reordered our tests to mirror llm_compressor for prepare_plugins/validate order
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@@ -55,9 +55,9 @@ class TestLlama4MoeAuxFree(unittest.TestCase):
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prepare_plugins(cfg)
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cfg = validate_config(cfg)
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cfg = validate_config(cfg)
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normalize_config(cfg)
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normalize_config(cfg)
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prepare_plugins(cfg)
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dataset_meta = load_datasets(cfg=cfg)
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dataset_meta = load_datasets(cfg=cfg)
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model, _, _ = train(cfg=cfg, dataset_meta=dataset_meta)
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model, _, _ = train(cfg=cfg, dataset_meta=dataset_meta)
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@@ -57,9 +57,9 @@ class TestMoeAuxFree(unittest.TestCase):
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}
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}
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)
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)
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prepare_plugins(cfg)
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cfg = validate_config(cfg)
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cfg = validate_config(cfg)
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normalize_config(cfg)
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normalize_config(cfg)
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prepare_plugins(cfg)
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dataset_meta = load_datasets(cfg=cfg)
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dataset_meta = load_datasets(cfg=cfg)
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model, _, _ = train(cfg=cfg, dataset_meta=dataset_meta)
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model, _, _ = train(cfg=cfg, dataset_meta=dataset_meta)
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@@ -71,9 +71,9 @@ class TestMoeAuxParity(unittest.TestCase):
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cfg1.moe_update_rate = 0.01
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cfg1.moe_update_rate = 0.01
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cfg1.moe_update_momentum = 0.9
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cfg1.moe_update_momentum = 0.9
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cfg1.moe_bias_cap = 2.0
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cfg1.moe_bias_cap = 2.0
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prepare_plugins(cfg1)
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cfg1 = validate_config(cfg1)
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cfg1 = validate_config(cfg1)
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normalize_config(cfg1)
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normalize_config(cfg1)
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prepare_plugins(cfg1)
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dataset_meta1 = load_datasets(cfg=cfg1)
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dataset_meta1 = load_datasets(cfg=cfg1)
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model1, _, trainer1 = train(cfg=cfg1, dataset_meta=dataset_meta1)
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model1, _, trainer1 = train(cfg=cfg1, dataset_meta=dataset_meta1)
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loss1 = _last_logged_loss(trainer1)
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loss1 = _last_logged_loss(trainer1)
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@@ -55,9 +55,9 @@ class TestQwen3MoeAuxFree(unittest.TestCase):
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)
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prepare_plugins(cfg)
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cfg = validate_config(cfg)
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cfg = validate_config(cfg)
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normalize_config(cfg)
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normalize_config(cfg)
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prepare_plugins(cfg)
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dataset_meta = load_datasets(cfg=cfg)
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dataset_meta = load_datasets(cfg=cfg)
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model, _, _ = train(cfg=cfg, dataset_meta=dataset_meta)
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model, _, _ = train(cfg=cfg, dataset_meta=dataset_meta)
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@@ -56,9 +56,9 @@ class TestRingMoeAuxFree(unittest.TestCase):
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}
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}
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)
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)
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prepare_plugins(cfg)
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cfg = validate_config(cfg)
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cfg = validate_config(cfg)
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normalize_config(cfg)
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normalize_config(cfg)
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prepare_plugins(cfg)
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dataset_meta = load_datasets(cfg=cfg)
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dataset_meta = load_datasets(cfg=cfg)
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model, _, _ = train(cfg=cfg, dataset_meta=dataset_meta)
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model, _, _ = train(cfg=cfg, dataset_meta=dataset_meta)
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