ai-saas / saas-search

22 Apr, 2026

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  • d3dd01d3   自动寻参： ... Browse File » 
    - 把 batch timeout 改成“可无限长跑”：
  - [tune_fusion.py](/data/saas-search/scripts/evaluation/tune_fusion.py:400)
  - 现在 `--batch-eval-timeout-sec <= 0` 时，不再给 `subprocess.run` 设置 Python 层超时
- 新增 resilient wrapper，负责自动续跑：
  - [run_coarse_fusion_tuning_resilient.sh](/data/saas-search/scripts/evaluation/run_coarse_fusion_tuning_resilient.sh)
  - 逻辑是：检查 `trials.jsonl` 里已完成的 live eval 数量，没到 `max_evals` 就继续 `resume-run`
  - 即使异常退出，也会 sleep 后自动从已有 `run_dir` 继续
- 启动/续跑脚本都切到 resilient 模式：
  - [start_coarse_fusion_tuning_long.sh](/data/saas-search/scripts/evaluation/start_coarse_fusion_tuning_long.sh)
  - [resume_coarse_fusion_tuning_long.sh](/data/saas-search/scripts/evaluation/resume_coarse_fusion_tuning_long.sh)

**当前任务**
- `run_name`: `coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z`
- `run_dir`: [coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z](/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z)
- `launch log`: [coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z.log](/data/saas-search/artifacts/search_evaluation/tuning_launches/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z.log)

**已确认**
- wrapper 已启动并进入 `attempt=1`
- 真正传入的是 `--batch-eval-timeout-sec 0`
- `tune_fusion.py` 正在运行
- `build_annotation_set.py batch` 已经在运行
- `eval.log` 已经打出这轮的前几条 query 评测进度，说明不是空转

**监控方式**
- `tail -f artifacts/search_evaluation/tuning_launches/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z.log`
- `tail -f logs/eval.log`
- `tail -f artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/trials.jsonl`
- `cat artifacts/search_evaluation/tuning_runs/coarse_fusion_clothing_top771_resilient_20260422T091650Z/leaderboard.csv`

**这次和上次的关键区别**
- 上次是“单轮 batch 被 Python 超时截断”
- 这次是“单轮不设 Python 超时 + 外层 wrapper 自动续跑”
- 所以长时间运行、中途中断、再恢复，都会沿着同一个 `run_dir` 往下推进
    tangwang
     

17 Apr, 2026

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  • 2059d959   feat(eval): 多评估集统一方案落地，扩展至771条query并启动LLM标注 ... Browse File » 
    【方案落地】
- 配置层：在 config/config.yaml 中注册 core_queries（原53条）和 clothing_top771（771条）
  核心改动：config/schema.py (line 410) 增加 EvaluationDataset 模型；
            config/loader.py (line 304) 提供 get_dataset/list_datasets，兼容旧配置；
            新增 scripts/evaluation/eval_framework/datasets.py 作为 dataset registry 辅助模块
- 存储与框架：所有 artifact 按 dataset_id 隔离，标注缓存跨数据集共享
  核心改动：store.py (line 1) 增加 dataset_id 字段到 build_runs/batch_runs；
            framework.py (line 1) build/batch_evaluate 接受 dataset_id 并固化 snapshot
- CLI 与调参：所有子命令增加 --dataset-id 参数
  核心改动：cli.py (line 1)、tune_fusion.py (line 1) 及启动脚本
- Web 与前端：支持动态切换评估集，History 按 dataset 过滤
  核心改动：web_app.py (line 1) 新增 /api/datasets，/api/history 支持 dataset_id；
            static/index.html 和 eval_web.js (line 1) 增加下拉选择器

【验证与测试】
- 新增 tests/test_search_evaluation_datasets.py，pytest 通过 2 passed
- 编译检查通过（pyflakes/mypy 核心模块）
- eval-web 已按新模型重启并通过健康检查（后续因资源占用不稳定，不影响标注）

【LLM 标注运行状态】
- 目标 dataset：clothing_top771（771条query）
- 手动拉起 reranker（因 search.rerank.enabled=false），确认 /health 正常
- 执行 rebuild --dataset-id clothing_top771，当前已进入第1个 query "白色oversized T-shirt" 的批量标注阶段（llm_batch=24/40）
- 日志：logs/eval.log（主进度），logs/verbose/eval_verbose.log（详细 LLM I/O）
    tangwang
     

16 Apr, 2026

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02 Apr, 2026

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  • 465f90e1   添加LTR数据收集 ... Browse File » 
    目前在54训练数据里面，拆分44条train + 10
test，训练集显著提升但是test上不及基线
作为基础设施保留，以后可以考虑扩大数据集进行使用
    tangwang
     

01 Apr, 2026

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31 Mar, 2026

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