← 목록으로
TL;DR 부록 표 16/20칸 완료. 남은 것은 GPU 1장짜리 잡 4개(Gemma4·Qwen3.8·Molmo2 resume 자기 쓰기, Molmo2 find v1.2)와 Restore tagmem writer v11 통일(Luna API ≈$3.5, Molmo2 GPU). 제출·병합·보관·표 재생성 스크립트가 전부 준비돼 있어 명령을 순서대로 실행하면 된다.
4 + 2
GPU 잡 + v11 재-ingest
≈$3.5
남은 API 비용(Luna restore)
1 실행 순서 (own QOS, vLLM 컨테이너)
conda activate mlspaces
# 1) resume 새 조건 자기 쓰기 (모델당 GPU 1장, 6–12 h, 체크포인트 이어감)
bash tmp/rfv3append/submit_wr_open_self.sh gemma4 own ; ... qwen38 own ; ... molmo2 own
python tmp/rfv3append/merge_wr_self.py gemma4 gemma4-31b (qwen38 qwen3.8-27b / molmo2 molmo2-8b)
python scripts/archive_final_results.py --family resume_wr ; cross_all.py 자기 쓰기 3행 추가 → scripts/archive_cross.py
# 2) find v1.2 Molmo2
sbm "bash scripts/run_find_v12.sh molmo2" --gres=gpu:1 -c 8 --mem 200G --time 6:00:00 --qos=own -J find12_molmo2 --container=docker.io/vllm/vllm-openai:v0.28.0-cu129
python tmp/find_v12/build_merged4.py molmo2-8b ; python scripts/archive_final_results.py --family find12
# 3) restore tagmem v11 통일 (사전 승인)
bash tmp/rfv3append/submit_restore_tm11.sh luna ; bash tmp/rfv3append/submit_restore_tm11.sh molmo2
python tmp/rfv3append/replace_restore_tagmem.py luna ; ... molmo2 ; python scripts/archive_final_results.py --family restore
# 4) 표
cd ~/repos/Robotics/scene_bench_paper/scripts && python build_selfwriter_table.py # tables/selfwriter.{tex,json}
2 함정
_wrrooms_ 병합본은 flash 메모리 reader 전용(본표), 자기 쓰기는 _wrself_ — 섞으면 본표가 깨진다.- writer 청크 30장 →
VLLM_IMG_LIMIT=32(스크립트 안). Molmo2 36,864 한도 초과는 실패 답으로 기록(규칙 ⑤).
- 재보관은 기존 열을 다시 쓴다 — find12 는 tmp
place_set = 보관 place_set_raw 로 불변 확인됨(260923). 다른 가족도 같은 확인 후 실행.
- 본표 생성기
build_subtype_table.py는 현재 원천으로 재현 실패(Finding flash blind D2 38 vs 39) — 자기 쓰기 생성기와 무관, 별도 확인.
- 논문 저장소 변경(생성기·naming_lenient 일반화·tables/selfwriter.*)은 워킹트리에만 — 커밋·푸시는 사용자 지시 시.
3 완료 판정
STATUS 커버리지 20/20 · tables/selfwriter.tex에 --- 0 · flash 셀 본표 불일치 0 · Restore 6모델 tagmem_version 전부 v11.