BitNet CPU-Universal — Inferência 1.58-bit local-first + Tool-Calling PT-BR

Inferência 1.58-bit local-first, sem CUDA, sem cloud, sem telemetria. Fine-tuning local CPU-only para tool-calling em português via MCP, parser v2 com normalização de nomes, multi-tool, heurística de confiança e retry automático, e memória cross-agent via mem0.

Fork de microsoft/BitNet + BitNet Studio (server Python) com adapter QLoRA Falcon3-3B-Instruct fine-tuned para 10 ferramentas Protheus-RAG em PT-BR.

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O que é este projeto

BitNet CPU-Universal é uma stack completa de inferência de LLM 100% local que evoluiu de um fork C++ de pesquisa para um sistema produtivo com:

1. BitNet C++ — Engine de inferência 1.58-bit com 5 níveis algébricos (L1-L5)
2. BitNet Studio — Server Python com MCP bridge, fine-tuning local, e tool-calling
3. Falcon3-3B Adapter — Modelo fine-tuned CPU-only para responder em PT-BR e invocar 10 ferramentas Protheus-RAG via <tool_call>

Para quem é: Desenvolvedores e organizações que precisam de LLM offline, privado e soberano — especialmente no ecossistema TOTVS Protheus (AdvPL/TLPP), com acesso a RAG interno, dicionário de dados, e memória persistente entre sessões.

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TL;DR (4 comandos)

# 1. Clone e setup
git clone --recursive https://github.com/peder1981/BitNet.git &&cd BitNet
conda create -n bitnet python=3.10 -y && conda activate bitnet
pip install -r bitnet-studio/pyproject.toml
# 2. Fine-tune local CPU (Falcon3-3B, 250 steps, ~4h)cd bitnet-studio
python finetune_local.py # gera adapter em adapters/f3b-ptbr-tools-v4/# 3. Testar tool-calling (72 testes exaustivos, ~2h)
python test_50x_file.py # valida extração de JSON com parser v2# 4. Testar parser v2 (26 testes unitários, <1s)
python test_parser_v2.py # normalização, multi-tool, heurística, retry

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Evolução do adapter (v1 → v4)

Versão	Dataset	Exemplos	Steps	Pass rate	Parser	Status
v1	ptbr_tools_train_large.jsonl	162	150	38.9%	v1 (6 fallbacks)	✅ Commit
v2	ptbr_tools_train_v2.jsonl	220	180	31.9%	v1	❌ Regressão
v3	ptbr_tools_train_v3.jsonl	362	250	52.8% (72x)	v2	✅ Commit
v4	ptbr_tools_train_v4.jsonl	512	350	91.7% (72x)	v2	✅ Melhor

91.7% (55/60) no teste exaustivo 72x com min_new_tokens=25, do_sample=False (greedy). Breakdown: tools de consulta 100% (25/25), tools mem0 100% (25/25), negativos 50% (5/10). Teste rápido (1 iteração): 83.3% (10/12).

Otimização de min_new_tokens

O modelo gerava <|im_end|> prematuramente antes da tool call. min_new_tokens força um mínimo de tokens:

min_new_tokens	Consulta	mem0	Negativos	Total
20	100% (5/5)	0% (0/5)	100% (2/2)	91.7%
25	100% (5/5)	100% (5/5)	50% (1/2)	91.7%
30	60% (3/5)	80% (4/5)	100% (2/2)	75.0%

25 é o ponto ótimo com adapter v4 — todas as tools a 100%. Negativos a 50% porque min_new_tokens=25 força geração de tool call mesmo para não-tools.

O que mudou em v3

Dataset (362 exemplos):

• 162 exemplos originais + 150 positivos extra + 50 negativos (4 mensagens)
• Foco em tools com baixo acerto no v1: mem0_search, mem0_delete, consultar_dicionario_direto

Parser v2 (tool_engine.py):

• Normalização de nomes: protheus-rag-mem0-stats → protheus-rag__mem0_stats
• Fallback 2b: tag com nome mas sem JSON braces
• parse_all_tool_calls: extrai múltiplas tool calls com deduplicação
• should_use_tool: heurística de confiança com word boundaries
• build_retry_prompt: prompt de correção para tool calls malformadas
• 26/26 testes unitários passando (100%)

Configuração:

• min_new_tokens: 25 (ponto ótimo — evita stop prematuro com <|im_end|>)
• do_sample: False (greedy — determinístico, mais estável)
• max_tokens: 128, temperature: N/A (greedy)
• LoRA r=16, alpha=32, MAX_SEQ_LEN=128
• 250 steps, ~4h em CPU (Ryzen 9, 12 threads)

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Stack atual (2026-06-26)

BitNet C++ (núcleo de pesquisa)

Engine de inferência 1.58-bit com 5 níveis algébricos demonstrando "inferência CPU via álgebra esquecida":

Nível	Operação	Ganho	Status
L1 I2_S	Quantização ternária {-1,0,+1}	20× menos memória	✅ Produção
L2 WHT	Walsh-Hadamard W = H·D·H	Zero multiplicações	✅ Pesquisa
L3 ACDC	FWHT em circulant O(n log n)	+144% Falcon3-3B	✅ Produção
L4 Tropical	Atenção esparsa (max,+)	+29% adaptive-K	✅ Produção
L5 HRR	Memória holográfica	O(n log d) binding	🔄 Reserva

Ver docs/theory/ para fundamentação matemática completa.

BitNet Studio (server Python + fine-tuning)

bitnet-studio/
├── studio/
│ └── server/
│ ├── tool_engine.py ← Parser v2: 6 fallbacks + normalização + multi-tool + heurística
│ ├── mcp_bridge.py ← Bridge MCP para 10 tools protheus-rag
│ ├── api.py ← Loop agentic com retry e pre-filtro heurístico
│ └── inference.py ← Geração com adapter QLoRA
├── finetune_local.py ← Fine-tune 100% CPU (Falcon3-3B, QLoRA)
├── test_50x_file.py ← Teste exaustivo 72 rodadas (6×12 perguntas)
├── test_parser_v2.py ← Teste unitário do parser v2 (26 testes)
├── data/
│ ├── gen_dataset_v3.py ← Gerador dataset v3 (362 exemplos)
│ └── gen_dataset_v3_1.py ← Gerador dataset v3.1 (502 exemplos)
└── adapters/
├── f3b-ptbr-tools-local/ ← Adapter v1 (150 steps)
├── f3b-ptbr-tools-v3/ ← Adapter v3 (250 steps, 52.8%)
└── f3b-ptbr-tools-v4/ ← Adapter v4 (350 steps, 91.7%) — atual

Ferramentas disponíveis (MCP — protheus-rag):

Tool	Função	Exemplo de uso
consultar_base_direta	Busca direta no RAG AdvPL/TLPP	"Como funciona MaFisCalc?"
consultar_base_interna	Consulta interpretada via LLM	"Como funciona o faturamento?"
consultar_dicionario_direto	Dicionário de dados Protheus	"Quais campos tem SA1?"
buscar_reversa_direto	Busca no framework Reversa	"Como usar reversa-scout?"
consultar_reversa_rag	Consulta interpretada Reversa	"Como criar REST endpoint TLPP?"
mem0_search	Busca memórias do usuário	"O que sabemos sobre cliente João?"
mem0_add	Adiciona memória	"Anote: cliente prefere e-mail"
mem0_list	Lista todas memórias	"Liste memórias salvas"
mem0_stats	Estatísticas da base	"Quantas memórias temos?"
mem0_delete	Remove memória	"Apague memória sobre teste"

Parser v2 de tool_call (robustez):

• 6 níveis de fallback progressivos (bloco completo, truncado, code fence, JSON puro, regex)
• Normalização de nomes: dashes para double underscores
• Fallback 2b: tag com nome mas sem JSON braces
• parse_all_tool_calls: extrai múltiplas tool calls com deduplicação
• should_use_tool: heurística de confiança com word boundaries (10 tools)
• build_retry_prompt: prompt de correção para tool calls malformadas
• JSON multiline com balanced braces
• 26/26 testes unitários passando (100%)

Protocolo mem0 (cross-agent)

Memória persistente compartilhada entre agentes (Claude, OpenCode, Windsurf, Devin) via namespace default. Regra mandatória: RAG local primeiro — consultar mem0_search antes de qualquer busca externa.

Configurado em AGENTS.md e CLAUDE.md.

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Fine-tuning local (100% CPU)

Setup de dados

cd bitnet-studio
# Dataset v3: 362 exemplos de tool-calling em PT-BR# Formato: mensagens com role=user/assistant, tool calls em tags

Treinamento

# Falcon3-3B-Instruct + QLoRA (r=16, alpha=32, target_modules=all linear)# 250 steps, batch_size=1, gradient_accumulation=2# ~59s/step = ~4h total em CPU (Ryzen 9, 12 cores)
python finetune_local.py

Resultados do adapter v4

Metrica	Valor
Base model	tiiuae/Falcon3-3B-Instruct
Adapter path	adapters/f3b-ptbr-tools-v4/
Steps	350
Dataset	512 exemplos (v4)
Tempo total	~197 min (~3.3h)
Tempo/step	~33s
Loss final	0.13
Pass rate	91.7% (72x) / 83.3% (quick)
Hardware	CPU-only (12 threads)

Validacao

# Teste rapido (12 perguntas, 1 iteracao, ~20min)
python test_quick.py
# Teste exaustivo (72 testes = 12 perguntas x 6 iteracoes, ~2h)
python test_50x_file.py

Resultado: 91.7% acerto (55/60 testes) com min_new_tokens=25 e do_sample=False.

Teste do parser v2 (unitario)

python test_parser_v2.py # 26 testes, <1s

Resultado: 26/26 testes passando (100%).

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Uso

Inferência C++ (air-gapped)

# Setup (uma vez)
python setup_env.py -md models/BitNet-b1.58-2B-4T -q i2_s
# Uso offline permanente
python run_inference.py \
-m models/BitNet-b1.58-2B-4T/ggml-model-i2_s.gguf \
-p "Resuma este prontuário:" -n 200 -t 4

Tool-calling com Falcon3 (Python)

fromtransformersimportAutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrompeftimportPeftModelfromstudio.server.tool_engineimportparse_tool_call# Carregar base + adapterbase=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tiiuae/Falcon3-3B-Instruct")
model=PeftModel.from_pretrained(base, "adapters/f3b-ptbr-tools-v4")
# Gerar respostaprompt="<|user|>\nComo funciona MaFisCalc?\n<|assistant|>\n"output=model.generate(**tokenizer(prompt, return_tensors="pt"), max_new_tokens=256)
response=tokenizer.decode(output[0])
# Extrair tool call (parser v2: 6 fallbacks + normalizacao + multi-tool)tc=parse_tool_call(response, TOOLS)
iftc:
print(f"Tool: {tc.name}, Args: {tc.arguments}")

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Testes

C++ (kernels algébricos)

cd build && ctest --output-on-failure
# esperado: 15/15 PASS (default CI)# ou 16/16 com -DBITNET_ENABLE_ACDC_RECT=ON

Cobre: kernel L1-L5 (WHT, FWHT, ACDC, tropical, HRR, K_i8 cache), property-based tests com 100-1000 iters cada.

Python (tool-calling)

cd bitnet-studio
# Teste do parser v2 (26 testes unitários, <1s)
python test_parser_v2.py
# Teste exaustivo (72 testes, ~2h) — salva progresso em arquivo
python test_50x_file.py
# Resultado: test_50x_progress.log + test_50x_results.json

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Documentação

Decisão e arquitetura

• ROADMAP.md — Roadmap público
• docs/decision-matrix.md — Quando usar L1/L3/L4/L5
• docs/hardware-compatibility.md — Matriz CPU → modo
• docs/invariants.md — P1-P7 canônicas
• docs/findings-cpu-universal.md — Validação empírica

Teoria (referência acadêmica)

• docs/theory/00-index.md — Índice
• docs/theory/01-ternary-algebra.md — Quantização ternária
• docs/theory/02-wht-decomposition.md — WHT
• docs/theory/03-acdc-structured-layers.md — ACDC
• docs/theory/04-tropical-algebra.md — Semiring (max,+)
• docs/theory/05-holographic-memory.md — HRR
• docs/theory/06-5-levels.md — Sumário 1 página

Walkthroughs

• examples/medical_offline.md — Médico
• examples/legal_offline.md — Advogado
• examples/finance_offline.md — Financeiro

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Arquitetura do código

C++ (inferência 1.58-bit)

src/
ggml-bitnet-mad.cpp ← Kernel I2_S (AVX2 + NEON), L1
ggml-bitnet-lut.cpp ← Kernels TL1/TL2 lookup-table, L1
ggml-bitnet-wht.cpp ← WHT zero-multiplicação, L2
ggml-bitnet-fwht.cpp ← FWHT + ACDC O(n log n), L3
ggml-bitnet-tropical.cpp ← Atenção tropical (max,+), L4
ggml-bitnet-hrr.cpp ← Memória holográfica, L5
ggml-bitnet-dispatch.cpp ← Dispatch L3-L5
ggml-bitnet-kv-cache.cpp ← K_i8 cache
ggml-bitnet-common.cpp ← Utilitários
include/ ← Headers L1-L5
utils/ ← Benchmarks L1-L5

Python (BitNet Studio)

bitnet-studio/
├── studio/server/
│ ├── tool_engine.py ← Parser v2: 6 fallbacks + normalização + multi-tool + heurística
│ ├── mcp_bridge.py ← Integração MCP (protheus-rag)
│ ├── api.py ← Loop agentic com retry e pre-filtro heurístico
│ └── inference.py ← Geração com adapter
├── finetune_local.py ← Fine-tune QLoRA CPU
├── test_50x_file.py ← Teste exaustivo 72 rodadas
├── test_parser_v2.py ← Teste unitário parser v2 (26 testes)
├── data/ ← Datasets e geradores
└── adapters/ ← Checkpoints QLoRA

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Restrições fundadoras

• CPU only — GPU kernels proibidos (NO-02)
• Sem cloud, sem telemetria (NO-06, NO-07)
• Sem mudança no formato GGUF (NO-03)
• Patches vendored — 3rdparty/llama.cpp/ read-only

Licença

MIT — ver LICENSE.

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v5.0 — README atualizado em 2026-06-27.v4.2 → v5.0: adapter v4 atinge 91.7% (72x) com dataset v4 (512 exemplos), fix ChatML no test_50x_file.py, do_sample=False (greedy), min_new_tokens=25. Todas as 10 tools a 100%. Negativos 50%.