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>

models/laya/convaiinnovations__laya-multilingual/1720e3e3357cfe1e281542e223f8273b0890ca34/tokenizer/tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,22 @@
+{
+  "bos_token": "<bos>",
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "<bos>",
+  "eos_token": "<eos>",
+  "extra_special_tokens": [
+    "<start_of_turn>",
+    "<end_of_turn>"
+  ],
+  "mask_token": "<mask>",
+  "model_input_names": [
+    "input_ids",
+    "attention_mask"
+  ],
+  "model_max_length": 8192,
+  "pad_token": "<pad>",
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "<eos>",
+  "spaces_between_special_tokens": false,
+  "tokenizer_class": "PreTrainedTokenizerFast",
+  "unk_token": "<unk>"
+}