feat(monitor): 用时改为按阶段累计——"总用时"=各阶段之和、"本步用时"=该阶段累计，停止后再"继续训练"不再归零（训练跑 5 万步停一次，之前那段的时间会保留）；只有产物被归档、要从头重做的阶段才清零；本次改动前完成的老记录用 start/end 兜底；停止与流水线退出两处记账幂等（实测 180 s 不翻倍）

ml/monitor.py

@@ -216,9 +216,27 @@ def stage_progress(st, s):
     return {'frac': None, 'label': '进行中'}
 
 
+def stage_elapsed(pl, now=None):
+    """每个阶段的累计用时（秒）：pipeline.json 的 time{阶段: 秒} 是不含当前段的累计，运行中的阶段
+    再把"这一段"实时加上。老记录（没有 time 字段）用 start/end 的差值兜底。
+    网页的「总用时」＝各阶段之和，「本步用时」＝当前阶段这条 —— 确定/续跑都不归零。"""
+    now = now or time.time()
+    acc = pl.get('time') or {}
+    cur = pl.get('current')
+    out = {}
+    for k, r in (pl.get('stages') or {}).items():
+        t = acc.get(k)
+        if t is None and r.get('start') and r.get('end'): t = r['end'] - r['start']
+        t = t or 0
+        if k == cur and r.get('start') and r.get('end') is None: t += max(0.0, now - r['start'])
+        out[k] = round(t, 1)
+    return out
+
+
 def pipeline():
     d = jload(os.path.join(ROOT, RUNS, 'pipeline.json'))
     if not d: return None
+    d['elapsed'] = stage_elapsed(d)
     cur = d.get('current')
     if cur and cur in d['stages']:
         try: d['progress'] = stage_progress(cur, d['stages'][cur])