# DFlash-LoRA-Inject 评测：Accepted Length & Accuracy

## 为什么不能用 sglang 在线评测？

DFlash-LoRA-Inject 的推理需要**逐层注入 target 模型的 hidden states** 到 draft 模型中，
这是 LoRA-Inject 训练时的核心机制。但 sglang 不支持这种推理模式：

| sglang 算法 | 问题 |
|---|---|
| `STANDALONE` | 把 draft 当独立自回归模型跑，**完全忽略 layer injection**。merged 模型 ≈ 原始 Qwen3-8B，accept_length 恒 ≈ 4.7，跟 LoRA 训没训没关系 |
| `DFLASH` | 期望 DFlash-b16 架构（5 层 + fc + hidden_norm），跟 LoRA-Inject（36 层全模型）结构不匹配 |

因此必须**离线评测**：加载 target + draft 两个模型，手动实现带 layer injection 的 speculative decoding 循环。

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## 基本信息

| 项目 | 路径 / 值 |
|---|---|
| conda 环境 | `spec` |
| 基座模型（target） | `/workspace/models/Qwen3-8B` |
| 训练输出（最终 ckpt） | `.../outputs/qwen3-8b-dflash-lora-inject/epoch_3_step_1400` |
| 合并后 draft 模型 | `.../outputs/qwen3-8b-dflash-lora-inject-merged` |
| 评测脚本 | `/workspace/hanrui/syxin_old/eval_dflash_lora_inject.py` |
| 本地数据集 | `/workspace/hanrui/datasets/{humaneval,mtbench,gsm8k}` |
| 结果输出目录 | `/workspace/hanrui/syxin_old/Specforge/benchmarks/results/` |
| GPU | 8 × H100 80GB（单卡即可，需 ~32GB 加载两个 8B 模型） |

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## Step 1：合并 LoRA 权重

LoRA-Inject 训练只保存 adapter 权重，评测时需要完整模型。

```bash
conda activate spec

python3 -c "
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch, os

BASE    = '/workspace/models/Qwen3-8B'
ADAPTER = '/workspace/hanrui/syxin_old/Specforge/outputs/qwen3-8b-dflash-lora-inject/epoch_3_step_1400'
MERGED  = '/workspace/hanrui/syxin_old/Specforge/outputs/qwen3-8b-dflash-lora-inject-merged'

if os.path.exists(MERGED):
    print(f'[skip] Merged model already exists: {MERGED}')
else:
    print('[1/4] Loading base model to CPU ...')
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='cpu')
    print('[2/4] Loading LoRA adapter ...')
    model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER)
    print('[3/4] Merging weights ...')
    model = model.merge_and_unload()
    print('[4/4] Saving merged model ...')
    os.makedirs(MERGED, exist_ok=True)
    model.save_pretrained(MERGED, safe_serialization=True)
    AutoTokenizer.from_pretrained(BASE).save_pretrained(MERGED)
    print(f'Done. Merged model saved to: {MERGED}')
"
```

> 耗时约 3–5 分钟，CPU 内存占用 ≈ 16 GB。已存在则自动跳过。

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## Step 2：离线评测 accepted length

**不需要启动 sglang server**，直接跑：

### 全部 Bench（推荐）

```bash
bash /workspace/hanrui/syxin_old/run_bench_dflash.sh
```

### 单独跑 / 快速测试

```bash
# 只跑 HumanEval
bash /workspace/hanrui/syxin_old/run_bench_dflash.sh humaneval

# 快速测试（每个 bench 20 条）
bash /workspace/hanrui/syxin_old/run_bench_dflash.sh --quick

# 指定 checkpoint
bash /workspace/hanrui/syxin_old/run_bench_dflash.sh --ckpt epoch_0_step_1000

# 组合
bash /workspace/hanrui/syxin_old/run_bench_dflash.sh humaneval gsm8k --quick
```

### 或者直接调 Python

```bash
conda activate spec

python3 /workspace/hanrui/syxin_old/eval_dflash_lora_inject.py \
    --benchmarks humaneval mtbench gsm8k \
    --block-size 16 \
    --max-new-tokens 512 \
    --temperature 0.0
```

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## 结果文件说明

结果保存在 `results/` 下，文件名示例：
```
dflash_lora_inject_offline_epoch_3_step_1400_20260314_150000.json
```

```json
{
  "model": "dflash-lora-inject/epoch_3_step_1400",
  "block_size": 16,
  "humaneval": {
    "avg_accept_length": 3.42,
    "total_tokens": 28500,
    "latency": 120.5,
    "throughput": 236.5,
    "num_samples": 164,
    "num_verify_rounds": 8320
  },
  "mtbench": { ... },
  "gsm8k": { ... }
}
```

| 字段 | 含义 |
|---|---|
| `avg_accept_length` | **核心指标**：平均每次 verify 接受的 token 数（含 injection）。越高越好，`1.0` = draft 完全无效 |
| `total_tokens` | 总生成 token 数 |
| `throughput` | tokens/s（离线评测，不含 batching 优化） |
| `num_verify_rounds` | 总验证轮数 |

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## 对比 baseline

对比未经 LoRA 训练的原始 Qwen3-8B 当 draft 的 accept_length：

```bash
python3 /workspace/hanrui/syxin_old/eval_dflash_lora_inject.py \
    --merged-path /workspace/models/Qwen3-8B \
    --benchmarks humaneval mtbench gsm8k \
    --num-samples 50
```

> 这会用原始 Qwen3-8B 同时当 target 和 draft（带 injection），
> 对比 LoRA 训练前后 accept_length 是否有提升。

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## 如何测其他 checkpoint

```bash
# 方法 1：直接加载 adapter（自动 merge，不保存）
python3 /workspace/hanrui/syxin_old/eval_dflash_lora_inject.py \
    --ckpt epoch_0_step_1000 \
    --benchmarks humaneval --num-samples 50

# 方法 2：预先 merge 到不同目录
python3 -c "
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch, os
BASE = '/workspace/models/Qwen3-8B'
ADAPTER = '/workspace/hanrui/syxin_old/Specforge/outputs/qwen3-8b-dflash-lora-inject/epoch_0_step_1000'
MERGED = '/workspace/hanrui/syxin_old/Specforge/outputs/qwen3-8b-dflash-lora-inject-merged-epoch_0_step_1000'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BASE, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='cpu')
model = PeftModel.from_pretrained(model, ADAPTER).merge_and_unload()
os.makedirs(MERGED, exist_ok=True)
model.save_pretrained(MERGED, safe_serialization=True)
AutoTokenizer.from_pretrained(BASE).save_pretrained(MERGED)
"

python3 /workspace/hanrui/syxin_old/eval_dflash_lora_inject.py \
    --merged-path .../qwen3-8b-dflash-lora-inject-merged-epoch_0_step_1000 \
    --benchmarks humaneval --num-samples 50
```

可用 checkpoint：`epoch_0_step_500` / `epoch_0_step_1000` / `epoch_0_step_1400` / `epoch_2_step_34500` / `epoch_2_step_35000` / `epoch_3_step_1400`

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## 常见问题

### Q1：accept_length 和 STANDALONE 模式下差不多（都 ≈ 4.7）

这说明 layer injection 没有真正起作用。检查：
- 评测脚本确实用的是 `eval_dflash_lora_inject.py`（离线），不是 sglang bench
- merged 模型确实是 LoRA-Inject 版本（不是原始 Qwen3-8B）

### Q2：OOM（单卡放不下两个 8B 模型）

两个 bf16 的 Qwen3-8B ≈ 32GB，单卡 H100 80GB 够用。如果 OOM：
- 检查是否有其他进程占用显存
- 减小 `--max-new-tokens`（试 256）
- 减小 `--num-samples`

### Q3：数据集下载失败（无外网）

评测脚本优先读本地文件：

| bench | 本地文件 |
|---|---|
| GSM8K | `/workspace/hanrui/datasets/gsm8k/test.jsonl` |
| MT-Bench | `/workspace/hanrui/datasets/mtbench/question.jsonl` |
| HumanEval | `/workspace/hanrui/datasets/humaneval/test.jsonl` |

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*基座：`/workspace/models/Qwen3-8B` | 最终 ckpt：`epoch_3_step_1400` | block_size：16*