fix: eqbench-vast/README.md (JA-D1 + JA-D2 patches)

eqbench-vast/README.md

@@ -1,39 +1,21 @@
-# EQ-Bench3 評価 (Vast.ai + HF Inference Providers)
+# EQ-Bench3 日本語版 Vast.ai セットアップ
 
-## 構成
+TeenEmo-LFM2.5-1.2B-DPO を EQ-Bench3 日本語版で評価する Vast.ai セットアップ。  
+採点者は HF Inference Providers (novita / gpt-oss-120b) を使用。
 
-| 役割 | 実装 | 備考 |
-|------|------|------|
-| 受験者 | TeenEmo-LFM2.5-1.2B-DPO (LoRA on vLLM) | Vast.ai L4/RTX4090 |
-| 採点者 | openai/gpt-oss-120b | HF Inference Providers / novita |
+## 修正済み問題
 
-採点者をHF Inference Providersに外出しすることで **OOM問題を完全に回避** し、TeenEmoに全GPUを投入できる。
+| # | 重大度 | 問題 | 修正 |
+|---|--------|------|------|
+| JA-D1 | 🔴 Fatal | scenario_master_prompt 等 10 ファイルが差し替えられていなかった | 全 12 ファイルを差し替え |
+| JA-D2 | 🔴 Fatal | benchmark.py / conversation.py のコードパッチ未適用 → スコア全0 | patch_benchmark.py / patch_conversation.py を自動適用 |
 
-## 今セッションで発生した問題と修正
-
-| Fix | 問題 | 修正 |
-|-----|------|------|
-| Fix-1 | `LoRA rank 32 > max_lora_rank 16` | `--max-lora-rank 32` を追加 |
-| Fix-2 | `max_tokens=12000 > max_model_len=4096` | `--max-model-len 32768` に設定 |
-| Fix-3 | Judge URLが誤り | `https://router.huggingface.co/novita/v1/chat/completions` |
-| Fix-4 | 途中失敗で再起動不可 | `--save-interval 1` で1タスクごと保存 |
-| Fix-5 | HF APIタイムアウト | `MAX_RETRIES=6`, `RETRY_DELAY=10`, `REQUEST_TIMEOUT=300` |
-
-## 対象GPU
-
-L4 / RTX 4090 (24GB) / L40S (48GB)  
-LFM2.5-1.2B-Base (bf16 ~2.5GB) + LoRA → 24GBで十分
-
-## 推定コスト
-
-- Vast.ai: L4 ~$0.35/hr × ~30分 = **~$0.18**
-- HF Inference Providers: 46シナリオ × ~8,000 input + ~500 output tokens = **~$0.024**
-- **合計: ~$0.20**
+コードパッチの詳細は [teememo-eq-bench-ja](https://huggingface.co/datasets/YUGOROU/teememo-eq-bench-ja) の `patch/` を参照。
 
 ## セットアップ
 
 ```bash
-export HF_TOKEN="hf_xxxx" && export HF_USERNAME="YUGOROU" && \
+export HF_TOKEN="hf_xxxx"
 curl -fL -H "Authorization: Bearer ${HF_TOKEN}" \
   "https://huggingface.co/datasets/YUGOROU/Test-2/resolve/main/eqbench-vast/setup_eqbench_vast.sh" \
   -o /tmp/setup_eqbench_vast.sh && bash /tmp/setup_eqbench_vast.sh
@@ -42,12 +24,12 @@ curl -fL -H "Authorization: Bearer ${HF_TOKEN}" \
 ## 実行
 
 ```bash
-# Step 1: TeenEmoサーバー起動
+# Step 1: TeenEmo 起動
 tmux new-session -d -s eq_run
-tmux send-keys -t eq_run "cd /workspace/eqbench-run && export HF_TOKEN='hf_xxx' && ./serve_test_vast.sh" Enter
+tmux send-keys -t eq_run "cd /workspace/eqbench-run && export HF_TOKEN='$HF_TOKEN' && ./serve_test_vast.sh" Enter
 
-# Step 2: 起動確認
-tmux capture-pane -t eq_run -p | grep "startup complete"
+# Step 2: 起動確認（Application startup complete. まで待つ）
+tmux capture-pane -t eq_run -p | tail -5
 
 # Step 3: 評価実行
 cd /workspace/eqbench-run/eqbench3
@@ -59,16 +41,3 @@ python eqbench3.py \
   --save-interval 1 \
   --iterations 1
 ```
-
-## 結果確認
-
-```bash
-cat /workspace/eqbench-run/eqbench3/eqbench3_runs.json | python3 -c "
-import json, sys
-data = json.load(sys.stdin)
-for k, v in data.items():
-    if 'TeenEmo' in k:
-        print(f'Score: {v.get(\"eq_bench_score\", \"N/A\")}')
-        print(f'Status: {v.get(\"status\")}')
-"
-```