sbatch Docker 1-modelo/job (teto 2h): tudo editável no arquivo, sem parâmetros, conc 1->128 igual B200/RTX

README portable: seção sem-slurm (run_manual_docker.sh)

guia manual sem-slurm: rodar 32B/Coder-32B/72B em H200/H100/B200/RTX6000 com prompts iguais aos do benchmark

data: +CSV bruto 4090 Coder-32B

data: +RTX 4090 Coder-32B-AWQ (buraco fechado, 379 tok/s pico)

data: textos extraídos (outputs) dos 4 modelos OCR na RTX 6000 — 50 págs cada, p/ comparação de acurácia (CER/WER)

data: +CSV bruto baidu OCR RTX

data: +baidu/Unlimited-OCR na RTX 6000 (4º modelo OCR: 425ms/pág, faixa DeepSeek)

fix(data): nome GPU canônico no stt_ALL (RTX PRO 6000 Blackwell, sem Workstation Edition)

data: +CSVs brutos STT RTX (base/small/turbo)

data: +STT base/small/large-v3-turbo na RTX 6000 (agora 4 tamanhos de Whisper)

docs: REPRODUCING.md destaca portable-slurm + run_all.sh (qualquer cluster/Frontier) na home

docs: README.md destaca portable-slurm + run_all.sh (qualquer cluster/Frontier) na home

feat: run_all.sh — submete 100% dos testes (todos modelos × tipos) via 1 sbatch escolhido; +dry-run didático

docs: REPRODUCING.md aponta pros sbatch portáveis (rodar em qualquer cluster/Frontier)

feat: sbatch portáveis auto-contidos (NVIDIA/AMD × container/venv) p/ reproduzir em qualquer cluster Slurm — Frontier/ORNL incluído

docs: tabela OCR cross-GPU agora com dados consolidados rastreáveis (B200/L40S/Spark do ocr_pages_ALL, não mais herança)

data: re-consolidar _ALL do raw completo (OCR agora cobre B200/L40S/Spark; serving +10 linhas B200/Spark)

data: raw/ completo — 100% dos brutos de todas as fontes (b200/gppd/spark/rtx incl. OCR B200/L40S/Spark que faltavam)

docs: README v0.7 — rankings regenerados dos dados limpos (RTX completa, AWQ×BF16, stack embed/rerank/stt/vision, DeepSeek-OCR vs NuMarkdown 11×, custo-benefício, cobertura)

data: +CSVs OCR RTX (DeepSeek-OCR, DeepSeek-OCR-2, NuMarkdown)

fix(data): ocr_pages_ALL normalizado (schema único, modelos reais, +DeepSeek-OCR/-2 vs NuMarkdown na RTX)

fix(data): normalizar schema (15-col único) + GPU canônica + RTX em todos _ALL

data: reconsolidar *_ALL.csv com RTX PRO 6000 (serving fixado + embed/rerank/stt/vision/ocr); +rerank_ALL +ocr_pages_ALL

data: add raw CSVs RTX PRO 6000 (serving fixado + embed/rerank/stt/vision/ocr)

data: add raw per-experiment CSVs (GPPD/B200/Spark) — 1 CSV por run, auditável p/ reprodução

feat: reproducibility package — scripts por máquina (runners/gppd-slurm/b200-apptainer/rtx-docker/spark-ollama) com fixes

docs: add REPRODUCING.md — passo-a-passo por máquina (Slurm/B200/RTX/Spark)

chore: remover scripts/ legado (plana, .bak) antes de reorganizar por máquina

OCR Spark completo: 1/10/50 × conc 1/4/8/16 (12 pts) — gap fechado

OCR L40S atualizado (10 pts; 50p conc8/16 em coleta)

RTX 6000: +Qwen 7B/32B BF16 (full-precision) — achado: AWQ +19-50% mais rápido que BF16 + 32B BF16 cabe em 96GB

OCR 4090 completo: +conc16 (11 pts, fechado o gap via TMPDIR fix no tupi)

full review: 9 inconsistências corrigidas (header duplicado, 72B desatualizado, versão, RTX no OCR, VRAM limpa, negritos)

OCR: +RTX PRO 6000 (12 pts, 99-101 tok/s)

custo-benefício: RTX PRO 6000 ($9.000 varejo) lidera 32B com 192.8 tok/s/$1k — melhor config single-GPU pro Assistente

rankings: B200 1×/2×/4×/8× GPUs em TODAS tabelas + RTX 6000 + VRAM total (×nGPUs) + colunas uniformes

v0.6: seção escala TP do B200 (1/2/4/8 GPUs por modelo) + B200-1GPU no ranking 7B (RTX 6000 bate B200 single-GPU)

v0.6: RTX PRO 6000 nos rankings de TODOS os modelos (7B→72B) + matriz cobertura + custo-benefício 32B

v0.6: RTX 6000 âncora single-GPU, OCR B200 152 tok/s, achado TP-OCR, metodologia (só inferência)

v0.6: +B200 OCR tensor-parallel (TP 1/2/4 — achado: TP piora OCR-8B)

v0.6: +RTX PRO 6000 Blackwell 96GB (8 modelos, 72B-AWQ 859 tok/s single-GPU)

matriz de cobertura: o que rodou em cada GPU + tetos físicos (vLLM só Ada/Hopper; VRAM limita modelo)

OCR L40S ampliado: conc 1/4/8/16 (10 pts; satura suave 48→44 tok/s)

nota: 70B na P100×4 está no limite da VRAM (63/64GB), overhead transborda p/ CPU

seção multi-GPU: P100×4 roda 70B a 0.84 tok/s (cabe mas comunicação-bound)

serving: +11 pontos multi-GPU (P100×4 70B=0.84/32B-escala, 2080Ti-14B/guard, AMD-coder7B)

OCR: tabela 3 GPUs + achado de sizing (banda > VRAM; Spark 4x mais lenta)

OCR NuMarkdown completo: RTX 4090 + L40S + Spark (19 pontos, n_ok>0)

custo-benefício inline no README (32B em destaque + âncoras)