diff --git a/.forgejo/workflows/ci.yml b/.forgejo/workflows/ci.yml index 8041541..c931ba7 100644 --- a/.forgejo/workflows/ci.yml +++ b/.forgejo/workflows/ci.yml @@ -19,7 +19,7 @@ jobs: run: pip install -e ".[dev]" - name: Ruff (lint) - run: ruff check src/ tests/ build_archive.py + run: ruff check src/ tests/ build_archive.py scripts/eval_prompt_tests.py - name: Mypy (type check) run: mypy diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md index 1463e60..ca37c9d 100644 --- a/CHANGELOG.md +++ b/CHANGELOG.md @@ -11,11 +11,36 @@ and this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0 - Per-profile chat streaming and chat-request timeouts: `stream`, `read_timeout` and `connect_timeout` are now resolvable in `[default]`/`[model.]` (CLI `--stream`/`--read-timeout`/`--connect-timeout` still override). +- Multimodal support: `mmproj` and `mmproj_offload` config keys (CLI `--mmproj`, + `--no-mmproj-offload`) pass a vision projector to the server. The path resolves + under `hf_home` like `model_path`, and a configured-but-missing projector now + fails with exit code 3 — for `--change` before the running container is removed. +- `docs/KI_TOOLS_PROFILES.md`: which local model suits which task, plus mmproj + compatibility per base model. +- `docs/EVAL_RUBRIC.md` and `scripts/eval_prompt_tests.py`: scoring rubric and an + evaluator for the manual prompt-test archive that measures length compliance and + **executes** the model-generated code against its own pytest suite. +- `scripts/run_prompt_suite.sh`: runs a prompt domain against a running profile and + stores the outputs under the archive's naming convention. +- `[model.qwen35base]` profile: the non-abliterated Qwen3.6-35B-A3B (bartowski + imatrix Q4_K_M) as a control for the abliteration comparison. Inherits sampling, + `ctx_size` and cache types from `[default]`; only model, container, port and GPU + differ, so it runs alongside the production server. ### Changed - The chat request now honors the configured `(connect, read)` timeout instead of a hard-coded 30 s; the default `read_timeout` is 600 s so slow reasoning models are no longer cut off mid-generation. +- **Breaking:** `--print-effective-config` is now an action in the mutually + exclusive action group instead of a flag, and it skips the `docker_available()` + check. `--print-effective-config --start` is therefore an argparse error + (exit 2) rather than a config dump followed by a real container start. + +### Fixed +- `--print-effective-config` combined with an action silently performed that + action. Documented as a diagnostic command (README, installation guide, manual), + `--print-effective-config --config … --start` printed the resolved config and + then ran `do_start()`, replacing a running container with the `[default]` model. ## [0.1.0] - 2026-07-07 diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md new file mode 100644 index 0000000..cb1feb2 --- /dev/null +++ b/CLAUDE.md @@ -0,0 +1,104 @@ +# CLAUDE.md + +This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository. + +## Commands + +```bash +pip install -e ".[dev]" # dev install +scripts/check.sh # full local CI gate (ruff + mypy + pytest) — mirrors .forgejo/workflows/ci.yml +python -m pytest -q # tests +python -m pytest tests/test_prompt_urls.py -q # one file +python -m pytest tests/test_actions.py::test_do_start -q # one test +ruff check src/ tests/ build_archive.py +mypy # config in pyproject.toml (files = src/llamacppctl) +``` + +Always use `python -m pytest`, never the `pytest` console script: the test modules do +`from tests.test_docker_ops import ...`, which needs the repo root on `sys.path`. + +`git config core.hooksPath .githooks` (once per clone) enables the pre-push hook that runs +`scripts/check.sh`. CI runs on Python 3.10 and 3.12; `requires-python = ">=3.10"`. + +Other entry points: +- `python3 build_archive.py` — builds and self-verifies `llamacppctl-installable.tar.gz` + (has its own required-file manifest; adding a top-level file that must ship means updating it). +- `SMOKE_GPU=1 scripts/smoke.sh` — opt-in end-to-end test against a real Docker + GPU + GGUF model. + Not part of the pytest suite. + +## Architecture + +A single CLI (`llamacppctl`) that starts/checks/stops/switches llama.cpp servers running as Docker +containers, plus a security-hardened input layer for system/user prompts from text, file, or URL. + +`main.py` is a thin pipeline: parse (`cli.build_parser`) → validate (`cli.validate_args`) → +`docker_available()` → resolve prompt sources (`prompt_io`) → resolve config +(`config.resolve_effective_config`) → dispatch to `actions.do_*`. + +Layering is deliberate and must be preserved — it keeps the security-critical input validation +independently testable from orchestration: +- `prompt_io.py` knows nothing about argparse; it works only with `PromptSource` + `InputPolicy`. +- `config.py` knows nothing about Docker or HTTP. +- `docker_ops.py` / `http_ops.py` know nothing about CLI semantics. +- `actions.py` orchestrates; `schema.py` holds the shared dataclasses (`ServerConfig`, + `PromptConfig`, `ChatReply`, `CheckResult`). + +Two cross-module couplings to know about: +- `main._resolve_prompts()` stashes loaded prompts on the argparse namespace as + `args._resolved_system_prompt` / `args._resolved_user_prompt`; `config.py` picks them up there. +- `main.run()` calls `docker_available()` *before* config resolution, so `--dry-run` still + needs a reachable Docker daemon. Only `--print-effective-config` skips that check — it is a + standalone action in the mutually-exclusive group, never a modifier, so it cannot start + anything. + +### Config resolution + +INI file (`llama.cpp.config`, template in `llama.cpp.config.example`), lowest to highest priority: +builtin defaults (`config.builtin_defaults()`) → `[default]` → `[model.]` (via `--profile`) +→ CLI overrides. `[prompt.]` sections resolve separately and only supply a *fallback* system +prompt — an explicit `-s`/`--system-file`/`--system-url` always wins. + +`container_name` is mandatory (empty → `ConfigError`). It is the only identity anchor: Docker +`--name`, the `--stop`/`--check` target, and the derived lock path +`/tmp/llamacppctl..lock`. Profiles meant to run in parallel need distinct +`container_name` *and* `host_port`, otherwise a second `--start` silently replaces the first +container. + +`max_tokens` / `chat_temperature` / `connect_timeout` / `read_timeout` affect only the chat request +(`--chat` and the reply printed after `--start`), never the container. + +### Exit codes (`actions.py`) + +`0` ok · `1` general/config/prompt error · `2` argparse validation · `3` model path missing · +`4` docker error · `5` HTTP not ready (also `--check` failing) · `6` lock busy. +`--check` is meant to be scriptable; keep those codes stable. + +## Invariants worth not breaking + +- All Docker calls go through `subprocess.run()` with **argument lists** — never `shell=True`, + never composed shell strings. +- The port publishes to `127.0.0.1` by default (`docker_ops._port_publish()`); the llama.cpp + OpenAI endpoint is unauthenticated unless `api_key` is set. `--expose` binds all interfaces. +- Every HTTP request in `prompt_io` — including each redirect hop — passes `validate_url_target()`: + HTTPS-only, no IP literals, no embedded credentials, no `localhost`, all resolved addresses + classified (private/loopback/link-local/multicast/reserved/unspecified → reject), metadata IP + `169.254.169.254` blocked. `_pin_dns()` then restricts `getaddrinfo` to the already-validated IPs + for the duration of the request, closing the TOCTOU/DNS-rebinding window. Size limits are enforced + both from `Content-Length` and while streaming. +- Escape hatches (`--allow-private-url`, `--allow-insecure-http`, `--allow-ip-host`, + `--allow-symlinks`, `--follow-redirects`, `--allow-html-input`) are opt-in and off by default. + `--allow-private-url` and `--url-allow-host` are mutually exclusive. +- `--start` and `--change` hold an exclusive non-blocking `fcntl.flock`; `--change` validates the + model path *before* removing the running container. `--dry-run` takes no lock and touches nothing. + +Tests mock `subprocess` and `requests` (and DNS resolution for the SSRF cases); nothing in the +pytest suite requires Docker or the network. + +## Conventions + +- Docs, comments in `docs/`, and the example prompts are in German; source code, docstrings, and + commit subjects are in English. Commits follow Conventional Commits (`feat(chat):`, `docs(prompts):`). +- Line length 100, `from __future__ import annotations` in every module, `py.typed` is shipped — + keep annotations complete enough for `mypy` to pass. +- Behavior changes should be reflected in `man/llamacppctl.1`, `CHANGELOG.md`, and — for security- + relevant ones — `docs/SECURITY_AND_OPERATIONS.md`. diff --git a/README.md b/README.md index a780db4..197c931 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -44,9 +44,10 @@ Voraussetzungen auf dem Zielsystem: - Docker (CLI + laufender Daemon), für `--start`/--check`/--stop`/--change` - Netzwerkzugriff auf den Container-Host-Port für `--chat`/--check` -`--print-effective-config` und `--dry-run` benötigen keinen laufenden Docker-Daemon -für die reine Konfigurationsprüfung; `--start`/--check`/--stop`/--change` erfordern -einen erreichbaren Docker-Daemon. +`--print-effective-config` ist eine eigenständige, nebenwirkungsfreie Aktion und +benötigt keinen laufenden Docker-Daemon. `--start`/--check`/--stop`/--change` +erfordern einen erreichbaren Docker-Daemon — auch zusammen mit `--dry-run`, weil +die Verfügbarkeit geprüft wird, bevor der Trockenlauf greift. ## Konfiguration @@ -93,8 +94,8 @@ llamacppctl --start --config llama.cpp.config # Nur den geplanten docker-run-Befehl anzeigen, nichts ausführen llamacppctl --start --config llama.cpp.config --dry-run -# Effektive Konfiguration als JSON ausgeben -llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config --start +# Effektive Konfiguration als JSON ausgeben (startet nichts, braucht kein Docker) +llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config # Status prüfen llamacppctl --check --config llama.cpp.config diff --git a/docs/BEDIENUNGSANLEITUNG.md b/docs/BEDIENUNGSANLEITUNG.md index 87b2605..7b8a91c 100644 --- a/docs/BEDIENUNGSANLEITUNG.md +++ b/docs/BEDIENUNGSANLEITUNG.md @@ -49,7 +49,7 @@ Siehe [`INSTALL_FROM_ARCHIVE.md`](INSTALL_FROM_ARCHIVE.md). ```bash llamacppctl --help -llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config --start --dry-run +llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config ``` --- diff --git a/docs/EVAL_RUBRIC.md b/docs/EVAL_RUBRIC.md new file mode 100644 index 0000000..4b0c9ef --- /dev/null +++ b/docs/EVAL_RUBRIC.md @@ -0,0 +1,108 @@ +# Bewertungsrubrik für Modell-Prompt-Tests + +Zweck: Modellwechsel (anderes Modell, andere Quantisierung, `Balanced` statt +`Aggressive`, MTP, KV-Cache-Einstellungen) sollen an **Zahlen** entschieden +werden, nicht an Bauchgefühl. Ohne Vorher-Nachher-Messung ist nicht feststellbar, +ob eine Änderung verbessert oder verschlechtert hat. + +Grundlage sind die Läufe unter `~/llamacppctl_prompt_tests/` gegen die Prompts in +`example_user_prompts/`. Modelleignung siehe [`KI_TOOLS_PROFILES.md`](KI_TOOLS_PROFILES.md). + +## Zwei Ebenen + +**Objektiv** — von `scripts/eval_prompt_tests.py` automatisch gemessen, keine +Meinung nötig: + +| Metrik | Domäne | Bedeutung | +|---|---|---| +| Wortzahl, Abweichung vom Ziel | prosa, reden | Der Prompt nennt ein Ziel („etwa 1200 Wörtern"). | +| Trunkierungsverdacht | alle | Text endet ohne Satzzeichen → Budget zu klein. | +| Tests laufen durch | coding | Der generierte Code wird **wirklich ausgeführt**. | +| Anteil bestandener Tests | coding | `passed / (passed + failed)`. | + +**Subjektiv** — von Hand oder per LLM-Judge, Skala 1–5. Die Anker unten sind +bewusst so formuliert, dass 3 „brauchbar, aber mit Mängeln" bedeutet; ein +durchschnittlich guter Text landet nicht automatisch bei 4. + +## Skala + +| Punkte | Bedeutung | +|---|---| +| 5 | Kriterium durchgängig erfüllt; kein Eingriff nötig. | +| 4 | Erfüllt, mit einzelnen Schwächen, die den Gesamteindruck nicht tragen. | +| 3 | Brauchbar, aber erkennbare Mängel; Überarbeitung nötig. | +| 2 | Kriterium überwiegend verfehlt; Grundgerüst vorhanden. | +| 1 | Verfehlt. | + +## Prosa + +1. **Show, don't tell** — Innenleben ausschließlich über Handlung, Gegenstand, + Wahrnehmung. *1 = benannte Gefühle („sie war traurig"); 5 = kein einziges + benanntes Gefühl, Zustand trotzdem eindeutig.* +2. **Schlussbild** — konkretes, bedeutungstragendes Bild statt Moral oder + Zusammenfassung. *1 = explizite Lehre; 5 = Bild, das die Geschichte trägt.* +3. **Ton- und Registertreue** — hält die geforderte Tonlage (z. B. „nüchtern, + ohne Pathos") über den gesamten Text. +4. **Sprachliche Präzision** — konkrete Substantive, keine Füllattribute, keine + Klischees. +5. **Komposition** — Aufbau trägt; kein Leerlauf, kein abrupter Abbruch. +6. **Sprachrichtigkeit (Deutsch)** — Grammatik, Kasus, Idiomatik. *Eigener + Punkt, weil abliterierte, primär englisch trainierte Modelle hier auffällig + sind.* + +## Reden + +1. **Argumentative Substanz** — trägt der Gedankengang, oder reiht er Behauptungen? +2. **Vorweggenommene Einwände** — wird der stärkste Gegeneinwand benannt und + beantwortet, nicht der schwächste? +3. **Benannte Zielkonflikte** — werden echte Interessengegensätze offen + ausgesprochen statt harmonisiert? +4. **Rhetorische Mittel** — bewusst und sparsam eingesetzt (Trikolon, Anapher, + Antithese), nicht dekorativ. +5. **Adressatenbezug** — Sprache, Beispiele und Anrede passen zum Publikum. +6. **Sprachrichtigkeit (Deutsch)** — siehe oben. + +## Coding + +1. **Korrektheit** — *primär aus dem automatischen Testlauf.* Ein Modul, dessen + eigene Tests durchfallen, kann in diesem Kriterium nicht über 2 kommen. +2. **Anforderungsabdeckung** — sind alle Punkte des Prompts umgesetzt? +3. **Fehlerbehandlung** — die im Prompt geforderten Fehlerfälle, sauber getrennt. +4. **Testqualität** — decken die Tests die genannten Fälle ab, und sind sie + konsistent zum eigenen Code (richtiger Exception-Typ, Fixtures erfüllen das + Schema)? +5. **Keine Halluzinationen** — keine erfundenen APIs, Signaturen, + Framework-Aussagen oder Benchmark-Messwerte. *Automatisch nicht prüfbar; + erfundene Messwerte sind in den bisherigen Läufen wiederholt aufgetreten.* +6. **Lesbarkeit** — Benennung, Struktur, Kommentardichte. + +## Durchführung + +- **Blind bewerten.** Die Modellzuordnung steckt im Dateinamen; beim Scoren + ausblenden (`scripts/eval_prompt_tests.py --anonymize` schreibt anonymisierte + Kopien mit Zufalls-IDs und eine Auflösungstabelle). +- **Ein Kriterium über alle Texte**, nicht ein Text über alle Kriterien. Das + hält den Maßstab konstant. +- **LLM-Judge:** möglich gegen den lokalen Server, aber der Judge darf **nicht** + das bewertete Modell sein. Ein Modell bewertet seine eigenen Texte zu gut. + Der Judge ersetzt die menschliche Stichprobe nicht — mindestens 20 % der Texte + gegenlesen und die Übereinstimmung prüfen. +- **Mindestens zwei Läufe pro Zelle**, weil bei `temp > 0` ein Einzellauf wenig + aussagt. Für Coding-Vergleiche `--seed` fixieren. + +## Was die Zahlen nicht sagen + +Ein bestandener Testlauf beweist, dass der Code *seine eigenen* Tests besteht — +nicht, dass er korrekt ist. Wenn Modell und Test aus derselben Halluzination +stammen, sind beide konsistent falsch. Kriterium 4 (Testqualität) ist deshalb +nicht redundant zu Kriterium 1, sondern dessen Korrektiv. + +## Sicherheitshinweis + +`scripts/eval_prompt_tests.py` führt **modellgenerierten Code aus**. Das ist der +Sinn der Übung, aber es ist Codeausführung aus einer nicht vertrauenswürdigen +Quelle. Der Runner arbeitet in einem temporären Verzeichnis, erzwingt ein +Zeitlimit und verweigert den Start als `root`. Er bietet **keine** Netz- oder +Dateisystem-Isolation. Wer die Läufe auf einem Rechner mit Produktionsdaten +auswertet, sollte `--no-exec` verwenden oder das Skript in einem Container +starten. diff --git a/docs/INSTALL_FROM_ARCHIVE.md b/docs/INSTALL_FROM_ARCHIVE.md index 2c7c2ef..ab0e641 100644 --- a/docs/INSTALL_FROM_ARCHIVE.md +++ b/docs/INSTALL_FROM_ARCHIVE.md @@ -64,7 +64,7 @@ cp llama.cpp.config.example llama.cpp.config Auflösung prüfen, ohne etwas zu starten: ```bash -llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config --start --dry-run +llamacppctl --print-effective-config --config llama.cpp.config ``` Das zeigt die vollständig aufgelöste Konfiguration als JSON **und** das diff --git a/docs/KI_TOOLS_PROFILES.md b/docs/KI_TOOLS_PROFILES.md new file mode 100644 index 0000000..674a580 --- /dev/null +++ b/docs/KI_TOOLS_PROFILES.md @@ -0,0 +1,169 @@ +# Modellprofile — Eignung der lokalen GGUF-Modelle + +Dieses Dokument beschreibt, **wofür** sich die Modelle unter +`$HF_HOME/models/qwen3/` jeweils eignen, unabhängig von den Beispiel-Prompts in +`example_system_prompts/`. Grundlage sind die Modellkarten auf Hugging Face +(Stand Juli 2026) sowie die eigenen Testläufe unter `~/llamacppctl_prompt_tests/`. + +> Die Angaben zu Fähigkeiten und Benchmarks stammen, wo nicht anders vermerkt, +> **von den Modellautoren selbst** und sind nicht unabhängig verifiziert. + +## Übersicht + +| Datei | Profil | Basis | Primäre Eignung | +|---|---|---|---| +| `ornith-1.0-35b-Q4_K_M.gguf` | `ornith35b` | Qwen3.5-MoE | Agentisches Coding | +| `Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B-Q4_K_M.gguf` | `carnice` | Qwen3.6-35B-A3B | Agenten-/Tool-Calling-Workflows | +| `Qwopus3.6-35B-A3B-v1-Q4_K_M.gguf` | `qwopus` | Qwen3.6-35B-A3B | Reasoning, Vision, Tool-Calling | +| `Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf` | `[default]` | Qwen3.6-35B-A3B | Kreatives Schreiben ohne Verweigerungen | +| `Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-IQ4_XS.gguf` | `qwen27b` | Qwen3.6-27B (dense) | Wie oben, kleinerer VRAM-Bedarf | +| `mmproj.gguf` | — | Qwen3.6-35B-A3B | Vision-Projektor (kein eigenständiges Modell) | + +Alle 35B-A3B-Modelle sind MoE mit **3 B aktiven Parametern** pro Token: hoher +Durchsatz bei 21 GB VRAM-Bedarf. Das 27B ist dense — langsamer pro Token, aber +nur ~15 GB. + +## Ornith-1.0-35B — agentisches Coding + +Quelle: [`deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF`](https://huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF) (MIT) + +Ein dediziertes Coding-Modell aus einer selbstverbessernden Modellfamilie. Das +Trainings-Framework erzeugt per RL nicht nur Lösungs-Rollouts, sondern optimiert +auch das treibende Scaffold gemeinsam mit ihnen. Beworben mit SOTA unter +vergleichbar großen Open-Source-Modellen auf Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench, +NL2Repo und OpenClaw. Reasoning-Modell: die Assistant-Antwort beginnt mit einem +``-Block. + +**Einsetzen für:** Code-Generierung, Refactoring, Repo-weite Aufgaben, +Agenten-Loops mit Tool-Calls. +**Nicht einsetzen für:** Prosa und Reden — dafür ist das Sampling im Profil +(`temp = 0.20`) bewusst deterministisch gewählt. + +Beachte: Basis ist **Qwen3.5**-MoE (`qwen3_5_moe`), nicht 3.6. Die lokale +`mmproj.gguf` passt deshalb *nicht* zu diesem Modell. + +## Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B — Agenten-Workflows + +Quelle: [`samuelcardillo/Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B`](https://huggingface.co/samuelcardillo/Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B) + +QLoRA-Finetune von Qwen3.6-35B-A3B, trainiert auf echten Execution-Traces der +Hermes-Agent-Runtime. Das erklärte Ziel ist, dem Modell die konkreten +Konversationsmuster beizubringen, die ein Agenten-Runtime erwartet — nicht +generisches Reasoning. + +**Einsetzen für:** Tool-Calling-Pipelines, Agenten-Orchestrierung (z. B. n8n), +strukturierte Mehrschritt-Abläufe. + +## Qwopus3.6-35B-A3B-v1 — Reasoning + Vision + +Quelle: [`Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-v1`](https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-v1) + +Reasoning-verstärkter Finetune, dreistufiges SFT mit progressiv steigender +Reasoning-Komplexität. Unterstützt Vision und Tool-Calling. + +**Einsetzen für:** Aufgaben mit langer Gedankenkette, multimodale Eingaben. +**Vorbehalt:** Der Autor kennzeichnet das Modell ausdrücklich als experimentell, +ohne vollständige Performance- oder Sicherheitsevaluation. + +Für reines Coding gibt es die separate Variante +[`Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-MTP`](https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-MTP-GGUF) +(thinking-off, 62,4 % auf einem 300-Fall-SWE-Bench-Lauf) — lokal nicht vorhanden. + +## HauhauCS Uncensored (35B-A3B und 27B) — kreatives Schreiben + +Quellen: [35B-A3B](https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive), +[27B](https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive) + +**Abliterierte** Modelle: keine neuen Fähigkeiten, entfernte Verweigerungen +(Modellkarte: „0/465 Refusals"). Alle Quants mit imatrix erzeugt. Beide sind +multimodal. + +**Einsetzen für:** Prosa, Reden, Dialog, Rollenspiel — Themen, bei denen ein +aligntes Modell abbricht. +**Nicht einsetzen für:** Coding. Eigene Testläufe zeigen wiederkehrend Tests, die +inkonsistent zum selbst erzeugten Schema sind, erfundene Framework-Aussagen und +Benchmarks mit erfundenen Messwerten. + +Zwei Punkte, die in der aktuellen Konfiguration relevant sind: + +1. Die Karte des 27B empfiehlt selbst, dass **99,9 % der Nutzer die + `Balanced`-Variante** nehmen sollten statt `Aggressive`. Beide erreichen + dieselbe Refusal-Rate; `Balanced` bietet zusätzlich stabileres Sampling für + agentic coding, Tool-Use und Reasoning. `Aggressive` spart lediglich + Vorreden. Aktuell sind beide lokalen HauhauCS-Modelle `Aggressive`. +2. Die Behauptungen „lossless" und „zero capability loss" stammen vom Autor der + Modellkarte. Abliteration kostet in aller Regel *etwas* Fähigkeit. + +## Empirische Befunde (eigene Läufe) + +Getestet gegen das Default-Modell (HauhauCS 35B-A3B), Reasoning aktiv, ctx 262144: + +- **Längenvorgaben werden nicht präzise getroffen** (−27 % bis +26 % über sechs + Läufe). Länge als Spanne vorgeben oder im zweiten Turn nachjustieren. +- **Reasoning frisst das Antwortbudget.** Bei `--max-tokens 10000` endeten + schwere Aufgaben in `finish_reason=length`. Für Prosa/Reden/Dialog + `--max-tokens` ≥ 16000 wählen. +- **`--chat` ohne `--stream`** läuft bei langem Output in den Read-Timeout. + Immer `--stream` verwenden (jeder Token setzt den Timeout zurück). +- **Coding: Struktur gut, Korrektheit unzuverlässig.** Generierten Code und + generierte Tests immer wirklich ausführen. + +Rohdaten: `~/llamacppctl_prompt_tests/`. + +## Vision (mmproj) + +Die lokale `mmproj.gguf` (902 MB) ist der Vision-Encoder des **Basismodells +Qwen3.6-35B-A3B** (aus dem unsloth-Repo). GGUF-Metadaten: + +``` +general.architecture = clip +general.name = Qwen3.6 35B A3B +clip.projector_type = qwen3vl_merger +clip.has_vision_encoder +``` + +Ein mmproj ist kein eigenständiges Modell, sondern projiziert Bild-Embeddings in +den Textmodell-Raum. Er muss zum Vision-Tower der jeweiligen Basis passen. + +| Modell | mmproj.gguf passt? | +|---|---| +| HauhauCS 35B-A3B | ja (Basis Qwen3.6-35B-A3B) | +| Qwopus3.6-35B-A3B | ja (dieselbe Basis) | +| Carnice-Qwen3.6-MoE-35B-A3B | ja (dieselbe Basis) | +| `ornith-1.0-35b` | **nein** — Basis Qwen3.5-MoE, eigener Projektor nötig | +| HauhauCS 27B (dense) | **nein** — anderer Vision-Encoder | + +Verwendung über `llamacppctl` (siehe `[model.vision]` in `llama.cpp.config`): + +```bash +llamacppctl --start --config llama.cpp.config --profile vision +``` + +Das Profil setzt `mmproj = models/qwen3/mmproj.gguf`; der Pfad wird — wie +`model_path` — relativ zu `hf_home` aufgelöst und als `--mmproj` an den +llama.cpp-Server durchgereicht. Der Projektor wird standardmäßig auf die GPU +ausgelagert; `mmproj_offload = false` bzw. `--no-mmproj-offload` verhindert das, +wenn der VRAM knapp ist. + +Bilder gehen anschließend über den OpenAI-kompatiblen Endpunkt +`/v1/chat/completions` als `image_url`-Content-Part. `llamacppctl --chat` sendet +derzeit nur Text; für Bild-Requests den Endpunkt direkt ansprechen. + +## MTP / Speculative Decoding (nicht lokal vorhanden) + +Für Ornith, Carnice und Qwopus existieren **MTP-Quants** mit eingebettetem +Multi-Token-Prediction-Head. Mit hinreichend aktuellem llama.cpp erlauben sie +self-speculative Decoding ohne separates Draft-Modell (`--draft-mtp`); +Community-Berichte nennen etwa doppelten Decode-Durchsatz bei ~2,5 % größerer +Datei. Die im pyproject gepinnte Image-Version muss das unterstützen. + +## Quellen + +- +- +- +- +- +- +- +- diff --git a/docs/SECURITY_AND_OPERATIONS.md b/docs/SECURITY_AND_OPERATIONS.md index 4eaa144..254d7d6 100644 --- a/docs/SECURITY_AND_OPERATIONS.md +++ b/docs/SECURITY_AND_OPERATIONS.md @@ -258,22 +258,29 @@ keinen vermeidbaren Ausfall verursacht. ## 6. `--dry-run` und `--print-effective-config` als Sicherheitswerkzeuge -- `--print-effective-config` gibt die vollständig aufgelöste Konfiguration - (Server- und Prompt-Konfiguration) als JSON aus, **bevor** irgendeine - Docker- oder HTTP-Aktion ausgeführt wird. Damit lässt sich prüfen, welche - Werte aus welcher Quelle (Defaults/[default]/[model.*]/CLI) tatsächlich - gewonnen haben, ohne einen Container anzufassen. +- `--print-effective-config` ist eine **eigene Aktion** in der + Mutually-Exclusive-Gruppe: sie gibt die vollständig aufgelöste Konfiguration + (Server- und Prompt-Konfiguration) als JSON aus und beendet sich. Damit lässt + sich prüfen, welche Werte aus welcher Quelle (Defaults/[default]/[model.*]/CLI) + tatsächlich gewonnen haben, ohne einen Container anzufassen. + + Bis einschließlich 0.1.0 war dies ein *Flag*. Da argparse immer eine Aktion + verlangt, führte `--print-effective-config --start` die Konfigurationsausgabe + **und anschließend einen echten `do_start()`** aus — der einen laufenden + Container stillschweigend ersetzte. Die Kombination ist jetzt ein + argparse-Fehler (Exit-Code 2). - `--dry-run` (in Kombination mit `--start`/--change`) zeigt den vollständig zusammengesetzten `docker run`-Befehl (Shell-quotiert zur Anzeige) an, **ohne** ihn auszuführen. Empfohlen vor jeder Änderung an einer Produktionskonfiguration, insbesondere nach Anpassungen an `llama.cpp.config`. -Beide Flags erfordern **keinen** erreichbaren Docker-Daemon für ihre reine -Ausgabe — `main.run()` prüft `docker_available()` derzeit vor der -Konfigurationsauflösung; auf einem Host ganz ohne Docker (z. B. zur reinen -Konfigurationsvalidierung) schlägt der Aufruf entsprechend mit einer -expliziten Fehlermeldung fehl statt still falsche Annahmen zu treffen. +`--print-effective-config` erfordert **keinen** erreichbaren Docker-Daemon; +`main.run()` überspringt die `docker_available()`-Prüfung für diese Aktion. Für +`--dry-run` gilt das **nicht**: es ist ein Modifikator von `--start`/`--change`, +und die Docker-Prüfung läuft vor der Konfigurationsauflösung. Auf einem Host ganz +ohne Docker schlägt `--start --dry-run` daher mit einer expliziten Fehlermeldung +fehl, statt still falsche Annahmen zu treffen. ## 7. Betriebsmodell auf einem dedizierten GPU-Host diff --git a/llama.cpp.config.example b/llama.cpp.config.example index b411535..4656f45 100644 --- a/llama.cpp.config.example +++ b/llama.cpp.config.example @@ -88,6 +88,24 @@ host_port = 8003 gpu_device = 1 ctx_size = 131072 +# Vision profile: `mmproj` points at the multimodal projector (vision encoder) +# GGUF. Like `model_path` it is resolved relative to `hf_home` unless absolute. +# The projector MUST match the base model's vision tower -- a projector built for +# a different base will not load. A missing projector aborts with exit code 3 +# (for --change: before the running container is removed). +# +# llama.cpp offloads the projector to the GPU by default; set mmproj_offload to +# false to keep it on the CPU when VRAM is tight. Images are then sent to +# /v1/chat/completions as an image_url content part -- `llamacppctl --chat` +# itself only sends text. +[model.vision] +model_path = qwen3/Qwen3-35B-A3B-Q4_K_M.gguf +mmproj = qwen3/mmproj.gguf +mmproj_offload = true +container_name = llama_cpp_vision +host_port = 8004 +gpu_device = 1 + [prompt.concise] system_prompt = Du antwortest kurz, präzise und technisch. diff --git a/scripts/check.sh b/scripts/check.sh index a7e59c7..9773ca7 100755 --- a/scripts/check.sh +++ b/scripts/check.sh @@ -27,7 +27,7 @@ run() { fi } -run "ruff (lint)" "${BIN}ruff" check src/ tests/ build_archive.py +run "ruff (lint)" "${BIN}ruff" check src/ tests/ build_archive.py scripts/eval_prompt_tests.py run "mypy (types)" "${BIN}mypy" # Use `python -m pytest` (not the pytest console script) so the repo root is on # sys.path — the test modules import `from tests.test_docker_ops import ...`. diff --git a/scripts/eval_prompt_tests.py b/scripts/eval_prompt_tests.py new file mode 100755 index 0000000..290db3d --- /dev/null +++ b/scripts/eval_prompt_tests.py @@ -0,0 +1,457 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""eval_prompt_tests.py + +Auswertung der manuellen Modell-Prompt-Testlaeufe unter +``~/llamacppctl_prompt_tests/`` gegen die Prompts in ``example_user_prompts/``. + +Misst die objektive Ebene der Rubrik (docs/EVAL_RUBRIC.md): + + * prosa/reden: Wortzahl und Abweichung vom im Prompt genannten Zielwert, + Trunkierungsverdacht. + * coding: extrahiert die Python-Codebloecke, schreibt Modul und Tests in + ein temporaeres Verzeichnis und **fuehrt pytest tatsaechlich aus**. + +WARNUNG: ``--exec`` fuehrt modellgenerierten Code aus. Der Runner nutzt ein +temporaeres Verzeichnis, ein Zeitlimit und verweigert den Start als root, bietet +aber keine Netz- oder Dateisystem-Isolation. Siehe docs/EVAL_RUBRIC.md. + +Beispiele +--------- + scripts/eval_prompt_tests.py # messen + Tests ausfuehren + scripts/eval_prompt_tests.py --no-exec # nur statisch messen + scripts/eval_prompt_tests.py --json report.json # maschinenlesbar + scripts/eval_prompt_tests.py --anonymize blind/ # blinde Bewertung vorbereiten + +Exit-Codes +---------- + 0 Auswertung durchgelaufen (auch wenn einzelne Testlaeufe rot sind) + 1 Eingabeverzeichnis fehlt oder unsichere Ausfuehrungsumgebung +""" + +from __future__ import annotations + +import argparse +import json +import os +import random +import re +import shutil +import subprocess +import sys +import tempfile +from dataclasses import asdict, dataclass, field +from pathlib import Path +from typing import Optional + +DEFAULT_RESULTS_DIR = Path.home() / "llamacppctl_prompt_tests" +DEFAULT_PROMPTS_DIR = Path(__file__).resolve().parents[1] / "example_user_prompts" + +DOMAINS = ("prosa", "reden", "coding") +# Dateien ohne Modellpraefix stammen vom Default-Modell aus llama.cpp.config. +KNOWN_MODELS = ("carnice", "qwen27b", "qwopus", "ornith", "qwen35base") +DEFAULT_MODEL_LABEL = "default" +VARIANT_MARKERS = frozenset({"r2", "highbudget", "explizit"}) + +# "etwa 1200 Wörtern", "ca. 700 Wörter", "rund 900 Worten" +LENGTH_TARGET_RE = re.compile( + r"(?:etwa|ca\.|circa|rund)\s*(\d{2,5})\s*(?:Wörter|Wörtern|Worte|Worten)", + re.IGNORECASE, +) +FENCE_RE = re.compile(r"^```([A-Za-z+#]*)\s*$(.*?)^```\s*$", re.MULTILINE | re.DOTALL) +PY_FILENAME_RE = re.compile(r"`([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)\.py`") +FROM_IMPORT_RE = re.compile(r"^\s*from\s+([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)\s+import", re.MULTILINE) +PLAIN_IMPORT_RE = re.compile(r"^\s*import\s+([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)", re.MULTILINE) +PYTEST_COUNT_RE = re.compile(r"(\d+)\s+(passed|failed|error|errors)") + +# Endet der Text sauber? Fehlendes Satzzeichen deutet auf finish_reason=length. +SENTENCE_END = tuple('.!?"»“’—-)') + +# Ein Modul darf niemals nach einem Stdlib-Modul benannt werden: eine Datei +# sqlite3.py im Arbeitsverzeichnis ueberschattet die echte Stdlib und laesst den +# Testlauf mit einem Importfehler scheitern, der faelschlich dem Modell +# angelastet wuerde. sys.stdlib_module_names ist exakt (Python >= 3.10). +RESERVED_MODULE_NAMES = frozenset(sys.stdlib_module_names) | {"pytest", "conftest"} + + +@dataclass +class Run: + """Ein einzelner Testlauf, abgeleitet aus dem Dateinamen.""" + + path: Path + model: str + domain: str + case: str + variant: str = "" + + @property + def label(self) -> str: + base = f"{self.model}/{self.domain}_{self.case}" + return f"{base}[{self.variant}]" if self.variant else base + + +@dataclass +class Metrics: + label: str + model: str + domain: str + case: str + variant: str + words: int = 0 + target_words: Optional[int] = None + deviation_pct: Optional[float] = None + looks_truncated: bool = False + # coding + executed: bool = False + exec_status: str = "" # ok | failed | timeout | no-tests | skipped- + tests_passed: int = 0 + tests_failed: int = 0 + detail: str = "" + code_langs: list = field(default_factory=list) + + +def parse_run(path: Path) -> Optional[Run]: + """Zerlegt ``[_]_[_].out.txt``. + + Die Namenskonvention ist historisch uneinheitlich (mal steht der Fallname + hinter der Nummer, mal eine Variante wie ``r2``), deshalb wird tolerant + geparst statt streng validiert. + """ + stem = path.name + for suffix in (".out.txt", ".txt", ".md"): + if stem.endswith(suffix): + stem = stem[: -len(suffix)] + break + + tokens = stem.split("_") + if not tokens: + return None + + model = DEFAULT_MODEL_LABEL + if tokens[0] in KNOWN_MODELS: + model = tokens[0] + tokens = tokens[1:] + + domain = next((t for t in tokens if t in DOMAINS), None) + if domain is None: + return None + rest = tokens[tokens.index(domain) + 1 :] + + case = next((t for t in rest if t.isdigit()), None) + if case is None: + return None + + # Der Fallname (z. B. "jsonl_validator") ist keine Variante. Nur bekannte + # Marker zaehlen -- sie muessen erhalten bleiben, sonst kollidieren zwei + # verschiedene Laeufe (prosa_04_dialog vs. prosa_04_dialog_highbudget) unter + # demselben Label. + variant = "_".join(t for t in rest[rest.index(case) + 1 :] if t in VARIANT_MARKERS) + + return Run(path=path, model=model, domain=domain, case=case, variant=variant) + + +def load_length_targets(prompts_dir: Path) -> dict: + """Mappt (domaene, nr) auf die im Prompt genannte Ziel-Wortzahl.""" + targets: dict = {} + if not prompts_dir.is_dir(): + return targets + for prompt in sorted(prompts_dir.glob("*.md")): + tokens = prompt.stem.split("_") + if len(tokens) < 2 or tokens[0] not in DOMAINS or not tokens[1].isdigit(): + continue + match = LENGTH_TARGET_RE.search(prompt.read_text(encoding="utf-8")) + if match: + targets[(tokens[0], tokens[1])] = int(match.group(1)) + return targets + + +def count_words(text: str) -> int: + """Woerter ohne Markdown-Auszeichnung und ohne Codebloecke.""" + without_code = FENCE_RE.sub("", text) + cleaned = re.sub(r"[#*_>`]", " ", without_code) + return len(cleaned.split()) + + +def looks_truncated(text: str) -> bool: + stripped = text.strip() + if not stripped: + return True + return not stripped.endswith(SENTENCE_END) + + +def extract_code_blocks(text: str) -> list: + """Liefert (sprache, code, start_offset) je Fence-Block. + + Der Offset wird gebraucht, um den im Fliesstext *vor* einem Block genannten + Dateinamen zu finden; ein Textvergleich waere mehrdeutig, wenn derselbe Code + mehrfach vorkommt. + """ + return [ + (match.group(1).lower(), match.group(2), match.start()) + for match in FENCE_RE.finditer(text) + ] + + +def is_test_block(code: str) -> bool: + return "def test_" in code or "import pytest" in code + + +def _usable(name: str) -> bool: + return bool(name) and name not in RESERVED_MODULE_NAMES and not name.startswith("test_") + + +def infer_module_name(markdown: str, block_start: int, tests: list) -> str: + """Ermittelt den Dateinamen des Moduls. + + Reihenfolge: (1) letzte im Fliesstext *vor* dem Block genannte ``*.py``-Datei, + (2) ``from X import`` in den Tests -- die Tests importieren das Modul unter + genau diesem Namen, (3) ``import X``. Stdlib-Namen und ``test_*`` werden in + jeder Stufe verworfen. + """ + for name in reversed(PY_FILENAME_RE.findall(markdown[:block_start])): + if _usable(name): + return name + + for pattern in (FROM_IMPORT_RE, PLAIN_IMPORT_RE): + for test_code in tests: + for candidate in pattern.findall(test_code): + if _usable(candidate): + return candidate + + return "generated_module" + + +def _parse_pytest_counts(output: str) -> tuple: + passed = failed = 0 + for count, kind in PYTEST_COUNT_RE.findall(output): + if kind == "passed": + passed = int(count) + else: + failed += int(count) + return passed, failed + + +def run_python_case(markdown: str, timeout: int, keep_dir: Optional[Path]) -> dict: + """Schreibt Modul + Tests in ein Temp-Verzeichnis und ruft pytest auf.""" + blocks = extract_code_blocks(markdown) + py_blocks = [(body, start) for lang, body, start in blocks if lang in ("python", "py")] + if not py_blocks: + return {"exec_status": "no-code", "detail": "kein Python-Block gefunden"} + + tests = [body for body, _ in py_blocks if is_test_block(body)] + modules = [(body, start) for body, start in py_blocks if not is_test_block(body)] + if not tests: + return {"exec_status": "no-tests", "detail": f"{len(modules)} Modul-Block(loecke), keine Tests"} + + workdir = Path(tempfile.mkdtemp(prefix="llamaeval_")) + warnings = [] + try: + used: set = set() + for module_body, block_start in modules: + name = infer_module_name(markdown, block_start, tests) + if name == "generated_module": + # Weder der Fliesstext nennt einen Dateinamen noch importieren die + # Tests das Modul: ein echter Mangel der Testqualitaet, kein + # Ratefehler des Runners. + warnings.append("Tests importieren das Modul nicht") + while name in used: # zwei Modul-Bloecke, gleicher geratener Name + name += "_x" + used.add(name) + (workdir / f"{name}.py").write_text(module_body, encoding="utf-8") + for index, test_body in enumerate(tests): + suffix = "" if index == 0 else f"_{index}" + (workdir / f"test_generated{suffix}.py").write_text(test_body, encoding="utf-8") + + try: + proc = subprocess.run( + [sys.executable, "-m", "pytest", "-q", "--tb=no", "-p", "no:cacheprovider"], + cwd=workdir, + capture_output=True, + text=True, + timeout=timeout, + ) + except subprocess.TimeoutExpired: + return {"exec_status": "timeout", "detail": f"pytest > {timeout}s"} + except FileNotFoundError: + return {"exec_status": "skipped-no-pytest", "detail": "pytest nicht gefunden"} + + output = proc.stdout + proc.stderr + passed, failed = _parse_pytest_counts(output) + status = "ok" if proc.returncode == 0 else "failed" + last = [ln for ln in output.strip().splitlines() if ln.strip()] + detail = "; ".join(warnings + ([last[-1]] if last else [])) + return { + "exec_status": status, + "tests_passed": passed, + "tests_failed": failed, + "detail": detail[:120], + } + finally: + if keep_dir is not None: + shutil.move(str(workdir), str(keep_dir / workdir.name)) + else: + shutil.rmtree(workdir, ignore_errors=True) + + +def evaluate(run: Run, targets: dict, do_exec: bool, timeout: int, keep_dir) -> Metrics: + text = run.path.read_text(encoding="utf-8", errors="replace") + metrics = Metrics( + label=run.label, + model=run.model, + domain=run.domain, + case=run.case, + variant=run.variant, + words=count_words(text), + looks_truncated=looks_truncated(text), + code_langs=sorted({lang for lang, _, _ in extract_code_blocks(text) if lang}), + ) + + target = targets.get((run.domain, run.case)) + if target: + metrics.target_words = target + metrics.deviation_pct = round((metrics.words - target) / target * 100, 1) + + if run.domain != "coding": + return metrics + + if not do_exec: + metrics.exec_status = "skipped-no-exec" + return metrics + if "typescript" in metrics.code_langs and "python" not in metrics.code_langs: + metrics.exec_status = "skipped-typescript" + metrics.detail = "kein tsc im PATH; TypeScript-Lauf nicht implementiert" + return metrics + + result = run_python_case(text, timeout, keep_dir) + metrics.executed = result["exec_status"] in ("ok", "failed") + metrics.exec_status = result["exec_status"] + metrics.tests_passed = result.get("tests_passed", 0) + metrics.tests_failed = result.get("tests_failed", 0) + metrics.detail = result.get("detail", "") + return metrics + + +def anonymize(runs: list, out_dir: Path) -> Path: + """Kopiert die Laeufe unter Zufalls-IDs und schreibt die Aufloesungstabelle. + + Fuer blinde Bewertung: der Bewertende darf das Modell nicht kennen. + """ + out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + ids = [f"text_{i:03d}" for i in range(len(runs))] + random.shuffle(ids) + mapping = {} + for run, blind_id in zip(runs, ids): + shutil.copyfile(run.path, out_dir / f"{blind_id}.txt") + mapping[blind_id] = {"model": run.model, "domain": run.domain, "case": run.case, + "variant": run.variant, "source": run.path.name} + key_path = out_dir / "AUFLOESUNG.json" + key_path.write_text(json.dumps(mapping, indent=2, ensure_ascii=False), encoding="utf-8") + return key_path + + +def _fmt_dev(metrics: Metrics) -> str: + if metrics.deviation_pct is None: + return "—" + return f"{metrics.deviation_pct:+.1f}%" + + +def print_report(all_metrics: list) -> None: + for domain in DOMAINS: + rows = [m for m in all_metrics if m.domain == domain] + if not rows: + continue + print(f"\n=== {domain} ===") + if domain == "coding": + print(f"{'Lauf':<28} {'Status':<18} {'passed':>6} {'failed':>6} Detail") + for m in sorted(rows, key=lambda r: (r.model, r.case)): + print(f"{m.label:<28} {m.exec_status:<18} {m.tests_passed:>6} " + f"{m.tests_failed:>6} {m.detail[:60]}") + else: + print(f"{'Lauf':<28} {'Wörter':>7} {'Ziel':>6} {'Abw.':>8} {'trunkiert':<9}") + for m in sorted(rows, key=lambda r: (r.model, r.case)): + target = str(m.target_words) if m.target_words else "—" + trunc = "ja" if m.looks_truncated else "" + print(f"{m.label:<28} {m.words:>7} {target:>6} {_fmt_dev(m):>8} {trunc:<9}") + + coding = [m for m in all_metrics if m.domain == "coding" and m.executed] + if coding: + green = sum(1 for m in coding if m.exec_status == "ok") + total_p = sum(m.tests_passed for m in coding) + total_f = sum(m.tests_failed for m in coding) + print(f"\nCoding gesamt: {green}/{len(coding)} Läufe grün, " + f"{total_p} Tests bestanden, {total_f} durchgefallen.") + + lengths = [m for m in all_metrics if m.deviation_pct is not None] + if lengths: + within5 = sum(1 for m in lengths if abs(m.deviation_pct) <= 5) + worst = max(lengths, key=lambda m: abs(m.deviation_pct)) + print(f"Längentreue: {within5}/{len(lengths)} Läufe im ±5%-Fenster; " + f"größte Abweichung {_fmt_dev(worst)} ({worst.label}).") + + +def main() -> int: + parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__.splitlines()[1] if __doc__ else "") + parser.add_argument("--results-dir", type=Path, default=DEFAULT_RESULTS_DIR) + parser.add_argument("--prompts-dir", type=Path, default=DEFAULT_PROMPTS_DIR) + parser.add_argument("--no-exec", dest="exec_code", action="store_false", default=True, + help="Generierten Code NICHT ausführen, nur statisch messen") + parser.add_argument("--timeout", type=int, default=60, help="Sekunden pro pytest-Lauf") + parser.add_argument("--json", type=Path, help="Report zusätzlich als JSON schreiben") + parser.add_argument("--keep-workdirs", type=Path, + help="Temp-Verzeichnisse der Testläufe hierhin retten (Debugging)") + parser.add_argument("--anonymize", type=Path, + help="Anonymisierte Kopien + Auflösungstabelle für blinde Bewertung") + args = parser.parse_args() + + if not args.results_dir.is_dir(): + print(f"Ergebnisverzeichnis nicht gefunden: {args.results_dir}", file=sys.stderr) + return 1 + + if args.exec_code and hasattr(os, "geteuid") and os.geteuid() == 0: + print("Verweigert: modellgenerierten Code nicht als root ausführen " + "(--no-exec erzwingt die statische Auswertung).", file=sys.stderr) + return 1 + + runs = [] + skipped = [] + for path in sorted(args.results_dir.iterdir()): + if not path.is_file(): + continue + run = parse_run(path) + (runs.append(run) if run else skipped.append(path.name)) + + if not runs: + print(f"Keine auswertbaren Läufe in {args.results_dir}", file=sys.stderr) + return 1 + + if args.anonymize: + key = anonymize(runs, args.anonymize) + print(f"{len(runs)} Texte anonymisiert nach {args.anonymize}; Auflösung: {key}") + + if args.keep_workdirs: + args.keep_workdirs.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + + targets = load_length_targets(args.prompts_dir) + if not targets: + print(f"Warnung: keine Ziel-Wortzahlen aus {args.prompts_dir} gelesen", file=sys.stderr) + + all_metrics = [ + evaluate(run, targets, args.exec_code, args.timeout, args.keep_workdirs) + for run in runs + ] + + print_report(all_metrics) + if skipped: + print(f"\nÜbersprungen ({len(skipped)}): {', '.join(skipped)}") + + if args.json: + args.json.write_text( + json.dumps([asdict(m) for m in all_metrics], indent=2, ensure_ascii=False), + encoding="utf-8", + ) + print(f"JSON-Report: {args.json}") + + return 0 + + +if __name__ == "__main__": + sys.exit(main()) diff --git a/scripts/run_prompt_suite.sh b/scripts/run_prompt_suite.sh new file mode 100755 index 0000000..bc73570 --- /dev/null +++ b/scripts/run_prompt_suite.sh @@ -0,0 +1,97 @@ +#!/usr/bin/env bash +# +# Faehrt eine Domaene der Beispiel-Prompts gegen ein laufendes Modell-Profil und +# legt die Ausgaben unter der etablierten Namenskonvention im Test-Archiv ab: +# +#