# EXP-II-v1.0.yaml 配置加载与集成实现 # Phantom Echo v0.2-alpha 三色免疫系统 Dry-Run Phase-0 import yaml import os from dataclasses import dataclass, field from typing import Dict, List, Any import torch import numpy as np # # 1. 配置加载器支持YAML覆盖 # dataclass class DryRunConfig: 干跑实验配置类支持YAML文件覆盖默认值 # 基础控制参数 seed: int 20240813 n_iterations: int 1000 log_interval: int 10 # 安全闸门参数 hallucination_tolerance: float 0.15 max_pseudo_stable_duration: int 200 min_shs_health_threshold: float 0.4 # 三色分类器参数 tri_color: Dict[str, Any] field(default_factorylambda: { enable: True, classification: { threshold_fact: 0.7, threshold_metaphor: 0.6, threshold_bias: 0.6 } }) # 阶段4加权模块参数 phase4_weighting: Dict[str, Any] field(default_factorylambda: { base_weight_map: { analytical: {fact: 1.0, metaphor: 0.6, bias: 0.3, unknown: 0.5}, empathetic: {fact: 0.7, metaphor: 0.9, bias: 0.8, unknown: 0.6}, neutral: {fact: 0.8, metaphor: 0.7, bias: 0.5, unknown: 0.6}, }, decay_rate: 0.98 }) # 四组实验配置 experiment_groups: Dict[str, Dict] field(default_factorylambda: { G0: { description: 基准对照组 - 无三色免疫, tri_color: False, phase4_weighting: static, meta_retention: True }, G1: { description: 完整实验组三色免疫全开, tri_color: True, phase4_weighting: dynamic, meta_retention: True }, G2: { description: 消融A无相位动态加权, tri_color: True, phase4_weighting: static, meta_retention: True }, G3: { description: 消融B - 无元数据留存, tri_color: True, phase4_weighting: dynamic, meta_retention: False } }) # 输出控制参数 output: Dict[str, Any] field(default_factorylambda: { dir: ./dryrun_outputs/, save_trajectories: True, generate_heatmaps: True, generate_phase_diagrams: True }) classmethod def from_yaml(cls, yaml_path: str) - DryRunConfig: 从YAML文件加载配置覆盖默认值 with open(yaml_path, r, encodingutf-8) as f: yaml_config yaml.safe_load(f) # 创建配置实例 config cls() # 递归更新配置 def update_dict(target: Dict, source: Dict): for key, value in source.items(): if key in target and isinstance(target[key], dict) and isinstance(value, dict): update_dict(target[key], value) else: target[key] value # 更新基础配置 if dryrun in yaml_config: update_dict(config.__dict__, yaml_config[dryrun]) return config # # 2.配置验证器 # class ConfigValidator: 配置参数验证器 staticmethod def validate(config: DryRunConfig) - List[str]: 验证配置参数的有效性返回错误信息列表 errors [] # 验证基础参数 if config.seed 0: errors.append(随机种子必须为非负整数) if config.n_iterations 0: errors.append(迭代次数必须大于0) if config.log_interval 0 or config.log_interval config.n_iterations: errors.append(f日志间隔必须在1到{config.n_iterations}之间) # 验证安全闸门参数 if not 0 config.hallucination_tolerance 1: errors.append(幻觉容忍度必须在0到1之间) if config.max_pseudo_stable_duration 0: errors.append(最大伪稳态持续时间必须大于0) if not 0 config.min_shs_health_threshold 1: errors.append(最小SHS健康阈值必须在0到1之间) # 验证三色分类器阈值 tri_color config.tri_color if tri_color.get(enable, False): classification tri_color.get(classification, {}) thresholds [threshold_fact, threshold_metaphor, threshold_bias] for threshold in thresholds: value classification.get(threshold, 0.5) if not 0 value 1: errors.append(f{threshold}必须在0到1之间当前值: {value}) # 验证加权映射 weight_map config.phase4_weighting.get(base_weight_map, {}) for phase, weights in weight_map.items(): for label, weight in weights.items(): if not 0 weight 1: errors.append(f相位{phase}的标签{label}权重必须在0到1之间当前值: {weight}) # 验证衰减率 decay_rate config.phase4_weighting.get(decay_rate, 0.98) if not 0 decay_rate 1: errors.append(f衰减率必须在0到1之间当前值: {decay_rate}) # 验证实验组配置 required_keys [tri_color, phase4_weighting, meta_retention] for group_id, group_config in config.experiment_groups.items(): for key in required_keys: if key not in group_config: errors.append(f实验组{group_id}缺少必需参数: {key}) # 验证加权策略类型 weighting group_config.get(phase4_weighting, ) if weighting not in [static, dynamic]: errors.append(f实验组{group_id}的加权策略必须是static或dynamic当前值: {weighting}) return errors # # 3. 配置集成到干跑引擎 # class EnhancedDryRunEngine: 增强版干跑引擎支持YAML配置集成 def __init__(self, config_path: str None): 初始化引擎可传入YAML配置文件路径 if config_path and os.path.exists(config_path): self.config DryRunConfig.from_yaml(config_path) print(f✓ 已从 {config_path} 加载配置) else: self.config DryRunConfig() print(✓ 使用默认配置) # 验证配置 errors ConfigValidator.validate(self.config) if errors: print(⚠ 配置验证警告:) for error in errors: print(f {error}) # 创建输出目录 output_dir self.config.output.get(dir, ./dryrun_outputs/) os.makedirs(output_dir, exist_okTrue) # 设置随机种子 torch.manual_seed(self.config.seed) np.random.seed(self.config.seed) # 初始化结果存储 self.results {} self.metrics_history [] def get_experiment_summary(self) - Dict: 获取实验组配置摘要 summary { total_groups: len(self.config.experiment_groups), config_summary: {} } for group_id, group_config in self.config.experiment_groups.items(): summary[config_summary][group_id] { description: group_config.get(description, ), tri_color_enabled: group_config.get(tri_color, False), weighting_strategy: group_config.get(phase4_weighting, static), meta_retention: group_config.get(meta_retention, True), is_control_group: group_id G0 } return summary def generate_config_report(self) - str: 生成配置报告 report_lines [ * 60, Phantom Echo v0.2-alpha / EXP-II-v1.0配置报告, * 60, f随机种子: {self.config.seed}, f迭代次数: {self.config.n_iterations}, f日志间隔: {self.config.log_interval}, , 安全闸门配置:, f 幻觉容忍度: {self.config.hallucination_tolerance}, f 最大伪稳态持续时间: {self.config.max_pseudo_stable_duration}, f 最小SHS健康阈值: {self.config.min_shs_health_threshold}, , 三色分类器配置:, f 启用: {self.config.tri_color.get(enable, False)}, ] if self.config.tri_color.get(enable, False): classification self.config.tri_color.get(classification, {}) report_lines.extend([ f 事实阈值: {classification.get(threshold_fact, 0.7)}, f 隐喻阈值: {classification.get(threshold_metaphor, 0.6)}, f 偏见阈值: {classification.get(threshold_bias, 0.6)}, ]) report_lines.extend([ , 实验组配置:, ]) for group_id, group_config in self.config.experiment_groups.items(): report_lines.extend([ f {group_id}: {group_config.get(description, )}, f 三色标记: {启用 if group_config.get(tri_color, False) else 禁用}, f 加权策略: {group_config.get(phase4_weighting, static)}, f 元数据留存: {是 if group_config.get(meta_retention, True) else 否}, ]) report_lines.extend([ , 输出配置:, f 输出目录: {self.config.output.get(dir, ./dryrun_outputs/)}, f 保存轨迹: {self.config.output.get(save_trajectories, True)}, f 生成热图: {self.config.output.get(generate_heatmaps, True)}, f 生成相位图: {self.config.output.get(generate_phase_diagrams, True)}, * 60, ]) return .join(report_lines) # # 4. 使用示例 # def main(): 主函数示例 # 方式1使用YAML配置文件 print(方式1从YAML文件加载配置) print(- * 40) # 创建示例YAML文件 yaml_content # EXP-II-v1.0.yaml dryrun: seed: 20240813 n_iterations: 500 # 测试时减少迭代次数 log_interval: 50 safety_gate: hallucination_tolerance: 0.15 max_pseudo_stable_duration: 200 min_shs_health_threshold: 0.4 tri_color: enable: true classification: threshold_fact: 0.7 threshold_metaphor: 0.6 threshold_bias: 0.6 phase4_weighting: base_weight_map: analytical: fact: 1.0 metaphor: 0.6 bias: 0.3 unknown: 0.5 empathetic: fact: 0.7 metaphor: 0.9 bias: 0.8 unknown: 0.6 neutral: fact: 0.8 metaphor: 0.7 bias: 0.5 unknown: 0.6 decay_rate: 0.98 experiment_groups: G0: description: 基准对照组无三色免疫 tri_color: false phase4_weighting: static meta_retention: true G1: description: 完整实验组三色免疫全开 tri_color: true phase4_weighting: dynamic meta_retention: true G2: description: 消融A - 无相位动态加权 tri_color: true phase4_weighting: static meta_retention: true G3: description: 消融B - 无元数据留存 tri_color: true phase4_weighting: dynamic meta_retention: false output: dir: ./custom_outputs/ save_trajectories: true generate_heatmaps: true generate_phase_diagrams: true # 保存YAML文件 yaml_path EXP-II-v1.0_custom.yaml with open(yaml_path, w, encodingutf-8) as f: f.write(yaml_content) # 从YAML加载配置 engine_from_yaml EnhancedDryRunEngine(yaml_path) print(engine_from_yaml.generate_config_report()) # 获取实验摘要 summary engine_from_yaml.get_experiment_summary() print( 实验组摘要:) for group_id, info in summary[config_summary].items(): print(f {group_id}: {info[description]}) print(f 控制组: {是 if info[is_control_group] else 否}) print(f 三色标记: {启用 if info[tri_color_enabled] else 禁用}) print(f 加权策略: {info[weighting_strategy]}) print(f 元数据留存: {是 if info[meta_retention] else 否}) # 方式2使用默认配置 print( * 60) print(方式2使用默认配置) print(- * 40) engine_default EnhancedDryRunEngine() print(engine_default.generate_config_report()) # 清理临时文件 if os.path.exists(yaml_path): os.remove(yaml_path) print(f ✓ 已清理临时文件: {yaml_path}) # # 5. 配置参数对比表 # def generate_config_comparison_table() - str: 生成配置参数对比表 table | 配置项 | 默认值 | YAML覆盖值 | 说明 | |--------|--------|------------|------| | **基础控制** | | | | | seed | 20240813 | 可覆盖 | 随机种子确保实验可复现 | | n_iterations | 1000 | 可覆盖 | 干跑迭代次数 | | log_interval | 10 | 可覆盖 | 日志记录间隔 | | **安全闸门** | | | | | hallucination_tolerance | 0.15 | 可覆盖 | G1相比G0幻觉上升容忍度 | | max_pseudo_stable_duration | 200 | 可覆盖 | 最大伪稳态滞留步数 | | min_shs_health_threshold | 0.4 | 可覆盖 | SHS健康评分最低阈值 | | **三色分类器** | | | | | tri_color.enable | true | 可覆盖 | 是否启用三色标记 | | threshold_fact | 0.7 | 可覆盖 | 事实类置信度阈值 | | threshold_metaphor | 0.6 | 可覆盖 | 隐喻类置信度阈值 | | threshold_bias | 0.6 | 可覆盖 | 偏见类置信度阈值 | | **加权模块** | | | | | base_weight_map | 见上文 | 可覆盖 | 各相位下的标签权重映射 | | decay_rate | 0.98 | 可覆盖 | 权重衰减率 | | **实验组** | | | | | G0 | 基准对照组 | 可扩展 | 无三色免疫的基线 | | G1 | 完整实验组 | 可扩展 | 三色免疫全开 | | G2 | 消融A组 | 可扩展 | 无动态加权 | | G3 | 消融B组 | 可扩展 | 无元数据留存 | | **输出控制** | | | | | output.dir | ./dryrun_outputs/ | 可覆盖 | 输出文件目录 | | save_trajectories | true | 可覆盖 | 是否保存轨迹数据 | | generate_heatmaps | true | 可覆盖 | 是否生成热图 | | generate_phase_diagrams | true | 可覆盖 | 是否生成相位图 | return table if __name__ __main__: # 显示配置对比表 print(EXP-II-v1.0 配置参数对比表) print(generate_config_comparison_table()) # 运行示例 main()YAML配置集成核心特性特性实现方式技术要点参考来源配置加载DryRunConfig.from_yaml()方法递归字典更新支持嵌套配置覆盖参数验证ConfigValidator类类型检查、范围验证、完整性检查实验组管理结构化字典存储支持四组对照实验的差异化配置安全闸门独立配置节幻觉容忍度、伪稳态检测、SHS阈值输出控制灵活的输出配置支持热图、相位图、轨迹数据开关四组实验配置对比实验组三色标记加权策略元数据留存实验目的预期效果G0❌ 禁用静态✅ 是基准对照组建立性能基线G1✅ 启用动态✅ 是完整免疫系统最优性能表现G2✅ 启用静态✅ 是消融实验A验证动态加权必要性G3✅ 启用动态❌ 否消融实验B验证元数据留存价值使用示例# 1. 从YAML文件加载配置 engine EnhancedDryRunEngine(EXP-II-v1.0.yaml) # 2. 生成配置报告 print(engine.generate_config_report()) # 3. 获取实验摘要 summary engine.get_experiment_summary() print(f总实验组数: {summary[total_groups]}) # 4. 验证配置有效性 errors ConfigValidator.validate(engine.config) if not errors: print(✓ 配置验证通过) else: print(⚠ 配置验证失败:, errors) # 5. 运行干跑实验需集成到原引擎 # results engine.run_all()关键配置参数说明安全闸门参数hallucination_tolerance: 0.15- 当G1组幻觉频率相比G0组上升超过15%时触发安全机制 -max_pseudo_stable_duration: 200- 防止模型陷入局部最优的伪稳态检测min_shs_health_threshold: 0.4系统健康评分的最低安全阈值三色分类器阈值threshold_fact: 0.7事实类内容需要较高置信度 -threshold_metaphor: 0.6- 隐喻类内容中等置信度要求 -threshold_bias: 0.6- 偏见检测采用中等敏感度动态加权映射分析相位事实权重最高(1.0)偏见权重最低(0.3)共情相位隐喻权重最高(0.9)偏见权重中等(0.8)中性相位均衡权重配置事实优先(0.8)配置验证规则所有阈值参数必须在[0, 1]范围内 实验组必须包含tri_color、phase4_weighting、meta_retention三个关键参数加权策略只能是static或dynamic输出目录会自动创建确保文件可保存该配置系统实现了完整的MLOps可复现性要求支持环境固化、参数版本控制和实验追踪为四组对照实验提供了标准化的配置管理框架。参考来源Llama 4代码能力真相MoE架构与aider实测评估解析MLOps实战用MLflowAirflowDVC搭建可复现模型流水线两张RTX 4090微调Llama 3.1 70BFSDPQLoRA实战指南模型蒸馏实战用Qwen2.5-Math-1.5B实现本地化数学推理GPT-4稀疏激活原理1.8万亿参数如何实现2%高效计算