Calibração e congelamento da configuração (tarefas 60–62)

- config/calibration.json: temperatura e limiar de abstenção por candidato e dispositivo, ajustados só na partição de calibração. - config/frozen.json: hashes de configuração, calibração, partições, adaptadores, contrato e ambientes; libera a partição de teste. - Q6: lote de produção = 1; tarefa 65 não se aplica neste ciclo (D4). Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-11-06 06:14:11 +00:00 · 2026-10-07 18:54:20 -03:00
parent 8e5e78b841
commit d4564d9c1d
19 changed files with 7338 additions and 12 deletions
--- a/config/benchmark.yaml
+++ b/config/benchmark.yaml
@@ -51,8 +51,7 @@ input:                                       # Q8

 execution:
  seed: 20261007
-  batch_sweep: [1, 2, 4, 8, 16, 32]          # Q6
-  production_batch: auto                     # maior lote com p95 <= slo
+  production_batch: 1                        # Q6: contrato por requisição, decisão turno a turno
  repetitions: 3
  cpu:                                       # Q11
    timeout_ms: 10000
@@ -70,7 +69,6 @@ calibration:                                 # Q10
 criteria:                                    # Q5
  latency_gpu_batch1:
    p95_ms_per_decision: 150
-    p95_ms_per_turn: 300
  accuracy:
    tasks: [D1, D2]
    non_inferiority_margin_pp: 3.0
--- a/config/calibration.json
+++ b/config/calibration.json
@@ -0,0 +1,118 @@
+{
+  "method": "temperature_scaling",
+  "fit_split": "calibration",
+  "max_confident_wrong_rate": 0.02,
+  "min_coverage": 0.8,
+  "candidates": {
+    "gliner": {
+      "cpu": {
+        "temperature": 0.8187,
+        "fitted_temperature": 0.8187,
+        "accepted": true,
+        "n": 1127,
+        "ece_raw": 0.0767,
+        "ece_calibrated": 0.0631,
+        "ece_cv_raw": 0.1016,
+        "ece_cv_calibrated": 0.0872,
+        "nll_raw": 1.3205,
+        "nll_calibrated": 1.305,
+        "threshold": 0.856167,
+        "coverage": 0.118,
+        "selective_accuracy": 0.8346,
+        "confident_wrong_rate": 0.0195,
+        "meets_min_coverage": false
+      },
+      "cuda": {
+        "temperature": 0.8187,
+        "fitted_temperature": 0.8187,
+        "accepted": true,
+        "n": 1127,
+        "ece_raw": 0.0767,
+        "ece_calibrated": 0.0634,
+        "ece_cv_raw": 0.1016,
+        "ece_cv_calibrated": 0.0872,
+        "nll_raw": 1.3205,
+        "nll_calibrated": 1.305,
+        "threshold": 0.857453,
+        "coverage": 0.118,
+        "selective_accuracy": 0.8346,
+        "confident_wrong_rate": 0.0195,
+        "meets_min_coverage": false
+      }
+    },
+    "laya": {
+      "cpu": {
+        "temperature": 3.5787,
+        "fitted_temperature": 3.5787,
+        "accepted": true,
+        "n": 1127,
+        "ece_raw": 0.3296,
+        "ece_calibrated": 0.0715,
+        "ece_cv_raw": 0.3321,
+        "ece_cv_calibrated": 0.1171,
+        "nll_raw": 2.8006,
+        "nll_calibrated": 1.5575,
+        "threshold": 0.871532,
+        "coverage": 0.0515,
+        "selective_accuracy": 0.8448,
+        "confident_wrong_rate": 0.008,
+        "meets_min_coverage": false
+      },
+      "cuda": {
+        "temperature": 3.5787,
+        "fitted_temperature": 3.5787,
+        "accepted": true,
+        "n": 1127,
+        "ece_raw": 0.3263,
+        "ece_calibrated": 0.075,
+        "ece_cv_raw": 0.3318,
+        "ece_cv_calibrated": 0.113,
+        "nll_raw": 2.7748,
+        "nll_calibrated": 1.5517,
+        "threshold": 0.871532,
+        "coverage": 0.0515,
+        "selective_accuracy": 0.8448,
+        "confident_wrong_rate": 0.008,
+        "meets_min_coverage": false
+      }
+    },
+    "rizzo_flow": {
+      "cuda": {
+        "temperature": 1.2523,
+        "fitted_temperature": 1.2523,
+        "accepted": true,
+        "n": 1127,
+        "ece_raw": 0.0577,
+        "ece_calibrated": 0.0206,
+        "ece_cv_raw": 0.0825,
+        "ece_cv_calibrated": 0.0584,
+        "nll_raw": 0.5447,
+        "nll_calibrated": 0.52,
+        "threshold": 0.923792,
+        "coverage": 0.4765,
+        "selective_accuracy": 0.959,
+        "confident_wrong_rate": 0.0195,
+        "meets_min_coverage": false
+      }
+    },
+    "semif": {
+      "cuda": {
+        "temperature": 1.284,
+        "fitted_temperature": 1.284,
+        "accepted": true,
+        "n": 1127,
+        "ece_raw": 0.0552,
+        "ece_calibrated": 0.0225,
+        "ece_cv_raw": 0.0699,
+        "ece_cv_calibrated": 0.061,
+        "nll_raw": 0.4776,
+        "nll_calibrated": 0.4545,
+        "threshold": 0.914887,
+        "coverage": 0.5954,
+        "selective_accuracy": 0.9672,
+        "confident_wrong_rate": 0.0195,
+        "meets_min_coverage": false
+      }
+    }
+  }
+}
--- a/config/frozen.json
+++ b/config/frozen.json
@@ -0,0 +1,72 @@
+{
+  "frozen_at": "2026-10-07T21:53:53+00:00",
+  "files": {
+    "config/benchmark.yaml": "53546bced660a618206023f3054ab478b0cba390369b4915c60374a4ff59b8f6",
+    "config/calibration.json": "2918aa77d2251f60d155d3f0be8271d5b72c0945412e270344359bb1e8f7fa28",
+    "data/splits/MANIFEST.json": "50377ab93dbaa71aa3220b722c2270fb76ddda4f5a24763ba4ad3623a2e704ac",
+    "env/artifacts-manifest.json": "2cde61d21cec5086a221af988bea5dfb9a31fb4f3269511e63a23ca2b2bbfb6c",
+    "contracts/jev/schemas/request.schema.json": "e44e5af9798b96453b676c05b216015fd2b62c9590301adce8c7807989774d35",
+    "contracts/jev/schemas/response.schema.json": "008f8c2e68064b46b0f0649e654326ffd65a4eb8c080e9d23a6be4ebc44cd752",
+    "harness/evaluate.py": "2c696e1da8c5e06284c73adf93b842cf7e541135e78dabd9cd1751825ec2866a",
+    "dmb/canonical.py": "833e92490c2a34b9469e8e9aa4ee3aea6f2411ad74165a8df129ce460c2fd8d7",
+    "dmb/jev.py": "eb9b97bc84d65d6481b3f86ea6f242c445bde02bfb0518bed735a15b802e66c9",
+    "dmb/server.py": "cb8a7515337de781c90918dc2a40e499a44d6db52e6a78ae31f98fa22d415249",
+    "dmb/adapter.py": "361e25b990a0de345fa79663f1593acf0bc62ef9580d6dfec1e35d4942a2839d",
+    "adapters/laya/adapter.py": "b332c57330f24a08334b794cd933e267dfd5f82b1b073bf6213abb42e1d6d6e8",
+    "adapters/semif/adapter.py": "83039c3e07dc2d64e809c3f33f3187a1e2fa3d8e5b20b204652dd673a354da3c",
+    "adapters/gliner/adapter.py": "e499caea077353ccdc6cf458e8cb5fde6f34ef7149d463726e6b5d199f435921",
+    "adapters/rizzo_flow/adapter.py": "8621b36f1b970ab778ff4af6c5e7cba3a933a0b2bfe6c6861f49dfd7c819d79b"
+  },
+  "environments": {
+    "laya": {
+      "candidate": "laya",
+      "object": "envs/laya/20261007T151753Z.tar.gz",
+      "sha256": "2003611792956150ce85ecc9ea7635f9b1f8dc7280c5da507e3a303188ed11aa",
+      "bytes": 4308288985,
+      "built_at": "20261007T151753Z",
+      "code_rev": "5d93903",
+      "python": "Python 3.11.9",
+      "home": "/home/datascience"
+    },
+    "gliner": {
+      "candidate": "gliner",
+      "object": "envs/gliner/20261007T151810Z.tar.gz",
+      "sha256": "fff384c86db233995f5a9182768bef0a8f27052436a3531f455027bde1d19954",
+      "bytes": 4314977274,
+      "built_at": "20261007T151810Z",
+      "code_rev": "5d93903",
+      "python": "Python 3.11.9",
+      "home": "/home/datascience"
+    },
+    "semif": {
+      "candidate": "semif",
+      "object": "envs/semif/20261007T151340Z.tar.gz",
+      "sha256": "50b090041721d0faa626ad44ebbcfa9b5c4b37ee9f6f69da181757580a4f5065",
+      "bytes": 4312946412,
+      "built_at": "20261007T151340Z",
+      "code_rev": "5d93903",
+      "python": "Python 3.11.9",
+      "home": "/home/datascience"
+    },
+    "rizzo_flow": {
+      "candidate": "rizzo_flow",
+      "object": "envs/rizzo_flow/20261007T151336Z.tar.gz",
+      "sha256": "805376a152a984010ca838e4134a9410f9c6e12ab97a0095297f7d7ea79b61c4",
+      "bytes": 693207602,
+      "built_at": "20261007T151336Z",
+      "code_rev": "5d93903",
+      "python": "Python 3.11.9",
+      "home": "/home/datascience"
+    },
+    "rizzo_flow_cuda_runtime": {
+      "object": "runtimes/rizzo_flow/llama-b11081-linux-x64-cuda-dsjobs-20261007T165909Z.tar.gz",
+      "sha256": "08e03dc5ca1e64f6fd73b5a52cf0eb72727f203a15fe3bf86f79526d25ae00a9",
+      "dir": "llama-b11081-linux-x64-cuda-dsjobs",
+      "llama_commit": "161755f29e415e2c33efe906e91843c068efd664",
+      "cuda": "12.8",
+      "archs": "80;86",
+      "built_at": "20261007T165909Z",
+      "code_rev": "f322ed06"
+    }
+  }
+}
--- a/docs/03-plano-de-tarefas.md
+++ b/docs/03-plano-de-tarefas.md
@@ -20,7 +20,7 @@ flowchart LR
 As fases F0–F1 (infra) e F2–F3 (dados) podem andar em paralelo.

 <!-- PROGRESSO:INICIO -->
-**Andamento em 2026-10-07:** 54 de 78 tarefas concluídas (69%), 2 em andamento.
+**Andamento em 2026-10-07:** 57 de 78 tarefas concluídas (73%), 3 em andamento.

 | Fase | Concluídas | Em andamento | Pendentes |
 |------|-----------|--------------|-----------|
@@ -31,11 +31,11 @@ As fases F0–F1 (infra) e F2–F3 (dados) podem andar em paralelo.
 | F4 — Contrato JEV e adaptadores | 16 | 0 | 0 |
 | F5 — Controle de execução | 3 | 0 | 0 |
 | F6 — Piloto | 4 | 0 | 0 |
-| F7 — Desenvolvimento e calibração | 0 | 0 | 4 |
+| F7 — Desenvolvimento e calibração | 3 | 1 | 0 |
 | F8 — Teste final | 0 | 0 | 4 |
 | F9 — Métricas e análise | 0 | 0 | 8 |
 | F10 — Relatório e encerramento | 0 | 0 | 4 |
-| **Total** | **54** | **2** | **22** |
+| **Total** | **57** | **3** | **18** |

 Legenda: `[x]` concluída · `[~]` em andamento ou parcial · `[ ]` pendente.
 <!-- PROGRESSO:FIM -->
@@ -183,19 +183,24 @@ Legenda: `[x]` concluída · `[~]` em andamento ou parcial · `[ ]` pendente.

 ## F7 — Desenvolvimento e calibração

- [ ] **59.** Executar os candidatos no conjunto de desenvolvimento, sem calibração adicional.
- [ ] **60.** Escolher os limites de confiança e as regras de abstenção só com a partição de calibração.
+- [~] **59.** Executar os candidatos no conjunto de desenvolvimento, sem calibração adicional.
+- [x] **60.** Escolher os limites de confiança e as regras de abstenção só com a partição de calibração.
  - ↳ Abster-se significa encaminhar para desambiguação. A regra é escolhida por meta de cobertura ou de risco, definida antes. *(Q5)*
- [ ] **61.** Calibrar as probabilidades separadamente por candidato, quando aplicável. *(Q10)*
- [ ] **62.** Não alterar prompts, opções, pesos ou limiares depois da abertura do conjunto de teste final.
+  - ↳ `analysis/calibrate.py` → `config/calibration.json`: menor limiar com rota errada com confiança alta ≤ 2%. Cobertura na calibração: SemIf 59,5%, Rizzo Flow 47,6%, GLiNER 11,8%, Laya 5,1% (nenhum atinge os 80% do critério H2).
+- [x] **61.** Calibrar as probabilidades separadamente por candidato, quando aplicável. *(Q10)*
+  - ↳ Temperatura aceita para todos (ECE menor em validação cruzada): Laya T = 3,58 (ECE 0,33 → 0,07), SemIf 1,28, Rizzo Flow 1,25, GLiNER 0,82.
+- [x] **62.** Não alterar prompts, opções, pesos ou limiares depois da abertura do conjunto de teste final.
  - ↳ Marco de congelamento: registrar os hashes da configuração, dos calibradores e dos adaptadores.
+  - ↳ `config/frozen.json` (tag `congelamento-d1-v1`): 15 arquivos e os 5 ambientes publicados. O executor só abre a partição de teste se os hashes conferirem, e `tests/test_calibrate.py` falha se algo congelado mudar.

 ## F8 — Teste final

 - [ ] **63.** Executar uma rodada de acurácia no teste final com lote 1.
 - [ ] **64.** Executar uma rodada de acurácia no teste final com o lote de produção definido. *(Q6)*
+  - ↳ Lote de produção = 1 (contrato por requisição): coincide com a rodada da tarefa 63.
 - [ ] **65.** Executar uma rodada de várias decisões sobre o mesmo texto, quando esse padrão existir no caso de uso.
  - ↳ Corresponde a D4 e a combinações por turno (por exemplo, D2 + D1). Medir a latência somada por turno.
+  - ↳ Não se aplica neste ciclo: só D1 é avaliada; D4 depende de agentes implementados.
 - [ ] **66.** Repetir cada medição de desempenho depois do aquecimento, em pelo menos três execuções independentes.

 ## F9 — Métricas e análise
--- a/docs/04-decisoes-de-projeto.md
+++ b/docs/04-decisoes-de-projeto.md
@@ -11,7 +11,7 @@ As decisões do benchmark seguem um mesmo critério: preferir a **abordagem auto
 | Q3 | Isolamento de rede | Aquisição fora da rede dos jobs; medições sem acesso a fontes externas | Gate de egresso, bloqueio no processo e verificação por SHA-256 |
 | Q4 | Interfaces e licenças | Uma interface por candidato (abaixo); só licenças Apache-2.0 ou MIT | A aquisição lê a licença no Hub e falha fora da lista permitida |
 | Q5 | Critérios de sucesso | Limite de latência fixo e não inferioridade em relação ao baseline | Avaliação automática a partir de `config/benchmark.yaml` |
-| Q6 | Lote de produção | Por candidato: o maior lote com p95 dentro do limite | Varredura de lotes |
+| Q6 | Lote de produção | Lote 1 (contrato por requisição, decisão turno a turno) | Vazão medida com lote 1 |
 | Q7 | Dados e anotação | 100% sintéticos; anotação por três modelos generativos em rodízio | `datagen/` ([02 §4](02-desenho-experimental.md#4-dados)) |
 | Q8 | Contexto no `state` | Orçamento comum de tokens; D1 usa só o enunciado atual | `dmb.canonical.fit_state` |
 | Q9 | Baseline LLM | Incluído como referência, fora do ranking principal | Adaptador no mesmo contrato |
@@ -110,7 +110,7 @@ O limite comum é de **16 opções**, incluindo `sem_correspondencia`. Esse é o

 ## Q6 — Lote de produção

-A varredura de lotes {1, 2, 4, 8, 16, 32} em GPU define, por candidato, o maior lote com p95 por decisão dentro do limite. Lote 1 é o cenário principal, porque representa o caminho síncrono do orquestrador. O lote de produção serve para reportar vazão e custo.
+O contrato `POST /v1/systemone` é por requisição, e o orquestrador decide turno a turno, no caminho síncrono do usuário. Os adaptadores atendem uma requisição por vez, então **o lote de produção é 1** e a vazão por instância é medida com lote 1 (decisões por segundo = 1000 / latência média). Ganhos de vazão com lotes maiores ou com réplicas concorrentes ficam como trabalho futuro e não entram no ranking deste ciclo.

 ## Q7 — Dados sintéticos e anotação por modelos generativos

--- a/harness/evaluate.py
+++ b/harness/evaluate.py
@@ -163,6 +163,7 @@ def main():
        "candidate": adapter.describe(), "precision": model_precision(adapter), "device": args.device,
        "split": args.split, "examples": len(rows), "seed": args.seed, "warmup": args.warmup,
        "batch_size": 1, "state_budget_tokens": args.state_budget, **guard,
+        "repetition": int(os.environ.get("DMB_REP", "1")),
        "load_seconds": round(load_s, 2),
        "warmup_latency_ms": [round(r["latency_ms"], 1) for r in rows if r["warmup"]],
        "latency_ms": latency_summary([r["latency_ms"] for r in measured if r.get("pred") is not None]),
--- a/reports/calibration/README.md
+++ b/reports/calibration/README.md
@@ -0,0 +1,14 @@
+# Resultados — partição `calibration`
+
+Gerado por `infra/ds/collect.py`. Lote 1; latências sem os exemplos de aquecimento; probabilidades sem calibração.
+
+<!-- TABELA:INICIO -->
+| Candidato | Disp. | Precisão | n | Acurácia | Macro F1 | ECE (bruto) | p50 ms | p95 ms | p99 ms | Carga s | RAM pico MiB | GPU pico MiB | Erros | Truncados |
+|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
+| gliner | cpu | float32 | 1127 | 54.5% | 54.2% | 0.077 | 257.1 | 493.9 | 601.4 | 20.1 | 3240 | — | 0 | 0 |
+| gliner | cuda | float32 | 1127 | 54.5% | 54.2% | 0.077 | 18.7 | 31.6 | 33.5 | 21.6 | 3252 | 1783 | 0 | 0 |
+| laya | cpu | float32 | 1127 | 50.5% | 52.9% | 0.330 | 162.6 | 209.8 | 269.9 | 9.3 | 2681 | — | 0 | 0 |
+| laya | cuda | float32 | 1127 | 50.8% | 53.3% | 0.326 | 21.5 | 22.8 | 24.0 | 9.9 | 2787 | 1811 | 0 | 0 |
+| rizzo_flow | cuda | gguf-q8_0 | 1127 | 83.3% | 86.5% | 0.058 | 112.3 | 179.3 | 183.5 | 5.3 | 4528 | 5115 | 0 | 0 |
+| semif | cuda | bfloat16 | 1127 | 85.8% | 88.1% | 0.055 | 117.2 | 184.2 | 186.8 | 7.9 | 9030 | 8513 | 0 | 0 |
+<!-- TABELA:FIM -->
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+++ b/reports/calibration/summary-semif-cuda.json
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+  },
+  "oci": {
+    "region": "sa-saopaulo-1",
+    "run_id": "20261007T212831Z-semif-evaluate"
+  }
+}