# scripts/test/ 快速训练 Baseline

在较短时间内跑通三条 ChartQA baseline，用于与全量 OPD 训练（10 epoch）做快速对比。配置文件名与 [`config/`](../../config/) 生产流程一致，**使用全量数据集**，通过**减少 epoch** 控制耗时。

> 注意：本目录 `scripts/test/` 与单元测试目录 [`tests/`](../../tests/) 无关。

## 三条 Baseline

| Baseline | 脚本 | 配置 | 入口 | 说明 |
|----------|------|------|------|------|
| **纯 SFT** | `train_sft.sh` | `config/config_rlsd_chartqa.yaml` | `main_sft.py` | 离线监督微调，全量数据，4 epoch |
| **DyME** | `train_dyme.sh` | `config/config.yaml` | `main.py --mode rl` | 纯 GRPO，无 OPSD，10 epoch，使用显式 YAML |
| **OPD** | `train_opd.sh` | `config/config_opd_7b_deepspeed.yaml` | `main.py --mode rl --opsd_enabled` | 7B teacher + 0.5B student，DeepSpeed，4 epoch，**teacher-probe OPD**（无冷启动、无 Visual Supervision） |

三条 baseline 默认从同一 base 0.5B 出发。OPD **不依赖**先跑离线 SFT。训练配置均为 `config/` 下的完整 YAML；本目录不再维护 Python wrapper 或环境变量覆盖。

### OPD 路由（快速 baseline）

- **无 embedded 冷启动**（`sft_cold_start_frac=0`）
- **全错组** → 100% 在线 SFT（GT 替换）
- **答对** → GRPO；**答错** → 7B teacher probe，**仅 teacher 答对时**走 OPD，否则 SFT
- Teacher 优势上下文：`format_only` + **DePlot-only**（`visual_fact_deplot` 离线表，不含 hint/推理链）
- Visual Supervision 默认关闭（可用 `DYME_VISUAL_CHECKER=1` / `DYME_VISUAL_REFINER=1` 重新开启）

## 统一常量

| 常量 | 默认值 | 环境变量 | 全量训练对照 |
|------|--------|----------|-------------|
| 数据集 | 全量 `train_medium_vf_full.json` | — | 同左 |
| RL epoch | **4** | `DYME_FAST_NUM_TRAIN_EPOCHS` | 10 |
| SFT epoch | **4** | `DYME_FAST_SFT_EPOCHS` | 2 |
| 冷启动占比 | OPD/SFT **0%**；其他 baseline 8% | `DYME_FAST_COLD_START_FRAC` | 8% |
| Gate 步数估算 | 600 步/epoch | `DYME_FAST_EST_STEPS_PER_EPOCH` | — |
| 输出根目录 | `outputs/test-fast/` | `DYME_FAST_OUTPUT_ROOT` | `outputs/*` |

## 快速启动

```bash
# 单条 baseline（首次会自动构建 train_medium_vf_full.json）
bash scripts/test/train_sft.sh
bash scripts/test/train_dyme.sh
bash scripts/test/train_opd.sh

# 顺序跑完全部三条
bash scripts/test/run_all_baselines.sh
```

### 输出路径

| Baseline | Checkpoint |
|----------|------------|
| SFT | `outputs/test-fast/sft/final_checkpoint` |
| DyME | `outputs/test-fast/dyme/` |
| OPD | `outputs/test-fast/opd-7b-ds/` |

日志：`outputs/test-fast/logs/`

快速 OPD 默认关闭 Visual Supervision；需使用 `config/config_opd_7b_dyme_probe_image_checker.yaml` 的完整视觉监督变体。产物位于对应 output_dir 的 `visual_supervision/step_*/`。

### 可选：SFT 后再跑 OPD

将 SFT 的 `final_checkpoint` 明确写入 `config/config_opd_only_7b_chartqa.yaml` 的 `model.pretrained_model_path`，再启动 OPD-only YAML。不要使用环境变量覆盖模型路径。

### 调参示例

复制一份完整 YAML 后再调整 epoch、batch 或生成长度；使用 `--config` 显式传入。`ACCELERATE_CONFIG` 仅属于分布式启动器基础设施，不覆盖训练配方。

## 目录结构

```
config/
  config.yaml                    # DyME
  config_rlsd_chartqa.yaml       # SFT
  config_opd_7b_chartqa.yaml     # OPD (DDP)
  config_opd_7b_deepspeed.yaml   # OPD (DeepSpeed)
scripts/test/
  launch_utils.sh
  train_sft.sh
  train_dyme.sh
  train_opd.sh
  run_all_baselines.sh
  README.md
```

## 与全量训练的对应关系

| 全量 | scripts/test/ 快速版 |
|------|---------------------|
| `config/config.yaml` | `config/config.yaml` |
| `config/config_rlsd_chartqa.yaml` | `config/config_rlsd_chartqa.yaml` |
| `config/config_opd_7b_deepspeed.yaml` | `config/config_opd_7b_deepspeed.yaml` |
| `scripts/train_chartqa_sft.sh` | `scripts/test/train_sft.sh` |
| `scripts/train_baselines.sh MODE=dyme` | `scripts/test/train_dyme.sh` |
| `scripts/train_opd_7b_chartqa_deepspeed.sh` | `scripts/test/train_opd.sh` |

## 预估耗时（4 GPU 参考，全量 ~2.3 万样本）

| 阶段 | 全量 (10 epoch) | scripts/test/ (4 epoch) |
|------|----------------|-------------------------|
| SFT | ~数小时 | ~4–8 小时 |
| DyME | ~数天 | ~12–16 小时 |
| OPD | ~1.5 天 | ~16–24 小时 |
| 串行三条 | — | ~1.5–2 天 |

若需进一步压缩，可降低 `DYME_FAST_NUM_TRAIN_EPOCHS` / `DYME_FAST_SFT_EPOCHS`（例如设为 1–2）。