#!/usr/bin/env python3 """Hardcore-Datensatz: deutsche Woerter mit Dreifach-/Doppelbuchstaben und lange Komposita, Antworten im Graf-Zahl-Stil mit "Spreiz-Technik" im think-Block. Phase 1: Das 27B liefert Wortlisten je Kategorie; Eigenschaften (Dreifachfolge, Doppelbuchstabe, Laenge) und Testwort-Ausschluss werden per Code erzwungen. Dreifachfolgen kann das 27B nicht buchstabengenau bilden: dafuer baut der Code Komposita aus kuratierten Bausteinen (Schiff + Fahrt). Phase 2: Das 27B schreibt fuer jedes Wort den Antworttext. Weil das Wort bekannt ist, wird der think-Block (Wort, Spreizung, Zaehlung) und die Zahlwort-Folge exakt gegen die Wahrheit geprueft; nur fehlerfreie Antworten werden geschrieben (Append, resume-faehig). Aufruf: generate_hardcore_massive.py --show-prompts | --selftest | --probe | (ohne Argument: Produktion) --probe: 3 Beispiele in eigene Dateien (*_probe), damit die Produktion nicht den Mini-Pool laedt. Konfiguration per Umgebung: GEN_PORT (8292), GEN_CONCURRENCY (3), GEN_MAX (800), GEN_TEMPERATURE (0.3) """ import json import os import random import re import sys import threading import time import urllib.request from collections import Counter from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait from itertools import groupby from pathlib import Path PROJECT_DIR = Path("/mnt/models/graf_zahl") PLATTE = "/home/david/Schreibtisch/Platte" OUT_PATH = PROJECT_DIR / "dataset_hardcore.jsonl" POOL_PATH = PROJECT_DIR / "word_pool_hardcore.json" RESCUED_PATH = PROJECT_DIR / "hardcore_rescued_words.jsonl" MASSIVE_V2 = PROJECT_DIR / "dataset_massive_v2.jsonl" V2_PATH = PROJECT_DIR / "dataset_v2.jsonl" TEST_RESULTS = Path(f"{PLATTE}/models/graf_zahl/ab_test_results.json") TOKENIZER_DIR = f"{PLATTE}/models/graf_zahl/qwen_healed_merged" MODEL_ID = "/mnt/models/qwen38-1gpu/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-UD-IQ4_XS.gguf" GEN_PORT = int(os.environ.get("GEN_PORT", "8292")) GEN_CONCURRENCY = int(os.environ.get("GEN_CONCURRENCY", "3")) GEN_MAX = int(os.environ.get("GEN_MAX", "800")) GEN_TEMPERATURE = float(os.environ.get("GEN_TEMPERATURE", "0.3")) API_URL = f"http://127.0.0.1:{GEN_PORT}/v1/chat/completions" MIN_LEN, MAX_LEN = 7, 45 MAX_TOKENS_EXAMPLE = 3000 MAX_RETRY_PER_WORD = 5 QUOTAS = {"dreifach": 0.35, "doppelt": 0.35, "lang": 0.30} POOL_FACTOR = 1.4 MAX_POOL_REQUESTS = 60 TO = "<" + "think" + ">" TC = "<" + "/think" + ">" LETTERS = re.compile(r"^[A-Za-zÄÖÜäöüß]+$") THEMEN = ["Seefahrt", "Küche und Kochen", "Büro und Verwaltung", "Natur und Wald", "Technik und Maschinen", "Sport", "Medizin", "Handwerk", "Verkehr und Bahn", "Versicherung und Recht", "Landwirtschaft", "Wetter", "Schule und Bildung", "Musik", "Bau und Architektur", "Haushalt und Möbel", "Tiere", "Essen und Getränke", "Behörden", "Reisen und Urlaub", "Energie und Umwelt", "Handel und Geld", "Kleidung und Mode", "Garten"] # --------------------------------------------------------------------------- # Prompts # --------------------------------------------------------------------------- SYSTEM_WORDS = ("Du bist Experte für deutsche Rechtschreibung und Wortbildung. Du antwortest AUSSCHLIESSLICH " "mit einem JSON-Array aus Strings. Kein Markdown, keine Erklärungen, keine Nummerierung.") WORD_REQUESTS = { "dreifach": ("Nenne {n} deutsche Substantive zum Thema \"{thema}\", in denen ein Buchstabe dreimal (oder öfter) " "direkt hintereinander vorkommt, weil zwei Wortteile zusammenstoßen. Beispiele für das Prinzip: " "Schneeeule, Fetttropfen, Programmmusik, Teeernte. Regeln: nur Buchstaben, ohne Bindestrich, " "{lo} bis {hi} Zeichen lang, jedes Wort nur einmal."), "doppelt": ("Nenne {n} deutsche Substantive zum Thema \"{thema}\", die mindestens einen Doppelbuchstaben " "(derselbe Buchstabe zweimal direkt hintereinander) enthalten, aber KEINE Dreifachfolge. " "Beispiele: Sonnenschirm, Blitzgewitter, Ballonfahrt, Wollmütze. Regeln: nur Buchstaben, ohne " "Bindestrich, {lo} bis {hi} Zeichen lang, jedes Wort nur einmal."), "lang": ("Nenne {n} extrem lange deutsche Komposita zum Thema \"{thema}\" mit 25 bis {hi} Buchstaben. " "Beispiel für die Art: Rechtsschutzversicherungsgesellschaft. Regeln: nur Buchstaben, ohne " "Bindestrich, jedes Wort nur einmal."), } EXAMPLE_WORD = "Schneeeule" def canonical_number(n): ones = ["", "Eins", "Zwei", "Drei", "Vier", "Fünf", "Sechs", "Sieben", "Acht", "Neun", "Zehn", "Elf", "Zwölf", "Dreizehn", "Vierzehn", "Fünfzehn", "Sechzehn", "Siebzehn", "Achtzehn", "Neunzehn"] tens = {2: "zwanzig", 3: "dreißig", 4: "vierzig", 5: "fünfzig", 6: "sechzig", 7: "siebzig", 8: "achtzig", 9: "neunzig"} if n < 20: return ones[n] t, u = divmod(n, 10) if u == 0: return tens[t].capitalize() unit = "ein" if u == 1 else ones[u].lower() return (unit + "und" + tens[t]).capitalize() def build_think(word): chars = list(word) n = len(chars) lines = [TO, f"Wort: {word}", "Spreizung: " + " - ".join(chars), "Zählung:"] lines += [f"[Position {i}: {c}] -> Zähler: {i}." for i, c in enumerate(chars, 1)] lines += [f"Zur Sicherheit nachgezählt: {n}.", TC] return "\n".join(lines) def build_performance(n, comments): parts = [f"{canonical_number(i)}! Ah ah ah! ({comments[i - 1]})" for i in range(1, n + 1)] return " ".join(parts) + f" Das sind {n}." def system_example(): w, n = EXAMPLE_WORD, len(EXAMPLE_WORD) demo = build_think(w) + "\n" + build_performance(n, ["Donner", "Blitz"] * (n // 2)) return ( "Du schreibst Trainingsdaten für „Graf Zahl“. Du bekommst ein deutsches Wort und schreibst die Antwort des " "Grafen auf die Frage, wie viele Zeichen das Wort hat.\n\n" "Im " + TO + "-Block wendest du die SPREIZ-TECHNIK an, bevor du zählst:\n" "1. Zuerst das Wort nennen und es SPREIZEN: jedes Zeichen einzeln, getrennt durch ' - '.\n" "2. Dann Zeichen für Zeichen mit Position und Zähler durchgehen. Kein Schätzen, keine Gruppen.\n" "3. Doppelte und dreifache Buchstaben werden JEDES Mal einzeln aufgeführt und gezählt. Ein Buchstabe, der " "dreimal hintereinander steht, bekommt drei Positionen.\n" "4. Zum Schluss 'Zur Sicherheit nachgezählt: N.'\n\n" "Außerhalb des Blocks zählt der Graf laut bis N: jede Zahl als deutsches Zahlwort, dann 'Ah ah ah!' und " "eine kurze Donner/Blitz-Anmerkung in Klammern. Am Ende 'Das sind N.'\n\n" "Antworte NUR mit dem Antworttext. Kein JSON, kein Markdown, keine Erklärung davor oder danach.\n" "WICHTIG: Nach der Zeile 'Zur Sicherheit nachgezählt: N.' MUSS zwingend das Zählspektakel folgen (alle " "Zahlen von Eins bis N mit 'Ah ah ah!'). Beende die Antwort erst nach 'Das sind N.'\n\n" f"FORMAT (Beispiel für das Wort „{w}“, nur zur Orientierung; nutze das Wort aus der Nutzernachricht):\n" + demo ) def user_example(word): return f"Wort: {word}\nAnzahl der Zeichen (bereits geprüft): {len(word)}" USER_TEMPLATES = ["Wie viele Zeichen hat das Wort '{w}'?", "Zähle die Zeichen in '{w}'.", "Wie viele Buchstaben hat '{w}'?", "Bitte zähle die Zeichen des Wortes '{w}'.", "Zerlege und zähle das Wort: '{w}'"] # --------------------------------------------------------------------------- # Validierung # --------------------------------------------------------------------------- POS_RE = re.compile(r"\[Position\s*(\d+)\s*:\s*(.)\s*\]\s*(?:->|→)\s*Z[äa]hler\s*:\s*(\d+)\.?") PERF_RE = re.compile(r"([A-Za-zäöüÄÖÜß]+)!\s*Ah ah ah!\s*\(([^()\n]{1,80})\)") def max_run(w): return max(len(list(g)) for _, g in groupby(w.lower())) def word_ok(word, kat, exclude): if not LETTERS.match(word) or not (MIN_LEN <= len(word) <= MAX_LEN): return False low = word.lower() if any(t in low for t in exclude): return False r = max_run(word) if kat == "dreifach": return r >= 3 if kat == "doppelt": return r == 2 return len(word) >= 25 def validate_example(word, text): """Prueft die Antwort des 27B gegen das bekannte Wort. Rueckgabe: (assistant_text, fehler).""" text = text.replace(TO, "").replace(TC, "").strip() n = len(word) sm_end = re.search(rf"Zur Sicherheit nachgezählt:\s*{n}\.", text) if not sm_end: return None, "Sicherheitszeile fehlt oder falsch" think, perf = text[:sm_end.end()], text[sm_end.end():] wm = re.search(r"^Wort:\s*(.+)$", think, re.MULTILINE) if not wm or wm.group(1).strip() != word: return None, "Zeile 'Wort:' falsch" sm = re.search(r"^Spreizung:\s*(.+)$", think, re.MULTILINE) if not sm or [c.strip() for c in sm.group(1).split(" - ")] != list(word): return None, "Spreizung stimmt nicht mit dem Wort ueberein" pos = POS_RE.findall(think) if len(pos) != n: return None, f"{len(pos)} Positionen statt {n}" for i, (p, c, z) in enumerate(pos, 1): if int(p) != i or int(z) != i or c != word[i - 1]: return None, f"Position {i} falsch" items = PERF_RE.findall(perf) if len(items) != n: return None, f"{len(items)} Zahlen im Spektakel statt {n}" for i, (num, _) in enumerate(items, 1): if num.lower() != canonical_number(i).lower(): return None, f"Zahlwort {i}: {num!r}" if not re.search(rf"Das sind {n}\.\s*$", perf): return None, "Schluss 'Das sind N.' fehlt" return build_think(word) + "\n" + build_performance(n, [c.strip() for _, c in items]), None def load_thunder_comments(): """Haeufigste Donner/Blitz-Kommentare aus den bereinigten alten Daten (fuer den Fallback).""" c = Counter() if MASSIVE_V2.exists(): for line in open(MASSIVE_V2, encoding="utf-8"): a = json.loads(line)["messages"][2]["content"] for _, cm in PERF_RE.findall(a): cm = cm.strip() if cm and len(cm) <= 40 and not re.search(r"\d", cm): c[cm] += 1 return [k for k, _ in c.most_common(40)] or ["Donner", "Blitz"] def synthesize(word, comments, seed): """Komplettes Beispiel deterministisch aus der Wahrheit (Think-Block + Zaehlspektakel).""" rng = random.Random(seed) n = len(word) return build_think(word) + "\n" + build_performance(n, [rng.choice(comments) for _ in range(n)]) # --------------------------------------------------------------------------- # API # --------------------------------------------------------------------------- def call_model(system, user, max_tokens, temperature): payload = {"model": MODEL_ID, "messages": [{"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": user}], "max_tokens": max_tokens, "temperature": temperature, "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}} req = urllib.request.Request(API_URL, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={"Content-Type": "application/json"}, method="POST") with urllib.request.urlopen(req, timeout=600) as resp: return json.loads(resp.read().decode("utf-8"))["choices"][0]["message"]["content"] def parse_word_list(text): text = re.sub(r"^```[a-zA-Z]*\s*|\s*```$", "", text.strip()) a, b = text.find("["), text.rfind("]") if a == -1 or b <= a: return [] try: data = json.loads(text[a:b + 1], strict=False) except json.JSONDecodeError: return [] return [w.strip() for w in data if isinstance(w, str)] def load_excluded(): if not TEST_RESULTS.exists(): print(f"WARNUNG: {TEST_RESULTS} fehlt, Testwoerter werden NICHT ausgeschlossen!", flush=True) return set() return {r["wort"].lower() for r in json.load(open(TEST_RESULTS, encoding="utf-8"))} def build_category(kat, need, exclude, seen, seen_lock): got, reqs = [], 0 while len(got) < need and reqs < MAX_POOL_REQUESTS: reqs += 1 thema = random.choice(THEMEN) prompt = WORD_REQUESTS[kat].format(n=40, thema=thema, lo=MIN_LEN, hi=MAX_LEN) try: words = parse_word_list(call_model(SYSTEM_WORDS, prompt, 2000, 1.0)) except Exception as e: print(f" [{kat}] API-Fehler: {e}", flush=True) time.sleep(3) continue for w in words: with seen_lock: if w.lower() in seen or not word_ok(w, kat, exclude): continue seen.add(w.lower()) got.append(w) print(f" [{kat}] Anfrage {reqs} ({thema}): Pool {len(got)}/{need}", flush=True) return kat, got # Das 27B kann Dreifachfolgen nicht buchstabengenau bilden (es liefert nur Doppelbuchstaben oder Unsinn). # Deshalb: kuratierte Bausteine. A endet auf einen Doppelbuchstaben x, B beginnt mit x -> A+B hat x dreimal. TRIPLE_PARTS = { "f": ("Schiff Stoff Griff Kraftstoff Kunststoff Sauerstoff Wasserstoff Brennstoff Treibstoff Baustoff Werkstoff " "Zellstoff Farbstoff Klebstoff Sprengstoff Rohstoff Füllstoff Nährstoff Kohlenstoff Handgriff Türgriff", "Fahrt Flasche Farbe Fabrik Faser Filter Fläche Flocke Fluss Folie Fenster Feder Fetzen Fracht Flotte " "Fähre Falle Form Fass Frachter Fach Fleck"), "l": ("Ball Stall Fall Wall Zoll Schall Knall Metall Ausfall Anfall", "Lampe Licht Leiter Laden Leine Latte Land Lager Lehre Linie Liga Lauf Loch Lied Last Luft Lösung"), "t": ("Bett Brett Blatt Watt Fett Ballett Kabinett Brikett Schnitt Tritt Schritt", "Tuch Tisch Tasche Tür Turm Teller Tropfen Tanz Tee Tag Treppe Tier Ton Tor Trommel Truhe"), "e": ("Tee See Schnee Kaffee Klee Idee Fee Allee Armee Moschee Orchidee", "Ernte Ei Eule Ente Ecke Eis Erbse Elefant Ersatz Essen Ebene Echse Eimer Ehe"), "s": ("Fluss Nuss Kuss Guss Schluss Pass Fass Kongress Prozess Stress Abfluss Zufluss Schloss", "Sack Salz Schale Sand Saft Sonne Suppe Straße Stein Sturm Schiff Schlamm Stelle Spiel Spur Schrank " "Stück Schlüssel Strich"), "m": ("Schlamm Programm Stamm Damm Kamm Klamm Gramm Diagramm Kilogramm Telegramm", "Musik Meister Masse Mauer Motor Messe Milch Maschine Mühle Mantel Modell Mappe"), "n": ("Zinn Kinn Sinn Mann Gewinn Beginn Bann Wahnsinn", "Nadel Nerv Nase Name Nest Nuss Nummer Nachricht"), "z": ("Jazz", "Zeit Zentrum Zug Zimmer Zirkus Zauber"), "o": ("Zoo", "Orchester Ordnung Ort Ohr"), "p": ("Stopp Trupp", "Punkt Platz Pause Preis Plan"), } def triple_candidates(exclude): cands = [] for x, (a_words, b_words) in TRIPLE_PARTS.items(): for a in a_words.split(): assert a[-1].lower() == a[-2].lower() == x, a for b in b_words.split(): assert b[0].lower() == x, b c = a + b[0].lower() + b[1:] if word_ok(c, "dreifach", exclude): cands.append(c) return list(dict.fromkeys(cands)) def build_triple(kat, need, exclude, seen, seen_lock): cands = triple_candidates(exclude) random.shuffle(cands) got = [] for w in cands: if len(got) >= need: break with seen_lock: if w.lower() in seen: continue seen.add(w.lower()) got.append(w) print(f" [dreifach] {len(cands)} Komposita aus kuratierten Bausteinen, Pool {len(got)}/{need}", flush=True) return kat, got def build_pool(target, exclude): tok = None try: from transformers import AutoTokenizer tok = AutoTokenizer.from_pretrained(TOKENIZER_DIR) except Exception as e: print(f"Tokenizer nicht ladbar ({e}), keine Token-Priorisierung.", flush=True) seen, seen_lock = set(), threading.Lock() with ThreadPoolExecutor(max_workers=max(1, min(GEN_CONCURRENCY, len(QUOTAS)))) as ex: futs = [ex.submit(build_triple if kat == "dreifach" else build_category, kat, max(1, int(target * share * POOL_FACTOR)), exclude, seen, seen_lock) for kat, share in QUOTAS.items()] results = [f.result() for f in futs] pool = [] for kat, got in results: for w in got: rep = False if tok is not None: p = tok.tokenize(w) rep = any(a == b for a, b in zip(p, p[1:])) pool.append({"wort": w, "kat": kat, "gleiche_tokens_hintereinander": rep}) json.dump(pool, open(POOL_PATH, "w", encoding="utf-8"), ensure_ascii=False, indent=1) return pool # --------------------------------------------------------------------------- # Selbsttest / Prompt-Anzeige (ohne API) # --------------------------------------------------------------------------- def selftest(): assert [canonical_number(i) for i in (1, 12, 20, 21, 30, 31, 45)] == \ ["Eins", "Zwölf", "Zwanzig", "Einundzwanzig", "Dreißig", "Einunddreißig", "Fünfundvierzig"] for w in ("Schneeeule", "Fetttropfen", "Rechtsschutzversicherungsgesellschaft"): n = len(w) good = build_think(w) + "\n" + build_performance(n, ["Donner"] * n) out, err = validate_example(w, good) assert err is None and out == good, (w, err) w = "Schneeeule" n = len(w) good = build_think(w) + "\n" + build_performance(n, ["Blitz"] * n) bad = { "Spreizung ohne ein e": good.replace("e - e - e", "e - e"), "falsches Zahlwort": good.replace("Fünf!", "Vier!", 1), "fehlende Position": good.replace("[Position 6: e] -> Zähler: 6.\n", ""), "falsches Endergebnis": good.replace(f"Das sind {n}.", f"Das sind {n + 1}."), "Zaehler falsch": good.replace("Zähler: 7.", "Zähler: 8.", 1), "Sicherheitszeile fehlt": good.replace(f"Zur Sicherheit nachgezählt: {n}.\n", ""), } no_tags, err = validate_example(w, good.replace(TO + "\n", "").replace("\n" + TC, "")) assert err is None and no_tags == good, "Antwort ohne Tags muss akzeptiert und neu aufgebaut werden" for name, txt in bad.items(): assert validate_example(w, txt)[1] is not None, f"Fehler nicht erkannt: {name}" syn = synthesize("Sprengstofffabrik", ["Donner", "Blitz"], 1) assert validate_example("Sprengstofffabrik", syn)[1] is None, "Fallback-Beispiel muss die Validierung bestehen" assert word_ok("Schneeeule", "dreifach", set()) and not word_ok("Schneeeule", "doppelt", set()) assert word_ok("Sonnenschirm", "doppelt", set()) and not word_ok("Sonnenschirm", "dreifach", set()) assert not word_ok("Kaffeemaschinenhalter", "doppelt", {"kaffeemaschine"}) print("Selbsttest bestanden: Validierung erkennt alle 6 manipulierten Antworten, akzeptiert Antworten ohne Tags, Fallback-Synthese valide, Zahlwoerter 1..45 ok.") def show_prompts(): print("=" * 78 + "\nPHASE 1 - Wortliste (System)\n" + "=" * 78 + "\n" + SYSTEM_WORDS) for kat, t in WORD_REQUESTS.items(): print(f"\n--- User-Prompt Kategorie '{kat}' ---\n" + t.format(n=40, thema="Seefahrt", lo=MIN_LEN, hi=MAX_LEN)) print("\n" + "=" * 78 + "\nPHASE 2 - Beispiel (System)\n" + "=" * 78 + "\n" + system_example()) print("\n--- User-Prompt (pro Wort) ---\n" + user_example("Schifffahrt")) # --------------------------------------------------------------------------- # Produktion # --------------------------------------------------------------------------- def main(): global OUT_PATH, POOL_PATH, GEN_MAX if "--show-prompts" in sys.argv: return show_prompts() if "--selftest" in sys.argv: return selftest() if "--probe" in sys.argv: OUT_PATH = PROJECT_DIR / "dataset_hardcore_probe.jsonl" POOL_PATH = PROJECT_DIR / "word_pool_hardcore_probe.json" GEN_MAX = 3 OUT_PATH.unlink(missing_ok=True) POOL_PATH.unlink(missing_ok=True) print("PROBE-MODUS: 3 Beispiele, Ausgabe in *_probe-Dateien.", flush=True) v2_system = next(m["content"] for m in json.loads(open(V2_PATH).readline())["messages"] if m["role"] == "system") exclude = load_excluded() done = set() if OUT_PATH.exists(): for line in open(OUT_PATH, encoding="utf-8"): done.add(re.search(r"Wort: (\S+)", json.loads(line)["messages"][2]["content"]).group(1).lower()) print(f"API {API_URL} | Concurrency {GEN_CONCURRENCY} | Ziel {GEN_MAX} | ausgeschlossene Testwoerter {len(exclude)} " f"| schon vorhanden {len(done)}", flush=True) try: slots = json.loads(urllib.request.urlopen(f"http://127.0.0.1:{GEN_PORT}/slots", timeout=10).read()) print(f"Server hat {len(slots)} Slot(s).", flush=True) except Exception: pass if POOL_PATH.exists(): pool = json.load(open(POOL_PATH, encoding="utf-8")) print(f"Wortpool aus {POOL_PATH} geladen: {len(pool)} Woerter", flush=True) else: print("Phase 1: Wortpool generieren ...", flush=True) pool = build_pool(GEN_MAX, exclude) for kat in QUOTAS: ws = [p for p in pool if p["kat"] == kat] print(f" {kat}: {len(ws)} Woerter, davon {sum(p['gleiche_tokens_hintereinander'] for p in ws)} mit " f"gleichen Tokens hintereinander", flush=True) todo, by_kat = [], {k: [p for p in pool if p["kat"] == k and p["wort"].lower() not in done] for k in QUOTAS} for k in by_kat: by_kat[k].sort(key=lambda p: not p["gleiche_tokens_hintereinander"]) credit = {k: 0.0 for k in QUOTAS} while len(todo) < GEN_MAX and any(by_kat.values()): for k, share in QUOTAS.items(): credit[k] += share k = max((k for k in QUOTAS if by_kat[k]), key=lambda k: credit[k]) credit[k] -= 1.0 todo.append(by_kat[k].pop(0)) print(f"Phase 2: {len(todo)} Beispiele erzeugen ...", flush=True) write_lock, stats_lock = threading.Lock(), threading.Lock() stats = {"ok": 0, "rescued": 0, "invalid": 0, "error": 0, "failed": 0} sys_prompt = system_example() comments = load_thunder_comments() print(f"Fallback-Kommentare: {len(comments)} aus {MASSIVE_V2.name}", flush=True) def write_example(item, idx, assistant, rescued): word = item["wort"] user = random.Random(idx).choice(USER_TEMPLATES).format(w=word) ex = {"messages": [{"role": "system", "content": v2_system}, {"role": "user", "content": user}, {"role": "assistant", "content": assistant}]} with write_lock: with open(OUT_PATH, "a", encoding="utf-8") as f: f.write(json.dumps(ex, ensure_ascii=False) + "\n") if rescued: with open(RESCUED_PATH, "a", encoding="utf-8") as f: f.write(json.dumps({"wort": word, "kat": item["kat"]}, ensure_ascii=False) + "\n") with stats_lock: stats["rescued" if rescued else "ok"] += 1 return stats["ok"] + stats["rescued"] def one(item, idx): word = item["wort"] llm_answers = 0 for attempt in range(MAX_RETRY_PER_WORD): try: text = call_model(sys_prompt, user_example(word), MAX_TOKENS_EXAMPLE, GEN_TEMPERATURE) except Exception as e: with stats_lock: stats["error"] += 1 print(f" [{word}] API-Fehler: {e}", flush=True) time.sleep(3) continue llm_answers += 1 assistant, err = validate_example(word, text) if err: with stats_lock: stats["invalid"] += 1 print(f" [{word}] invalid ({attempt + 1}): {err}", flush=True) continue total = write_example(item, idx, assistant, rescued=False) print(f" OK #{total}: [{item['kat']}] {word} (N={len(word)})", flush=True) return if llm_answers == 0: with stats_lock: stats["failed"] += 1 print(f" [{word}] nur API-Fehler, KEIN Fallback (Server pruefen)", flush=True) return total = write_example(item, idx, synthesize(word, comments, idx), rescued=True) print(f" GERETTET #{total}: [{item['kat']}] {word} (N={len(word)}) durch Python-Fallback", flush=True) t0 = time.time() with ThreadPoolExecutor(max_workers=GEN_CONCURRENCY) as pool_ex: futs = {pool_ex.submit(one, it, i) for i, it in enumerate(todo)} while futs: _, futs = wait(futs, timeout=120) el = time.time() - t0 done_n = stats["ok"] + stats["rescued"] print(f"=== Status: {done_n} fertig ({stats['ok']} vom 27B, {stats['rescued']} gerettet), " f"{stats['invalid']} invalid, {stats['failed']} ohne Ergebnis, {stats['error']} Fehler | " f"{el:.0f}s | {done_n / max(el, 1) * 60:.1f}/min ===", flush=True) print(f"Fertig. {stats['ok'] + stats['rescued']} Beispiele -> {OUT_PATH} " f"(davon {stats['rescued']} durch Python gerettet, Woerter in {RESCUED_PATH.name})", flush=True) if __name__ == "__main__": main()