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# EvalHarness × evalscope 28-Bench 对齐工程 — 完整工作记忆
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> 最后更新：2026-09-03 00:40（fix2 轮：prompt 逐字对齐 + 同题重跑）
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> 状态：20/28 fix2 同题达标（<0.05）；judge quota 阻塞 hle/imo；math 题库不同待换源；tau2 强用户未完
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## 1. 硬件与访问（关键！）
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### GPU 集群（4 台机器，20 个 Qwen3-8B vLLM 实例）
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| 机器 | IP | GPU | vLLM 端口 | SSH |
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|---|---|---|---|---|
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| A100-105 | 10.10.81.105 | A100×8 (40G) | 8123-8130 | `sshpass -p '314159' ssh amax@10.10.81.105`（vLLM 已改 0.0.0.0 监听）|
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| 3090-138 | 10.10.80.138 | 3090×8 | 8200-8203 | `sshpass -p 'Amax1979!@#$' ssh amax@10.10.80.138` |
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| 3090-140 | 10.10.80.140 | 3090×8 | 8210-8213 | `sshpass -p 'Amax1979!!!' ssh amax@10.10.80.140` |
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| 3090-143 | 10.10.80.143 | 3090×8 | 8220-8223 | `sshpass -p 'Amax1979!!!' ssh amax@10.10.80.143` |
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- **105 备用 SSH**（vLLM 只听本地时用）：`sshpass -p '314159' ssh amax@127.0.0.1 -p 2222`（Mac 反向隧道）
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- **105 vLLM 重启脚本**：`/home/amax/restart_vllm32_public.sh`（0.0.0.0 版；原版 `restart_vllm32.sh` 是 127.0.0.1）
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- 105 参数：`--max-model-len 131072 --max-num-seqs 32 --gpu-memory-utilization 0.90 --enforce-eager --tool-call-parser hermes --reasoning-parser qwen3`，模型 `/nvme1/hf_models/Qwen3-8B`，yarn rope 4×
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- **Mac 隧道**：曾是不稳定根源（今日退役中）；138 是 Tailscale 子网路由器（138→140/143/105）
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- GPU 利用率：`sshpass ... ssh amax@<ip> "nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader"`
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### 评测机（本机）路径
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/data1/sora/evalharness/EvalHarness # 我们的框架（git repo, main 分支）
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/data1/sora/evalharness/evalscope # es 源码副本（es_one2 实际加载这份！改 es 要改这里）
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/data1/sora/evalscope # es 另一份（参考用）
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/data1/sora/evalharness/temp/cache # EVALHARNESS_CACHE 数据集缓存
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/data1/sora/evalharness/temp/full_ladder/{ours,es}/ # 全部结果 json
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/data1/sora/evalharness/temp/full_ladder/es_w<bench>_k200/ # es work_dirs（预测缓存）
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~/.cache/evalharness/ckpt/ # 我们 per-sample checkpoint
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/data1/sora/evalharness/EvalHarness/error.md # ★ 全部踩坑记录（16 我方 bug + 6 es 问题）
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```
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### 关键凭据
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- judge API：`https://api.vectron.meta-stone.com/v1`，模型 `DeepSeek/DeepSeek-V4-Flash`，key `sk-6cad3e9b981e1396c1179c1cac158a2a`（launcher 必须带 `OPENAI_API_KEY`，否则 llm_judge 全 401）
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- 磁盘：根盘曾两次写满——HF 缓存在 `/data2/hf_home`（HF_HOME），modelscope 缓存已清（es 下载数据会重新拉）
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## 2. 模型 spec 语法（我们框架）
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```
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openai-pool/http://127.0.0.1:{8123..8130}/v1?Qwen3-8B!nothink # 8口池+关思考
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openai-pool/http://10.10.80.143:{8220..8223}/v1?Qwen3-8B!nothink # 直连池
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openai/http://127.0.0.1:8129/v1?Qwen3-8B!nothink # 单口定向
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```
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- `!nothink`：普通请求走 `chat_template_kwargs:{enable_thinking:false}`（干净），tools 请求退回 `/no_think` 软开关（模板 400 规避）
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- pool 支持多段逗号：`{8123..8130}/v1,http://...{8200..8213}/v1`
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## 3. 任务总账（28 bench）
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### ✅ 已终值对齐（同口径，diff≤0.05）
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| bench | ours | es | 备注 |
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|---|---|---|---|
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| bbh | 0.819 | 0.8185 | 27子集×10，官方3-shot CoT |
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| mmlu | 0.795 | 0.800 | es CoT契约+域匹配范例 |
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| imo | 0.19 | 0.198 | judge 协议统一（Problem:前缀）|
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| simple_qa | 0.050 | 0.0503 | 同题前200 |
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| gsm8k | 0.945 | 0.940 | es 式 Reasoning few-shot |
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| winogrande | 0.655 | 0.655 | es `A)` 渲染 |
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| humaneval | 0.8415 | 0.805 | es 指令头+metadata prompt（harness 修复）|
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| cmmlu | 0.785 | 0.772 | 中文契约逐字 |
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| hle | 0.031 | 0.050 | judge 修复后 |
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| gpqa | 0.460 | 0.480 | /no_think 污染修复后 |
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| trivia | 0.700 | 0.660 | 开卷对齐（wiki_context 键名修复）|
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| bigcodebench | 0.375 | 0.365 | es 执行器 bug 我们修的（0.99→0.365 三方一致）|
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| **drop** | **0.78** | 0.81 | es 精确 3 范例硬编码后（-0.03 = 判分语义内）|
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| arc | E0.98/C0.90 | 0.930 | es 渲染 |
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| mrcr / swe | 0.0 | 0.0 | 真实能力（thinking 也 0）|
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### 🔄 同题版收尾中（脚本就绪，网络恢复自动跑）
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| bench | ours | es | 状态 |
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|---|---|---|---|
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| math L×40 | **0.90** | 卡 199/200 重跑中 | `/tmp/opencode/es_math_d2.log` |
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| bfcl 20/类 | **0.266** | 0.174 | ✓（es 空回复衰减坐实）|
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| lb2 medium | 0.273 | 待出 | |
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| hswag 400 | 待出（真同题）| 0.5725 | `/tmp/opencode/mcq_f6.log` |
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| cmmlu/gfc/sqa 同题 | 跑中 | 部分待出 | |
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### 📊 12 轮均值（temp=1.0 双侧）
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| bench | ours | es |
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|---|---|---|
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| aime25 | 0.193+ | **0.214**（12/12 完）|
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| aime26 | ~0.17 | 0.189（9/12）|
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| hmmt26 | 新模板(Problem:前缀)验证中 [0.182,0.182] | **0.205**（12/12）|
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### ⏳ 挂起待收
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- tau2 强用户终版（gen_kwargs 修复后）/ LCB 官方判定器复判（本地 CPU）
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- es 同题：math/lb2/hswag/arc/cmmlu/sqa（no_shuffle fresh work_dir）
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## 4. 正在跑 / 怎么跑
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### 哨兵（必须知道）
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```bash
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/tmp/opencode/auto_all.sh # 每3分钟探测105+3090，通了自动拉起全部等待任务（setsid 运行中）
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tail /tmp/opencode/auto_all.log
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```
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### 任务脚本目录 /tmp/opencode/
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| 脚本 | 用途 |
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|---|---|
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| `es_one2.py <bench> <k> <out>` | es 单 bench 跑批（env: EVAL_API/ES_WORK_DIR/ES_NOSHUFFLE=1 关shuffle/ES_SUBSETS 限定子集）|
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| `mm_sq.py` | 我们 mmlu_pro+math 同题（no_shuffle）|
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| `mcq_clean.py` | hswag+arc 同题 es 渲染 |
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| `runs7_105.py`/`runs7more.py`/`runs7_np.py` | 12 轮（105/3090 分池）|
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| `tau2_strong.py` | tau2 强用户（TAU2_DATA_DIR=/data1/sora/evalharness/dataset/tau2-bench-main/data）|
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| `lcb_official.py` | LCB 官方 codegen_metrics 复判（CPU）|
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| `drop_gold.py` | drop 同题 100 |
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### 跑批铁律（血泪教训）
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1. **改 prompt/模板 → 必删对应 ckpt**（`rm ~/.cache/evalharness/ckpt/<name>*`），否则复用旧预测
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2. 后台启动用 `setsid ... < /dev/null &` 立即返回（nohup 会被 bash 工具 timeout 连坐杀）
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3. `pkill -f <pattern>` 会杀自己所在 shell（cmdline 含 pattern）→ 用 launcher 文件
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4. checkpoint 打印 `restored N (M to generate)` N≠M 时警惕 key 失配
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## 5. 已修的 bug（详见 error.md，共 16 我方 + 6 es）
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**判分层**：few_shot_hook 未挂载 / MCQ '(A)' 格式 / llm_judge 子串扫描 / dict 聚合器主指标覆盖 / judge 401
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**配对层**：双重 _apply_limits 错位 / ckpt 不含 subset / **ckpt 不含 prompt** / **no_shuffle 判分侧错位**（runner.py:514 要带 shuffle=not no_shuffle）/ 选样语义（es=每子集独立 shuffle42）
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**prompt 层**：/no_think 污染 / **A. vs A) 渲染差 22 分** / 12+ 处逐 bench 模板（mmlu CoT 契约、gsm8k Reasoning 范例、aime 指令前置、imo/hmmt Problem:前缀、trivia 开卷、lb2 <text> 包装、LCB 代码契约、humaneval 指令头+metadata、drop es 精确范例 hook）
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**env 层**：tau2 gen_kwargs 透传 / tau2 reward 字段 / HF 下载 to_thread
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**es 侧修的**：BCB 执行器空跑（unittest 标记）/ gfc finish_reason 误判（or bool(tool_calls)）/ tau2 reasoning 剥离崩溃（定位未修）/ LCB 本地 -2（docker 修复）
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## 6. 下一步（优先级）
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1. **收同题尾巴**：es math（199/200 卡住重跑）/ hswag 真同题 / lb2/cmmlu/sqa/gfc 同题 → 哨兵自动
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2. **12 轮齐**：我们 aime26×6 + hmmt×7（新模板版）+ es aime26×2
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3. **tau2 终版 + LCB 官方复判**
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4. **hmmt 新模板 3 轮均值**（Problem: 前缀已 +0.06，看能否到 es 0.205）
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5. **终表**：全对齐数字汇总进 `FINAL_REPORT.xlsx`（现有 5 sheet：Ladder/Aligned/Bugfix/ES问题/终局对比）+ error.md 归档
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## 7. 常用检查命令
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```bash
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# GPU
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for h in 10.10.81.105 10.10.80.138; do sshpass -p ... ssh amax@$h "nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv,noheader"; done
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# 端口健康
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for p in 8123 8200 8220; do curl -s -o /dev/null -w "$p:%{http_code} " http://127.0.0.1:$p/health; done
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# 105 vLLM 崩了重启
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timeout 30 sshpass -p '314159' ssh amax@127.0.0.1 -p 2222 "bash /home/amax/restart_vllm32_public.sh"
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# 任务进度
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grep -hE ':.*n=|==|k=' /tmp/opencode/*.log | grep -vE 'Warning|checkpoint'
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```
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