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#!/usr/bin/env python3
"""Quick test to verify the optimized model works correctly."""
import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
from src.model import RippleGPT
from src.config import RippleConfig
import torch
def test_model():
print("🔧 Testando modelo otimizado...")
config = RippleConfig(vocab_size=65, block_size=256, n_layer=2, n_head=2, n_embd=64)
model = RippleGPT(config)
# Teste com contexto menor que treino
x = torch.randint(0, 65, (1, 100))
with torch.no_grad():
logits, _ = model(x)
print(f"✅ Forward pass OK - Shape: {logits.shape}")
# Teste com contexto igual ao treino
x = torch.randint(0, 65, (1, 256))
with torch.no_grad():
logits, _ = model(x)
print(f"✅ Forward pass (256 tokens) OK - Shape: {logits.shape}")
# Teste com contexto MAIOR que treino (extrapolação!)
x = torch.randint(0, 65, (1, 512))
with torch.no_grad():
logits, _ = model(x)
print(f"🔬 Forward pass (512 tokens - 2x!) OK - Shape: {logits.shape}")
print()
print("✅ Modelo otimizado funcionando corretamente!")
print("✅ Extrapolação para 2x contexto: SUCESSO")
return 0
if __name__ == "__main__":
exit(test_model())
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