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数据管线已用真实数据验证（加载→归一→seed 抽子集，5 条无报错） Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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2.0 KiB
Python
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"""层 1：为 DAPO 1k 子集生成 teacher（MiniMax-M3）解答缓存。
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自包含实验脚本：全部参数写死在此，零参数复现。在**本地**运行（纯 API 调用，
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不需要 GPU；本机可直连自建网关）：
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conda activate ars-opd
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python -u scripts/generate_teacher_completions.py
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前置：
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1. .env 已填 TEACHER_API_BASE / TEACHER_API_KEY / TEACHER_MODEL；
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2. DAPO parquet 已下载到 DATASET_PATH（见 docs/02 §4）。
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中断安全：缓存逐条落盘，重跑本脚本自动跳过已完成条目（断点续传）。
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"""
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from ars_opd.configs import SFTConfig, TeacherGenConfig
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from ars_opd.data import load_sft_dataset
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from ars_opd.teacher import TeacherClient, generate_completions
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# 非显然约束：这里的 dataset/subset_size/seed 必须与 T5 训练脚本完全一致——
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# 两侧各自走"加载→归一→抽子集"，seed 相同才是同一批题（data.py 有详注）
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DATASET_PATH = "data/dapo-math-17k-unique.parquet" # DAPO 官方去重版，17917 行
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CACHE_PATH = "data/teacher_completions_dapo1k_minimax-m3.jsonl"
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# 试跑说明：首次建议把下面 subset_size 临时改成 5，跑通并人工抽查缓存里的解答
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# 质量（think 是否剥净、格式是否正常）后再改回 1000 重跑。放心改：subset 是对
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# 同一 seed 的洗牌序列取前缀，前 5 条与前 1000 条的头 5 条完全相同，试跑写入的
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# 缓存在正式跑时全部命中，一分钱不浪费。
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sft_cfg = SFTConfig(
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dataset_path=DATASET_PATH,
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output_dir="outputs/_unused", # 本脚本不训练，仅复用数据管线配置
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subset_size=1000,
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seed=42,
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# teacher_completions_path 留空：此刻缓存尚不存在，取的就是 prompt-only 子集
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)
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dataset = load_sft_dataset(sft_cfg)
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prompts = [row["messages"] for row in dataset]
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teacher = TeacherClient(TeacherGenConfig()) # 采样参数全用 configs.py 的显式默认
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generate_completions(prompts, CACHE_PATH, teacher)
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print(f"完成。缓存文件：{CACHE_PATH}")
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