research(ict,#8236): ICT-45 pilote inoculation 9B — 3e taille (bifurcation recule et s'adoucit)

MyIA.AI.Notebooks/IIT/ICT-Series/scripts/fit_jlens_local.py

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 """Fit local J-lens par taille (sous-grain (c) #8236).
 
 Reproduit la construction du lens publie 9B (neuronpedia/jacobian-lens,
-Salesforce-wikitext n=458, min_chars 600) sur Qwen3-1.7B-Base et
-Qwen3.5-2B-Base, aux profondeurs de calibration SAE (frac 0.25/0.5) :
+Salesforce-wikitext n=458, min_chars 600) sur Qwen3-1.7B-Base,
+Qwen3.5-2B-Base et Qwen3.5-9B-Base, aux profondeurs de calibration SAE
+(frac 0.25/0.5) :
 
   1.7B (28 couches) : source_layers [7, 14]
   2B   (24 couches) : source_layers [6, 12]
+  9B   (32 couches) : source_layers [8, 16]
 
 target = logits finaux (defaut). Le checkpoint de fit est resumable
 (checkpoint_path + resume=True) ; le lens final est sauvegarde via
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 import argparse
 import hashlib
 import json
+import logging
 import time
 from pathlib import Path
 
@@ -28,6 +31,7 @@
 MODELS = {
     "Qwen/Qwen3-1.7B-Base": [7, 14],  # 28 couches : frac 0.25 / 0.5
     "Qwen/Qwen3.5-2B-Base": [6, 12],  # 24 couches : frac 0.25 / 0.5
+    "Qwen/Qwen3.5-9B-Base": [8, 16],  # 32 couches : frac 0.25 / 0.5
 }
 FITS_DIR = Path("C:/dev/jlens_fits")
 
@@ -45,6 +49,10 @@ def main() -> None:
     )
     args = ap.parse_args()
 
+    # Progression per-prompt du fitter jlens (sinon WARNING seul = silence
+    # pendant des heures sur un fit 9B ~15 h).
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s %(message)s")
+
     import jlens
     from jlens.examples import load_wikitext_prompts