~20KB
Nunca pierdas un training run. Tu watchdog de modelos. 20KB.
Watchdog de checkpoints que detecta fallos de entrenamiento con inferencia real.
LinuxEl problema
Los training runs cuestan cientos a miles de dólares en GPU. Cuando los gradientes explotan a las 2AM, el entrenamiento sigue corriendo por horas quemando dinero en checkpoints corruptos. TensorBoard muestra curvas de loss pero no detecta degradación semántica. W&B requiere cuenta cloud y Python.
La solucion
OmniGuardian vigila tu directorio de checkpoints con inotify. Cuando aparece un checkpoint nuevo, escanea cada tensor por NaN/Inf, mide drift de pesos, y corre un test de inferencia rápido para verificar coherencia. Si la calidad cae, alerta inmediatamente. Corre en CPU — nunca compite con tu GPU.
Por Qué Bare-Metal Importa
Un watchdog de training debe ser invisible — no puede robar memoria GPU ni competir por CPU. Con 20KB y cero dependencias, OmniGuardian usa mmap para leer checkpoints y corre inferencia en CPU. Es la única herramienta que verifica calidad semántica durante el entrenamiento sin tocar la GPU.
Especificaciones Técnicas
| Característica | Valor |
|---|---|
| Binary Size | ~20KB |
| Function | Training checkpoint watchdog with inference testing |
| Detection | NaN/Inf, weight drift, semantic degradation |
| Dependencies | None — runs on CPU alongside GPU training |
| Monitoring | inotify — detects new checkpoints instantly |
| Alert | Stdout + optional webhook |
Comparación
| OmniGuardian | TensorBoard | Weights & Biases | |
|---|---|---|---|
| Size | ~20KB | Python + TensorFlow | Python + cloud agent |
| Runs inference | Yes — detects semantic degradation | No — only loss curves | No — only metrics |
| NaN detection | Scans every tensor in checkpoint | Only if training logs it | Only if training logs it |
| Uses GPU | No — CPU only, does not compete with training | No | No |
| Dependencies | None | Python, TensorFlow | Python, cloud account |
| Works offline | Yes | Yes | No (cloud required) |
Casos de Uso
Training Nocturno
Lanza un training y ve a dormir. OmniGuardian vigila cada checkpoint. Si el modelo se degrada, recibes una alerta.
Gate de Calidad de Fine-tune
Durante el fine-tuning, verifica que el modelo aprende el dominio objetivo sin olvidar capacidad general.
Training Distribuido
Corre en cada nodo de training. Verifica que la sincronización de gradientes no causa divergencia entre workers.
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