ml: 显存预算按 19–20 GB 落地 + ort 本地副本入库 + R4 复跑（feat_dyn）通过

- 显存：APG batch 128→48（实测 d=192 下 128 无论 plans 60/150 都 OOM，崩前已分配 17.85 GiB；48/plans150=13.08、48/60=7.67）；新增 ml/common/vram.py 每进程硬帽 VRAM_FRAC=0.78 并把 vram 峰值写进 train/APG 日志、监控页加「显存峰值」卡与按 20 GB 预算的显存条；smoke.json 补 apg 段并让自检带 --config。
- 自检修复：find_bash 兼容便携版 git 的 mingw64 布局（本机原返回 None → 网页「开始训练」起不动）；selftest_proc.alive 读中文 tasklist 的 GBK 崩溃；rec 值非法 JSON 时静默丢项；gen_resume 判据剔除 plan_ms/cert.ms 两个墙钟字段（旧判据恒 false）。整轮重跑 7/8 通过、3.5 分钟，仅 train_term 为 Windows 真实限制（TERM 送不到原生 python）。
- vendor: onnxruntime-web 1.20.1 本地副本入库（约 33 MB），查看器与 R4/R9 探针不再依赖 npm/CDN；.gitignore 同步移除该目录。
- docs: 第八节 R4 复跑（feat_dyn 新模型）：部署口径 P99 12.67 通过；WebGPU 首次实测 27.09（有界面窗口，adapter nvidia ampere）；viewer_ref 随机模型 planP99 131 / starve 32.7% / lookaheadP99 170 / certFailWhy time 948 / tickGapMax 736，三条判读留给实现方。

ml/monitor.html

@@ -436,6 +436,7 @@ function renderKpis() {
     tile('展开内到达比例', pct(r.reach_frac), '误差 < 1 mm 且姿态 < 0.5°', '', last('reach_frac'), COLORS[2]);
     tile('闭环到达率', pct(e.success) + dlt('success'), `最好 ${pct(best)}`, '', evs('success'), COLORS[2]);
     tile('碰撞率', pct(e.collision_rate, 2) + dlt('collision_rate', -1), '关安全层', e.collision_rate > 0.03 ? 'warn' : '', evs('collision_rate'), COLORS[3]);
+    tile('显存峰值', isNum(r.vram) ? `${r.vram.toFixed(2)}<small>GiB</small>` : '—', '预算 19–20 GB（整卡 24，桌面占 4–5）', r.vram > 17 ? 'bad' : r.vram > 14 ? 'warn' : '', last('vram'), COLORS[1]);
   } else {
     const sps = r.samples_per_s;
     tile('总损失', fmt(r.loss, 4), `MF ${fmt(r.mf)} · FK ${fmt(r.fk_cm)} cm`, '', ema(last('loss'), 0.9), COLORS[0]);
@@ -443,6 +444,7 @@ function renderKpis() {
     tile('闭环到达率', pct(e.success) + dlt('success'), evals.length ? `最好 ${pct(best)} · @${e.x.toLocaleString()} 步` : '尚未评估', '', evs('success'), COLORS[2]);
     tile('碰撞率', pct(e.collision_rate, 2) + dlt('collision_rate', -1), '关安全层，部署另有护栏', e.collision_rate > 0.03 ? 'warn' : '', evs('collision_rate'), COLORS[3]);
     tile('梯度范数', fmt(r.gnorm), '裁剪阈值 1.0', r.gnorm > 5 ? 'warn' : '', ema(last('gnorm'), 0.9), COLORS[4]);
+    tile('显存峰值', isNum(r.vram) ? `${r.vram.toFixed(2)}<small>GiB</small>` : '—', '预算 19–20 GB（整卡 24，桌面占 4–5）', r.vram > 17 ? 'bad' : r.vram > 14 ? 'warn' : '', last('vram'), COLORS[1]);
   }
   $('kpis').innerHTML = tiles.map(t => t.html).join('');
   [...$('kpis').querySelectorAll('canvas')].forEach((cv, i) => spark(cv, tiles[i].sp, tiles[i].color));
@@ -477,7 +479,7 @@ async function poll() {
       render();
     }
     const P = lastStatus.pipeline, busy = (job && job.running) || (P && P.current);
-    if (DEMO) { setPill('demo', '示例数据'); if (!$('demobar')) $('pipe').insertAdjacentHTML('beforebegin', `<div class="demobar" id="demobar">这是示例数据，不是你的训练。${location.protocol === 'file:' ? '直接双击 monitor.html 只能看示例；' : ''}看真实训练请双击 ml/console.bat（或 python -m ml.monitor --open）。</div>`); }
+    if (DEMO) { setPill('demo', '示例数据'); if (!$('demobar')) $('pipe').closest('.hero').insertAdjacentHTML('beforebegin', `<div class="demobar" id="demobar">这是示例数据，不是你的训练。${location.protocol === 'file:' ? '直接双击 monitor.html 只能看示例；' : ''}看真实训练请双击 ml/console.bat（或 python -m ml.monitor --open）。</div>`); }
     else if (busy) setPill('live', `运行中 · ${P && P.current ? SM[P.current]?.n || P.current : '启动中'}`);
     else if (cur && Date.now() / 1000 - lastMtime < 120) setPill('live', `运行中 · ${ago(lastMtime)}更新`);
     else setPill('', '空闲');
@@ -531,15 +533,16 @@ function renderStatus(s) {
 
   // GPU
   const G = s.gpu || [];
+  const BUD = (s.vram_budget_gb || 24) * 1024;      // 显存预算（MB）：桌面常驻占 4–5 GB，不能按整卡 24 GB 看
   $('gputime').textContent = G.length ? '实时' : '';
   $('gpu').innerHTML = G.length ? G.map(g => {
     const u = g.util ?? 0, C = 2 * Math.PI * 50, col = u > 85 ? css('--ok') : u > 50 ? css('--accent') : css('--warn');
-    const memP = 100 * g.mem_used / g.mem_total, tc = g.temp > 83 ? css('--bad') : g.temp > 75 ? css('--warn') : css('--c6');
+    const memP = 100 * g.mem_used / BUD, tc = g.temp > 83 ? css('--bad') : g.temp > 75 ? css('--warn') : css('--c6');
     const row = (k, v, p, c) => `<div class="gr"><div class="l"><span>${k}</span><b>${v}</b></div><div class="mini"><div style="width:${Math.min(100, p)}%;background:${c}"></div></div></div>`;
     return `<div class="gpuwrap"><div class="ring"><svg width="116" height="116"><circle cx="58" cy="58" r="50" stroke="#1b2433" stroke-width="10" fill="none"/>
       <circle cx="58" cy="58" r="50" stroke="${col}" stroke-width="10" fill="none" stroke-linecap="round" stroke-dasharray="${C}" stroke-dashoffset="${C * (1 - u / 100)}" style="transition:stroke-dashoffset .6s"/></svg>
       <div class="c"><div><b>${u}%</b><span>利用率</span></div></div></div>
-      <div class="gpurows">${row('显存', `${(g.mem_used / 1024).toFixed(1)} / ${(g.mem_total / 1024).toFixed(0)} GB`, memP, css('--accent2'))}
+      <div class="gpurows">${row('显存', `${(g.mem_used / 1024).toFixed(1)} / ${(BUD / 1024).toFixed(0)} GB 预算（整卡 ${(g.mem_total / 1024).toFixed(0)}）`, memP, memP > 100 ? css('--bad') : memP > 85 ? css('--warn') : css('--accent2'))}
       ${row('温度', `${g.temp} °C`, g.temp, tc)}${row('功耗', g.power != null ? `${Math.round(g.power)} W` : '—', g.power ? g.power / 3.5 : 0, css('--c7'))}</div></div>
       <div class="gname">${g.name}</div>`;
   }).join('<hr style="border:none;border-top:1px solid var(--line);margin:14px 0">') : empty('未检测到 nvidia-smi');