Executor de avaliação, métricas e .gitignore para metadados de modelos

- harness/evaluate.py: partição congelada com SHA-256, amostra com seed,
  lote 1, truncamento comum, contagem de tokens, latência (sem aquecimento),
  pico de RAM e GPU; teste bloqueado até o congelamento da configuração.
- analysis/metrics.py: acurácia, macro F1, Brier, NLL, ECE, acurácia seletiva.
- Diagnósticos por resposta (metadata.diagnostics); Laya informa opções
  colapsadas pelo orçamento de cabeçalho; head_max_len via DMB_LAYA_HEAD_MAX_LEN.
- infra/ds/collect.py e gpu_queue --env para pilotos e rodadas.
- .gitignore: de models/ só metadados (cards, configs, licenças, índices);
  pesos, tokenizadores grandes, runtimes, fontes clonados e caches ignorados.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

adapters/laya/adapter.py

@@ -26,6 +26,13 @@ class LayaAdapter(Adapter):
         self.agent = laya.load(str(self._workdir))
         self.tokenizer = Tokenizer.from_file(str(self.model_dir / "tokenizer" / "tokenizer.json"))
 
+    @property
+    def head_max_len(self) -> int | None:
+        """Orçamento de tokens da pergunta + opções (padrão do checkpoint: 192). Parâmetro operacional."""
+        import os
+        value = os.environ.get("DMB_LAYA_HEAD_MAX_LEN")
+        return int(value) if value else None
+
     def native_context_limit(self) -> int:
         return 1024  # padrão do checkpoint; 256 desses tokens vão para pergunta + opções
 
@@ -33,10 +40,14 @@ class LayaAdapter(Adapter):
         return len(self.tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False).ids)
 
     def decide(self, state: str, questions: dict) -> tuple[dict, int]:
-        result = self.agent.predict(state, questions, max_len=self.context_limit)
+        result = self.agent.predict(state, questions, max_len=self.context_limit,
+                                    head_max_len=self.head_max_len)
         usage = result.get("usage", {})
         if usage.get("truncated") or usage.get("state_tokens_dropped"):
             raise ContextLimit(f"Laya truncou o estado: {usage}")
+        if usage.get("options"):
+            # Opções que perderam a descrição própria por falta de orçamento de cabeçalho.
+            self.last_diagnostics = {"collapsed_options": usage["options"], "head_max_len": self.head_max_len}
         answers = {}
         for name, question in questions.items():
             raw = result["answers"][name]