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training/NOTES.md

@@ -47,7 +47,7 @@ Views por symlink em `/workspace/datasets/train_quick/`; manifest em `configs/bu
 - batch físico 1 (obrigatório no H3), **gradient_accumulation = 1**
 - 5090 32 GB: blocks_to_swap 24 h2d_only ring 2 pinned; PYTORCH_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
 - Sampling i2v durante treino: 3 primeiros-frames do próprio dataset + captions como estão (`--i`), TE nvfp4
-- max_frames 73 na fase quick (mediana do dataset é 42 frames; fase 2 avalia 124)
+- max_frames 124 (regime de extensão de loops — ver seção Extensão de loops)
 
 ## Fase 2 — dimensionamento (medido)
 - loopcut_000..005: **19.747 mp4** (~50 GB descomprimido), zero overlap de nomes com mega_curated
@@ -60,10 +60,14 @@ Views por symlink em `/workspace/datasets/train_quick/`; manifest em `configs/bu
 ## Incidentes
 - 2026-08-10 04:47: smoke #1 (buckets antigos c/ v576) caiu no step 1 com FileNotFoundError — causa: remoção do cache v576 com o processo ainda vivo (erro operacional meu, não bug do trainer). Antes de cair validou: carga DiT bf16→int8 convrot (~2 min), sampling i2v 3/3 (pico 14,8 GiB), 1 step com loss 0.546 a 4,8 s/it. Smoke #2 relançado com buckets novos.
 
-## Extensão de loops (decisão do usuário, 2026-08-10 ~05:30)
+## Extensão de loops (decisão técnica minha após pergunta do usuário, 2026-08-10 ~05:30)
 Faixa publicada do H3 começa em ~124 frames (5,17s); mediana do dataset era 42f. Como os clipes são
 loops seamless, cada clipe é estendido por tiling do ciclo até um alvo sorteado (seed determinística):
-124f 55% / 90f 20% / 73f 15% / 56f 10%. Clipes já maiores que o alvo ficam no comprimento natural
+124f 55% / 90f 20% / 73f 15% / 56f 10%. Justificativa: canvas publicado do H3 comeca em ~124f;
+44% do dataset natural estava em 22f (nunca validado por ninguem no canal); caso worldx documenta
+acao esticada ao gerar mais longo que o treinado. Contra: custo ~2,4x/step; canal treina 39-73f sem
+quebra especifica de duracao. Decisao: casar treino com regime de geracao (~5s) vence o custo.
+Clipes ja maiores que o alvo ficam no comprimento natural
 (cap 124, symlink sem re-encode). Ensina movimento cíclico no regime real de geração (~5s).
 `scripts/extend_loops.py` → `/workspace/datasets/mega_24_ext`; max_frames=124; sampling --f 124.
 Custo: step médio ~2x vs regime 73f. Block swap mantido em 24 (teste com 16 não mostrou ganho;
@@ -80,5 +84,7 @@ folga de VRAM protege contra freeze near-OOM, e o custo do swap no H3 é ~5% —
 - Leg 2 (resume + swap 16) em execução: valida autoresume e mede ganho de velocidade com menos swap
 - Uploader HF verificado durante smoke (NOTES/configs subiram para AdwolfCzar/minih33-loop-i2v, gated manual)
 
-## Pendências
-- Nome do repositório HF para publicação dos checkpoints (workflow exige nome dado pelo usuário)
+## Publicação HF (resolvido 10/08)
+Repo `AdwolfCzar/minih33-loop-i2v` — público (sem custo de cota privada) + gated manual
+(arquivos só baixáveis com aprovação do dono). Regra do usuário: nunca mencionar "minimax" no
+nome/card público; identificador: minih33. Uploader: `scripts/hf_uploader.py` (watch em output/).