem0_list", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 136.48 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Quantas memórias temos na base?", + "expected": "protheus-rag__mem0_stats", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 133.54 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Apague a memória sobre o teste", + "expected": "protheus-rag__mem0_delete", + "got": "protheus-rag__mem0_search", + "pass": false, + "elapsed": 133.43 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Olá, como vai?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 149.39 + }, + { + "iteration": 2, + "question": "Quanto é 2 + 2?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 144.03 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Como funciona a função MaFisCalc?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "got": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "pass": true, + "elapsed": 184.3 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Quais campos tem a tabela SA1?", + "expected": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 212.32 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Como funciona o faturamento no Protheus?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_interna", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 226.58 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Como usar o skill reversa-scout?", + "expected": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 252.59 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Como criar um REST endpoint em TLPP?", + "expected": "protheus-rag__consultar_reversa_rag", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 152.34 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", + "expected": "protheus-rag__mem0_search", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 154.89 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", + "expected": "protheus-rag__mem0_add", + "got": "protheus-rag__mem0_add", + "pass": true, + "elapsed": 183.88 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Liste todas as memórias salvas", + "expected": "protheus-rag__mem0_list", + "got": "protheus-rag__mem0_list", + "pass": true, + "elapsed": 167.58 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Quantas memórias temos na base?", + "expected": "protheus-rag__mem0_stats", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 160.67 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Apague a memória sobre o teste", + "expected": "protheus-rag__mem0_delete", + "got": "protheus-rag__mem0_search", + "pass": false, + "elapsed": 237.68 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Olá, como vai?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 235.41 + }, + { + "iteration": 3, + "question": "Quanto é 2 + 2?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 182.08 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Como funciona a função MaFisCalc?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 247.53 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Quais campos tem a tabela SA1?", + "expected": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 180.22 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Como funciona o faturamento no Protheus?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_interna", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 174.97 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Como usar o skill reversa-scout?", + "expected": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 169.4 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Como criar um REST endpoint em TLPP?", + "expected": "protheus-rag__consultar_reversa_rag", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 152.23 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", + "expected": "protheus-rag__mem0_search", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 170.74 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", + "expected": "protheus-rag__mem0_add", + "got": "protheus-rag__mem0_add", + "pass": true, + "elapsed": 287.47 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Liste todas as memórias salvas", + "expected": "protheus-rag__mem0_list", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 268.05 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Quantas memórias temos na base?", + "expected": "protheus-rag__mem0_stats", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 194.4 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Apague a memória sobre o teste", + "expected": "protheus-rag__mem0_delete", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 156.99 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Olá, como vai?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 146.72 + }, + { + "iteration": 4, + "question": "Quanto é 2 + 2?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 274.9 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Como funciona a função MaFisCalc?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 161.63 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Quais campos tem a tabela SA1?", + "expected": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 214.16 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Como funciona o faturamento no Protheus?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_interna", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 230.93 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Como usar o skill reversa-scout?", + "expected": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 228.96 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Como criar um REST endpoint em TLPP?", + "expected": "protheus-rag__consultar_reversa_rag", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 129.15 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", + "expected": "protheus-rag__mem0_search", + "got": "protheus-rag__mem0_search", + "pass": true, + "elapsed": 122.42 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", + "expected": "protheus-rag__mem0_add", + "got": "protheus-rag__mem0_add", + "pass": true, + "elapsed": 121.74 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Liste todas as memórias salvas", + "expected": "protheus-rag__mem0_list", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.66 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Quantas memórias temos na base?", + "expected": "protheus-rag__mem0_stats", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.74 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Apague a memória sobre o teste", + "expected": "protheus-rag__mem0_delete", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.35 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Olá, como vai?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 121.1 + }, + { + "iteration": 5, + "question": "Quanto é 2 + 2?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 121.05 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Como funciona a função MaFisCalc?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "got": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "pass": true, + "elapsed": 121.23 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Quais campos tem a tabela SA1?", + "expected": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "got": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "pass": false, + "elapsed": 121.2 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Como funciona o faturamento no Protheus?", + "expected": "protheus-rag__consultar_base_interna", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.22 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Como usar o skill reversa-scout?", + "expected": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.14 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Como criar um REST endpoint em TLPP?", + "expected": "protheus-rag__consultar_reversa_rag", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.05 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", + "expected": "protheus-rag__mem0_search", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.1 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", + "expected": "protheus-rag__mem0_add", + "got": "protheus-rag__mem0_add", + "pass": true, + "elapsed": 121.15 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Liste todas as memórias salvas", + "expected": "protheus-rag__mem0_list", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.08 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Quantas memórias temos na base?", + "expected": "protheus-rag__mem0_stats", + "got": null, + "pass": false, + "elapsed": 121.18 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Apague a memória sobre o teste", + "expected": "protheus-rag__mem0_delete", + "got": "protheus-rag__mem0_search", + "pass": false, + "elapsed": 121.26 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Olá, como vai?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 121.16 + }, + { + "iteration": 6, + "question": "Quanto é 2 + 2?", + "expected": null, + "got": null, + "pass": true, + "elapsed": 121.19 + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/bitnet-studio/test_adapter_exhaustive.py b/bitnet-studio/test_adapter_exhaustive.py new file mode 100644 index 000000000..f42fd51ac --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_adapter_exhaustive.py @@ -0,0 +1,261 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""Teste exaustivo do adapter treinado PT-BR tool-calling. + +Verifica: +- Tool call para cada uma das 10 tools +- Formato correto do JSON ({...}) +- Resposta em português +- Não-hallucination de tools inexistentes +""" +import json +import re +import time +from pathlib import Path + +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" +OUTPUT_LOG = "test_adapter_results.json" + +# ========== CONFIG ========== +torch.set_num_threads(4) +device = "cpu" + +print(f"{'='*60}") +print(f"TESTE EXAUSTIVO — Adapter PT-BR Tool-calling") +print(f"Base: {BASE}") +print(f"Adapter: {ADAPTER}") +print(f"Device: {device}") +print(f"{'='*60}\n") + +# ========== CARREGAR MODELO ========== +print("[1/3] Carregando modelo base...") +t0 = time.time() +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE, trust_remote_code=True, use_fast=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + BASE, + torch_dtype=torch.float32, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, +) +print(f"Modelo base em {time.time()-t0:.1f}s") + +print(f"[2/3] Carregando adapter: {ADAPTER}...") +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print("Adapter carregado") + +# ========== TESTES ========== +print(f"\n[3/3] Executando testes...\n") + +TESTS = [ + # consultar_base_direta + { + "name": "consultar_base_direta - funcao", + "prompt": "<|user|>\nComo funciona a função MaFisCalc?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "check_args": ["pergunta"], + }, + { + "name": "consultar_base_direta - rotina", + "prompt": "<|user|>\nQual o código da rotina MATA010?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__consultar_base_direta", + "check_args": ["pergunta"], + }, + # consultar_dicionario_direto + { + "name": "consultar_dicionario_direto - campos", + "prompt": "<|user|>\nQuais campos tem a tabela SA1?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "check_args": ["pergunta"], + }, + { + "name": "consultar_dicionario_direto - parametro", + "prompt": "<|user|>\nO que é o parâmetro MV_ESTADO?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", + "check_args": ["pergunta"], + }, + # consultar_base_interna + { + "name": "consultar_base_interna - processo", + "prompt": "<|user|>\nComo funciona o faturamento no Protheus?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__consultar_base_interna", + "check_args": ["pergunta"], + }, + # buscar_reversa_direto + { + "name": "buscar_reversa_direto - skill", + "prompt": "<|user|>\nComo usar o skill reversa-scout?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__buscar_reversa_direto", + "check_args": ["pergunta"], + }, + # consultar_reversa_rag + { + "name": "consultar_reversa_rag - REST", + "prompt": "<|user|>\nComo criar um REST endpoint em TLPP?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__consultar_reversa_rag", + "check_args": ["pergunta"], + }, + # mem0_search + { + "name": "mem0_search", + "prompt": "<|user|>\nO que sabemos sobre o cliente João Silva?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__mem0_search", + "check_args": ["pergunta"], + }, + # mem0_add + { + "name": "mem0_add", + "prompt": "<|user|>\nSalve que o cliente prefere contato por e-mail\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__mem0_add", + "check_args": ["content", "category"], + }, + # mem0_list + { + "name": "mem0_list", + "prompt": "<|user|>\nListe todas as memórias\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__mem0_list", + "check_args": [], + }, + # mem0_stats + { + "name": "mem0_stats", + "prompt": "<|user|>\nQuantas memórias temos?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__mem0_stats", + "check_args": [], + }, + # mem0_delete + { + "name": "mem0_delete", + "prompt": "<|user|>\nApague a memória sobre o teste\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": "protheus-rag__mem0_delete", + "check_args": ["memory_id"], + }, + # Anti-test: pergunta que NÃO deve chamar tool + { + "name": "anti_test - saudação", + "prompt": "<|user|>\nOlá, como vai?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": None, + "check_args": [], + }, + { + "name": "anti_test - matemática", + "prompt": "<|user|>\nQuanto é 2 + 2?\n<|assistant|>\n", + "expected_tool": None, + "check_args": [], + }, +] + +def generate(prompt): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate( + **inputs, + max_new_tokens=120, + temperature=0.3, + do_sample=True, + pad_token_id=tok.pad_token_id, + eos_token_id=tok.eos_token_id, + ) + response = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + # Extrair apenas resposta do assistant + if "<|assistant|>" in response: + parts = response.split("<|assistant|>") + response = parts[-1].strip() + return response + +def extract_tool_call(text): + match = re.search(r'\s*(\{.*?)\s*', text, re.DOTALL) + if match: + try: + return json.loads(match.group(1)) + except json.JSONDecodeError: + return None + return None + +results = [] +passed = 0 +failed = 0 + +for test in TESTS: + print(f"Teste: {test['name']}") + t0 = time.time() + response = generate(test['prompt']) + elapsed = time.time() - t0 + + tool_data = extract_tool_call(response) + + # Verificar resultados + checks = { + "tool_detected": tool_data is not None, + "tool_name_match": False, + "args_present": False, + "no_hallucination": True, + } + + if test['expected_tool'] is None: + # Anti-test: não deve chamar tool + checks['tool_name_match'] = tool_data is None + checks['args_present'] = True + if tool_data is not None: + checks['no_hallucination'] = False + else: + # Deve chamar tool específica + if tool_data: + checks['tool_name_match'] = tool_data.get('name') == test['expected_tool'] + checks['args_present'] = all(arg in tool_data.get('arguments', {}) for arg in test['check_args']) + + all_pass = all(checks.values()) + status = "✅ PASS" if all_pass else "❌ FAIL" + + if all_pass: + passed += 1 + else: + failed += 1 + + result = { + "name": test['name'], + "expected_tool": test['expected_tool'], + "response": response[:200], + "tool_extracted": tool_data, + "checks": checks, + "elapsed_sec": round(elapsed, 2), + "passed": all_pass, + } + results.append(result) + + print(f" {status} | Tool: {tool_data.get('name') if tool_data else 'None'} | {elapsed:.1f}s") + if not all_pass: + print(f" Response: {response[:150]}") + print() + +# ========== RESUMO ========== +print(f"{'='*60}") +print(f"RESUMO DOS TESTES") +print(f"{'='*60}") +print(f"Total: {len(TESTS)}") +print(f"✅ Passaram: {passed}") +print(f"❌ Falharam: {failed}") +print(f"Taxa de acerto: {passed/len(TESTS)*100:.1f}%") +print(f"{'='*60}") + +# Salvar resultados +with open(OUTPUT_LOG, "w", encoding="utf-8") as f: + json.dump({ + "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), + "base_model": BASE, + "adapter": ADAPTER, + "total_tests": len(TESTS), + "passed": passed, + "failed": failed, + "accuracy": passed/len(TESTS), + "results": results, + }, f, ensure_ascii=False, indent=2) + +print(f"\nResultados salvos em: {OUTPUT_LOG}") diff --git a/bitnet-studio/test_adapter_fix.py b/bitnet-studio/test_adapter_fix.py new file mode 100644 index 000000000..e56b03b63 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_adapter_fix.py @@ -0,0 +1,130 @@ +"""Teste exaustivo do adapter treinado PT-BR tool-calling (versão corrigida).""" +import json +import re +import time +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" +OUTPUT_LOG = "test_adapter_results.json" + +torch.set_num_threads(4) + +print(f"{'='*60}") +print(f"TESTE EXAUSTIVO — Adapter PT-BR Tool-calling") +print(f"{'='*60}\n") + +print("[1/3] Carregando tokenizer...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained( + BASE, + trust_remote_code=True, + use_fast=False, + clean_up_tokenization_spaces=False, # FIX: evita warning BPE +) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token +print("Tokenizer OK") + +print("\n[2/3] Carregando modelo + adapter...") +t0 = time.time() +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + BASE, + torch_dtype=torch.float32, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, +) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print(f"Modelo carregado em {time.time()-t0:.1f}s") + +TESTS = [ + ("consultar_base_direta", "Como funciona a função MaFisCalc?", "protheus-rag__consultar_base_direta", ["pergunta"]), + ("consultar_dicionario_direto", "Quais campos tem a tabela SA1?", "protheus-rag__consultar_dicionario_direto", ["pergunta"]), + ("consultar_base_interna", "Como funciona o faturamento no Protheus?", "protheus-rag__consultar_base_interna", ["pergunta"]), + ("buscar_reversa_direto", "Como usar o skill reversa-scout?", "protheus-rag__buscar_reversa_direto", ["pergunta"]), + ("consultar_reversa_rag", "Como criar um REST endpoint em TLPP?", "protheus-rag__consultar_reversa_rag", ["pergunta"]), + ("mem0_search", "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", "protheus-rag__mem0_search", ["pergunta"]), + ("mem0_add", "Salve que o cliente prefere contato por e-mail", "protheus-rag__mem0_add", ["content", "category"]), + ("mem0_list", "Liste todas as memórias", "protheus-rag__mem0_list", []), + ("mem0_stats", "Quantas memórias temos?", "protheus-rag__mem0_stats", []), + ("mem0_delete", "Apague a memória sobre o teste", "protheus-rag__mem0_delete", ["memory_id"]), + ("anti_saudacao", "Olá, como vai?", None, []), + ("anti_matematica", "Quanto é 2 + 2?", None, []), +] + +def generate(prompt): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate( + **inputs, + max_new_tokens=80, + temperature=0.3, + do_sample=True, + pad_token_id=tok.pad_token_id, + ) + response = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + if "<|assistant|>" in response: + parts = response.split("<|assistant|>") + response = parts[-1].strip() + return response + +def extract_tool(text): + match = re.search(r'\s*(\{.*?)\s*', text, re.DOTALL) + if match: + try: + return json.loads(match.group(1)) + except: + return None + return None + +print(f"\n[3/3] Executando {len(TESTS)} testes...\n") +results = [] +passed = 0 +failed = 0 + +for name, question, expected_tool, expected_args in TESTS: + prompt = f"<|user|>\n{question}\n<|assistant|>\n" + t0 = time.time() + response = generate(prompt) + elapsed = time.time() - t0 + + tool_data = extract_tool(response) + + ok = True + if expected_tool is None: + ok = tool_data is None + else: + if tool_data: + ok = tool_data.get('name') == expected_tool + if ok and expected_args: + ok = all(a in tool_data.get('arguments', {}) for a in expected_args) + else: + ok = False + + status = "PASS" if ok else "FAIL" + if ok: + passed += 1 + else: + failed += 1 + + print(f" {status} | {name} | tool={tool_data.get('name') if tool_data else 'None'} | {elapsed:.1f}s") + + results.append({ + "name": name, + "expected": expected_tool, + "got": tool_data.get('name') if tool_data else None, + "response": response[:120], + "elapsed": round(elapsed, 2), + "pass": ok, + }) + +print(f"\n{'='*60}") +print(f"RESULTADO: {passed}/{len(TESTS)} ({passed/len(TESTS)*100:.0f}%)") +print(f"{'='*60}") + +with open(OUTPUT_LOG, "w") as f: + json.dump({"total": len(TESTS), "passed": passed, "failed": failed, + "accuracy": passed/len(TESTS), "results": results}, f, indent=2) +print(f"Salvo em: {OUTPUT_LOG}") diff --git a/bitnet-studio/test_json_extract.py b/bitnet-studio/test_json_extract.py new file mode 100644 index 000000000..a42aadcea --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_json_extract.py @@ -0,0 +1,88 @@ +"""Teste com extração JSON robusta.""" +import json, re, time, torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" + +torch.set_num_threads(4) +print("Carregando modelo...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE, trust_remote_code=True, use_fast=False, clean_up_tokenization_spaces=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE, torch_dtype=torch.float32, device_map="cpu", trust_remote_code=True) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print("OK!\n") + +def generate(prompt, max_tokens=120): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_tokens, temperature=0.3, + do_sample=True, pad_token_id=tok.pad_token_id, + eos_token_id=tok.eos_token_id) + text = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + if "<|assistant|>" in text: + text = text.split("<|assistant|>")[-1].strip() + return text + +def extract_tool(text): + # Método 1: Regex com DOTALL + m = re.search(r'\s*(\{[\s\S]*?\})\s*', text) + if m: + try: + return json.loads(m.group(1)) + except: + pass + + # Método 2: Encontrar primeiro { e último } + start = text.find('{') + end = text.rfind('}') + if start != -1 and end != -1 and end > start: + try: + return json.loads(text[start:end+1]) + except: + pass + + # Método 3: Procurar por nome da tool + for tool_name in ["mem0_search", "mem0_add", "mem0_list", "mem0_delete", "mem0_stats", + "consultar_base_direta", "consultar_dicionario_direto", "buscar_reversa_direto", + "consultar_base_interna", "consultar_reversa_rag"]: + if tool_name in text: + return {"name": f"protheus-rag__{tool_name}", "arguments": {}} + + return None + +TESTS = [ + ("mem0_search", "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", "protheus-rag__mem0_search"), + ("mem0_add", "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", "protheus-rag__mem0_add"), + ("mem0_list", "Liste todas as memórias salvas", "protheus-rag__mem0_list"), + ("mem0_delete", "Apague a memória sobre o teste", "protheus-rag__mem0_delete"), + ("consultar_base", "Como funciona a função MaFisCalc?", "protheus-rag__consultar_base_direta"), + ("dicionario", "Quais campos tem a tabela SA1?", "protheus-rag__consultar_dicionario_direto"), + ("reversa", "Como usar o skill reversa-scout?", "protheus-rag__buscar_reversa_direto"), + ("anti", "Olá, como vai?", None), +] + +passed = 0 +for name, question, expected in TESTS: + prompt = f"<|user|>\n{question}\n<|assistant|>\n" + t0 = time.time() + response = generate(prompt) + elapsed = time.time() - t0 + + tool = extract_tool(response) + got = tool.get('name') if tool else None + ok = got == expected + + status = "PASS" if ok else "FAIL" + if ok: passed += 1 + print(f"{status} | {name} | expected={expected} | got={got} | {elapsed:.1f}s") + if not ok: + print(f" Response: {response[:150]}") + +print(f"\n{'='*60}") +print(f"Resultado com extração robusta: {passed}/{len(TESTS)} ({passed/len(TESTS)*100:.0f}%)") +print(f"{'='*60}") diff --git a/bitnet-studio/test_mem0.py b/bitnet-studio/test_mem0.py new file mode 100644 index 000000000..54fd0581e --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_mem0.py @@ -0,0 +1,79 @@ +"""Teste focado em ferramentas mem0 do adapter treinado.""" +import json +import re +import time +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" + +torch.set_num_threads(4) +print("Carregando modelo...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE, trust_remote_code=True, use_fast=False, clean_up_tokenization_spaces=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE, torch_dtype=torch.float32, device_map="cpu", trust_remote_code=True) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print("OK!\n") + +def generate(prompt, max_tokens=80): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_tokens, temperature=0.3, + do_sample=True, pad_token_id=tok.pad_token_id) + text = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + if "<|assistant|>" in text: + text = text.split("<|assistant|>")[-1].strip() + return text + +def extract_tool(text): + # Regex mais robusto para capturar JSON multiline + m = re.search(r'\s*(\{[\s\S]*?\})\s*', text) + if m: + try: + return json.loads(m.group(1)) + except json.JSONDecodeError as e: + print(f" JSON parse error: {e}") + return None + return None + +MEM0_TESTS = [ + ("mem0_search", "O que sabemos sobre o cliente João Silva?", "protheus-rag__mem0_search", ["pergunta"]), + ("mem0_add", "Anote que o cliente prefere contato por e-mail", "protheus-rag__mem0_add", ["content", "category"]), + ("mem0_list", "Liste todas as memórias salvas", "protheus-rag__mem0_list", []), + ("mem0_stats", "Quantas memórias temos na base?", "protheus-rag__mem0_stats", []), + ("mem0_delete", "Apague a memória antiga sobre o teste", "protheus-rag__mem0_delete", ["memory_id"]), +] + +passed = 0 +for name, question, expected_tool, expected_args in MEM0_TESTS: + print(f"Teste: {name}") + prompt = f"<|user|>\n{question}\n<|assistant|>\n" + t0 = time.time() + response = generate(prompt) + elapsed = time.time() - t0 + + print(f" Response: {response[:120]}") + + tool = extract_tool(response) + if tool: + print(f" Tool: {tool.get('name')}") + print(f" Args: {tool.get('arguments', {})}") + ok = tool.get('name') == expected_tool + if ok and expected_args: + ok = all(a in tool.get('arguments', {}) for a in expected_args) + else: + print(f" Tool: None (regex não capturou)") + ok = False + + status = "PASS" if ok else "FAIL" + if ok: passed += 1 + print(f" {status} | {elapsed:.1f}s\n") + +print(f"{'='*60}") +print(f"MEM0 Resultado: {passed}/{len(MEM0_TESTS)}") +print(f"{'='*60}") diff --git a/bitnet-studio/test_quick.py b/bitnet-studio/test_quick.py new file mode 100644 index 000000000..fa2ddcba5 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_quick.py @@ -0,0 +1,54 @@ +"""Teste rápido do adapter treinado.""" +import json, re, time, torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" + +torch.set_num_threads(4) +print("Carregando tokenizer...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE, trust_remote_code=True, use_fast=False, clean_up_tokenization_spaces=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +print("Carregando modelo + adapter...") +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE, torch_dtype=torch.float32, device_map="cpu", trust_remote_code=True) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print("OK!\n") + +def generate(prompt, max_tokens=60): + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_tokens, temperature=0.3, + do_sample=True, pad_token_id=tok.pad_token_id) + text = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + if "<|assistant|>" in text: + text = text.split("<|assistant|>")[-1].strip() + return text + +def extract_tool(text): + m = re.search(r'\s*(\{.*?)\s*', text, re.DOTALL) + return json.loads(m.group(1)) if m else None + +TESTS = [ + ("Como funciona a função MaFisCalc?", "protheus-rag__consultar_base_direta"), + ("Quais campos tem a tabela SA1?", "protheus-rag__consultar_dicionario_direto"), + ("O que sabemos sobre o cliente João Silva?", "protheus-rag__mem0_search"), +] + +passed = 0 +for question, expected in TESTS: + prompt = f"<|user|>\n{question}\n<|assistant|>\n" + t0 = time.time() + response = generate(prompt) + elapsed = time.time() - t0 + tool = extract_tool(response) + ok = tool and tool.get('name') == expected + status = "PASS" if ok else "FAIL" + if ok: passed += 1 + print(f"{status} | {expected} | got={tool.get('name') if tool else 'None'} | {elapsed:.1f}s") + print(f" Response: {response[:100]}...") + +print(f"\nResultado: {passed}/{len(TESTS)}") diff --git a/bitnet-studio/test_simple.py b/bitnet-studio/test_simple.py new file mode 100644 index 000000000..a05c77a48 --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_simple.py @@ -0,0 +1,39 @@ +"""Teste simples e rápido.""" +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer +import json, re + +BASE = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-local" + +torch.set_num_threads(4) +print("Carregando...") +tok = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE, trust_remote_code=True, use_fast=False) +if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE, torch_dtype=torch.float32, device_map="cpu", trust_remote_code=True) +model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) +model.eval() +print("OK!") + +# Teste único e rápido +prompt = "<|user|>\nO que sabemos sobre o cliente João Silva?\n<|assistant|>\n" +inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") +with torch.no_grad(): + outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=60, temperature=0.3, do_sample=True) +response = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) +print(f"Response: {response}") + +# Extrair tool +m = re.search(r'\s*(\{[\s\S]*?\})\s*', response) +if m: + print(f"Tool JSON: {m.group(1)}") + try: + tool = json.loads(m.group(1)) + print(f"Tool: {tool}") + except: + print("JSON parse error") +else: + print("No tool call found") diff --git a/bitnet-studio/test_tool_calling.py b/bitnet-studio/test_tool_calling.py new file mode 100644 index 000000000..2eb9f053e --- /dev/null +++ b/bitnet-studio/test_tool_calling.py @@ -0,0 +1,77 @@ +"""Testar se o modelo gera tool calls corretamente após fine-tune.""" +import json +import re +from pathlib import Path + +import torch +from peft import PeftModel +from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer + +MODEL = "tiiuae/Falcon3-3B-Instruct" +ADAPTER = "adapters/f3b-ptbr-tools-cpu" + +def test_model(): + print(f"Carregando modelo base: {MODEL}") + tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL, trust_remote_code=True) + if tok.pad_token is None: + tok.pad_token = tok.eos_token + + model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + MODEL, + torch_dtype=torch.float16, + device_map="cpu", + trust_remote_code=True, + ) + + if Path(ADAPTER).exists(): + print(f"Carregando adapter: {ADAPTER}") + model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER) + else: + print(f"Adapter não encontrado em {ADAPTER}, usando modelo base") + + # Testar geração de tool call + prompts = [ + "<|user|>\nComo funciona a função MaFisCalc?\n<|assistant|>\n", + "<|user|>\nQuais campos tem a tabela SA1?\n<|assistant|>\n", + "<|user|>\nO que sabemos sobre o cliente João Silva?\n<|assistant|>\n", + ] + + for prompt in prompts: + print(f"\nPrompt: {prompt[:50]}...") + inputs = tok(prompt, return_tensors="pt") + + with torch.no_grad(): + outputs = model.generate( + **inputs, + max_new_tokens=100, + temperature=0.2, + do_sample=True, + pad_token_id=tok.pad_token_id, + ) + + response = tok.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) + # Extrair apenas a resposta do assistant + if "<|assistant|>" in response: + response = response.split("<|assistant|>")[-1].strip() + + print(f"Resposta: {response[:200]}") + + # Verificar se contém + if "" in response: + print("✅ Tool call detectado!") + # Tentar extrair JSON + match = re.search(r'\s*(\{.*?)\s*', response, re.DOTALL) + if match: + try: + tool_data = json.loads(match.group(1)) + print(f" Tool: {tool_data.get('name')}") + print(f" Args: {tool_data.get('arguments')}") + except json.JSONDecodeError as e: + print(f" ❌ JSON inválido: {e}") + else: + print(" ⚠️ Formato de tool call não reconhecido") + else: + print("❌ Nenhum tool call detectado") + +if __name__ == "__main__": + test_model()