# 🧬 BioQL DeepSeek v2 - Estado Final

**Fecha**: Octubre 2, 2025
**Status**: ⚠️ **TRAINING COMPLETO - INFERENCE ISSUE**

---

## ✅ Completado

### 1. Training v2
- ✅ Dataset generado: **10,000 ejemplos** (2x vs v1)
- ✅ Categorías nuevas: `correct_syntax`, `docking`, `multi_step`
- ✅ Anti-patterns incluidos explícitamente
- ✅ Loss final: **0.0162** (excelente)
- ✅ Training time: **~55 minutos** en A100
- ✅ Modelo guardado en volumen: `/data/final_model`

### 2. Configuraciones de Verbosidad
- ✅ `max_length`: 300 → 500 tokens
- ✅ `top_p`: Agregado (0.95)
- ✅ `repetition_penalty`: Agregado (1.1)
- ✅ `eos_token_id`: Configurado correctamente

### 3. Deployment
- ✅ Servidor deployed: `https://spectrix--bioql-inference-deepseek-generate-code.modal.run`
- ✅ Billing integrado con API key authentication
- ✅ Cost tracking funcionando (40% profit margin)

---

## ❌ Problema Actual

### Síntoma
El modelo **NO genera código nuevo**, solo repite el prompt:

**Request**:
```json
{
  "prompt": "Create a Bell state using BioQL",
  "include_reasoning": true,
  "max_length": 500,
  "temperature": 0.3
}
```

**Response** (INCORRECTO):
```json
{
  "code": "Create a Bell state using BioQL\n\n### Reasoning:",
  "reasoning": "",
  ...
}
```

**Expected** (CORRECTO):
```json
{
  "code": "from bioql import quantum\n\nresult = quantum(\"Create Bell state on 2 qubits\", backend=\"simulator\", shots=1024)\nprint(result)",
  "reasoning": "A Bell state is a maximally entangled 2-qubit state...",
  ...
}
```

### Análisis del Problema

**Modelo v1 (CodeLlama)** tenía el mismo comportamiento incorrecto:
- Generaba sintaxis inválida: `quantum("QKFG", 4 qubits)`
- Por eso se reentrenó con DeepSeek

**Modelo v2 (DeepSeek)** está cargando pero no genera:
- Volumen verificado: ✅ Modelo existe en `/data/final_model`
- LoRA adapters: ✅ Configurados correctamente
- Formato de prompt: ✅ Coincide con training

### Posibles Causas

1. **EOS Token Prematuro**
   - El modelo podría estar generando EOS inmediatamente
   - Configurado `eos_token_id` pero no se usa correctamente

2. **Max New Tokens**
   - Usando `max_new_tokens=500` pero no genera nada
   - Podría necesitar `max_length` en vez de `max_new_tokens`

3. **Formato de Prompt**
   - Training usa: `### Instruction:\n...\n\n### Reasoning:\n...\n\n### Code:\n...`
   - Inference usa: `### Instruction:\n...\n\n### Reasoning:\n` (espera que el modelo complete)
   - Podría faltar un delimitador o token especial

4. **Modelo Base vs Fine-tuned**
   - Podría estar cargando el modelo base sin los LoRA adapters
   - Necesita verificación

---

## 📊 Configuración Actual

### Training (`/training/TRAIN_DEEPSEEK.py`)

```python
def generate_bioql_dataset(num_examples=10000):
    categories = {
        "bell_state": [...],
        "ghz_state": [...],
        "qft": [...],
        "grover": [...],
        "superposition": [...],
        "hardware": [...],
        "measurement": [...],
        "correct_syntax": [  # ← NUEVO v2
            {
                "instruction": "Run QFT on 4 qubits",
                "reasoning": "QFT transforms computational basis... NEVER use quantum(gate_name, num_qubits)!",
                "code": 'from bioql import quantum\n\n# CORRECT:\nresult = quantum("Run QFT on 4 qubits...", backend="simulator", shots=1000)\n\n# WRONG: quantum("QFT", 4)  # INCORRECT!'
            }
        ],
        "docking": [...],  # ← NUEVO v2
        "multi_step": [...]  # ← NUEVO v2
    }
```

**Formato de ejemplo**:
```
### Instruction:
Create a Bell state using BioQL

### Reasoning:
A Bell state is a maximally entangled 2-qubit state. Steps: 1) Apply Hadamard to qubit 0 to create superposition, 2) Apply CNOT with qubit 0 as control and qubit 1 as target to create entanglement.

### Code:
from bioql import quantum

result = quantum("Create Bell state on 2 qubits", backend="simulator", shots=1000)
print(result)
```

### Inference (`/modal/bioql_inference_deepseek.py`)

```python
@modal.method()
def generate(
    self,
    prompt: str,
    max_length: int = 500,  # ← Aumentado para verbosidad
    temperature: float = 0.7,
    include_reasoning: bool = True,
    top_p: float = 0.95,  # ← NUEVO
    repetition_penalty: float = 1.1  # ← NUEVO
) -> dict:
    # Format prompt
    if include_reasoning:
        formatted_prompt = f"""### Instruction:
{prompt}

### Reasoning:
"""

    # Generate
    outputs = self.model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=max_length,  # ← Podría ser el problema
        temperature=temperature,
        top_p=top_p,
        do_sample=True,
        pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id,
        repetition_penalty=repetition_penalty,
        eos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id
    )
```

---

## 🔍 Diagnóstico Necesario

### Test 1: Verificar Carga del Modelo
Agregar logging para confirmar que se cargan los LoRA adapters:

```python
@modal.enter()
def load_model(self):
    print("🔄 Loading fine-tuned DeepSeek...")

    # Load LoRA adapters
    self.model = PeftModel.from_pretrained(
        base_model,
        "/model/final_model",
        torch_dtype=torch.bfloat16
    )

    # ← AGREGAR VERIFICACIÓN
    print(f"✅ Model loaded: {self.model}")
    print(f"Trainable params: {sum(p.numel() for p in self.model.parameters() if p.requires_grad)}")
```

### Test 2: Probar Generación Directa
Test simple sin API:

```python
# Test local
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct")
base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct")
model = PeftModel.from_pretrained(base, "/model/final_model")

prompt = "### Instruction:\nCreate a Bell state\n\n### Reasoning:\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    do_sample=True
)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```

### Test 3: Ajustar Parámetros de Generación
Probar diferentes configuraciones:

```python
# Opción 1: Sin sampling
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    do_sample=False  # ← Greedy decoding
)

# Opción 2: Con beam search
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    num_beams=4,
    early_stopping=True
)

# Opción 3: Temperatura muy baja
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    temperature=0.1,  # ← Casi determinístico
    do_sample=True
)
```

---

## 🎯 Next Steps

### Paso 1: Agregar Logging Detallado
Modificar `/modal/bioql_inference_deepseek.py`:

```python
@modal.enter()
def load_model(self):
    print("=" * 70)
    print("🔄 Loading DeepSeek Model")
    print("=" * 70)

    # ... load model ...

    print(f"✅ Base model: {base_model_name}")
    print(f"✅ LoRA path: /model/final_model")
    print(f"✅ Trainable params: {trainable:,}")
    print(f"✅ Total params: {total:,}")
    print("=" * 70)
```

### Paso 2: Probar Sin include_reasoning
Test con prompt completo:

```json
{
  "prompt": "Create a Bell state using BioQL",
  "include_reasoning": false,  // ← Cambiado
  "max_length": 200,
  "temperature": 0.1
}
```

Formato esperado:
```
### Instruction:
Create a Bell state using BioQL

### Code:
[AQUÍ DEBE GENERAR EL CÓDIGO]
```

### Paso 3: Revisar Tokenización
Verificar que el tokenizer tiene los tokens correctos:

```python
# Verificar tokens especiales
print(f"EOS token: {tokenizer.eos_token} (ID: {tokenizer.eos_token_id})")
print(f"PAD token: {tokenizer.pad_token} (ID: {tokenizer.pad_token_id})")
print(f"BOS token: {tokenizer.bos_token} (ID: {tokenizer.bos_token_id})")
```

---

## 📁 Archivos Relevantes

### Training
- `/Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/training/TRAIN_DEEPSEEK.py` - Script de entrenamiento v2
- Modal volume: `bioql-deepseek:/data/final_model` - Modelo entrenado

### Inference
- `/Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/modal/bioql_inference_deepseek.py` - Servidor de inferencia
- Endpoint: `https://spectrix--bioql-inference-deepseek-generate-code.modal.run`

### VS Code Extension
- `/Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/vscode-extension/extension.js` - v3.3.1
- `/Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/vscode-extension/bioql-assistant-3.3.1.vsix` - Package

### Docs
- `/Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/docs/RETRAINING_V2.md` - Plan de reentrenamiento
- `/Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/docs/VSCODE_EXTENSION_FINAL.md` - Extensión v3.3.1
- `/Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/docs/DEEPSEEK_PRODUCTION_READY.md` - Modelo v1

---

## 🚨 Problema Crítico a Resolver

**El modelo v2 está entrenado correctamente (loss 0.0162) pero NO GENERA CÓDIGO en inferencia.**

Solo repite el prompt sin completar el reasoning o el code.

### Hipótesis Principal
El problema está en la **configuración de generación** del servidor de inferencia, NO en el modelo entrenado.

El modelo probablemente:
1. Genera un EOS token inmediatamente
2. No usa correctamente los parámetros `max_new_tokens`
3. Necesita diferentes `stopping_criteria`

### Solución Propuesta
Modificar `bioql_inference_deepseek.py` para:
1. Agregar `min_new_tokens=50` (forzar generación mínima)
2. Usar `max_length` en vez de `max_new_tokens`
3. Agregar `stopping_criteria` personalizado
4. Reducir temperatura a 0.1 para testing

---

**Status**: ⚠️ **REQUIERE DEBUGGING DEL SERVIDOR DE INFERENCIA**
**Next**: Modificar parámetros de generación y hacer tests
