Marius Mutu
c6d11bdf9f
Pas 1 (BLOCKING) din Discord voice-to-voice test plan. Sweet spot empiric pe i7-6700T: faster-whisper small int8 @ cpu_threads=4 → p50 2.25s, p95 2.64s, mean RTF 0.46. Curba HT: 2t=3.25s → 4t=2.25s (sweet) → 6t=2.79s (regres +24% prin contention). tiny respinge — halucinează RO. - tools/voice_bench.py: harness benchmark cu 8 sample-uri RO sintetizate via Supertonic API, măsoară p50/p95/RTF pentru small+tiny pe N threads. - tools/voice_bench_results*.json: raw output 3 pass-uri (threads 2/4/6). - tasks/voice-bench-results*.md: summary markdown per pass. - tasks/lessons.md: HT contention rule — cpu_threads = physical cores, rulează sweep nu single-point pentru ML inference compute-bound. Budget updated în plan-uri: STT p50 1.5s → 2.5s, perceived 4s → 5s p50. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
40 lines
3.7 KiB
Markdown
40 lines
3.7 KiB
Markdown
# Lessons Learned
|
||
|
||
Lecții capturate din corectările lui Marius. Citește acest fișier la începutul oricărei sesiuni de cod (înainte de plan mode) și aplică lecțiile relevante. Iterează neobosit pentru a evita rate drop-uri pe greșeli repetate.
|
||
|
||
**Format per lecție:**
|
||
|
||
```
|
||
## <titlu scurt>
|
||
**Data:** YYYY-MM-DD
|
||
**Context:** ce făceam când a apărut corectarea
|
||
**Greșeala:** ce am făcut greșit
|
||
**Regula:** ce să fac în schimb, în viitor
|
||
**Când se aplică:** trigger-uri concrete (fișiere, task-uri, situații)
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- Lecțiile se adaugă mai jos, cele mai noi sus. -->
|
||
|
||
## Mai multe threads ≠ mai rapid — fitează `cpu_threads` pe physical cores, nu logical
|
||
**Data:** 2026-05-27
|
||
**Context:** Benchmark `tools/voice_bench.py` pentru faster-whisper `small` int8 pe i7-6700T (4 physical / 8 logical cores). Marius a urcat VM-ul de la 2 → 4 → 6 cores online, așteptând că mai multe = mai rapid.
|
||
**Greșeala:** Presupoziție implicită că `cpu_threads=N` scalează liniar cu N. La 6 threads `small.p50` a regresat la 2.79s vs 2.25s la 4 threads (+24% MAI LENT). Era ușor de ratat dacă rulam doar un singur pass.
|
||
**Regula:** Pentru workload-uri compute-bound (int8/fp16 ML inference, video encode, criptografie) setează `cpu_threads = numărul de PHYSICAL cores`, NU logical. Hyperthreads adaugă synchronization overhead și memory bandwidth contention fără paralelism real. Sweet spot tipic: `min(num_physical_cores, $optimal_threads)`. Verifică cu `lscpu` (Core(s) per socket × Socket(s) = physical; CPU(s) = logical). Dacă faci benchmark, rulează SWEEP nu single point — 2/4/6/8 threads să vezi unde e curba reală.
|
||
**Când se aplică:** Configurare `cpu_threads`, `OMP_NUM_THREADS`, `MKL_NUM_THREADS`, `torch.set_num_threads()`, ffmpeg `-threads`, sau orice runtime ML/inference. Mai ales pe Proxmox VM-uri unde "more cores online" sună ca îmbunătățire. Întreabă-te: e workload compute-bound (yes → physical only) sau IO-bound (yes → logical OK)?
|
||
|
||
## Nu șterge crontab-uri din sistem fără confirmare explicită
|
||
**Data:** 2026-05-20
|
||
**Context:** Marius a cerut să șteargă "newsletter test din cron jobs". Am interpretat că `check_newsletter_cercetasi.py` din crontab de sistem face parte din "newsletter test".
|
||
**Greșeala:** Am inclus în scop un crontab de sistem care nu fusese menționat explicit. "newsletter test" se referea doar la job-ul `newsletter-test` din `cron/jobs.json`.
|
||
**Regula:** Crontab-ul de sistem (`crontab -l`) este separat de `cron/jobs.json`. Nu îl modifica fără instrucțiuni explicite. Dacă scope-ul nu e clar, întreabă înainte de a acționa pe crontab sistem.
|
||
**Când se aplică:** Orice task care implică ștergerea sau modificarea cron jobs — distinge întotdeauna între `cron/jobs.json` (APScheduler) și crontab-ul de sistem.
|
||
|
||
## Nu scrie manual în index.json — rulează update_notes_index.py
|
||
**Data:** 2026-04-29
|
||
**Context:** Salvam o notiță din Facebook reel în memory/kb/. Am adăugat manual o intrare în index.json cu schema greșită (`id` + `path` în loc de `file`), ceea ce a blocat notes.html pe "Se încarcă..." cu un TypeError în renderNoteCard.
|
||
**Greșeala:** Am editat index.json direct, cu o schemă diferită față de ce produce update_notes_index.py.
|
||
**Regula:** Niciodată nu scriei manual în `memory/kb/index.json`. Fluxul corect: (1) creezi fișierul `.md` în `memory/kb/<categorie>/`, (2) rulezi `python3 tools/update_notes_index.py`. Dacă ai nevoie să salvezi o notiță din Facebook/video, folosești `scripts/transcribe_video.sh <URL> <lang> --save-kb` care face totul corect.
|
||
**Când se aplică:** Orice salvare de notiță în KB (Facebook, YouTube, coaching, insights, orice). Dacă ești tentat să `json.dump` în index.json — stop, rulează scriptul.
|