ml: 显存预算按 19–20 GB 落地（APG batch 128→48 + 每进程硬帽 + vram 上日志/网页）；自检四处判据与环境坑修好，整轮 7/8 通过 3.5 分钟

- ml/configs/apg.json：batch 128→48。本机实测（d=192 同结构、每进程 19.2 GB 硬帽、1 步即到位）batch=128 无论 plans 取 60 还是 150 都 OOM（崩前已分配 17.85 GiB；d=32 小模型也 17.54 GiB，说明是展开图吃显存而非模型大小）；48/plans=150 为 13.08、48/60 为 7.67。展开长度 plans 没动，降 plans 会把长任务绕出段截掉。
- ml/common/vram.py（新）：limit() 设每进程帽 VRAM_FRAC 默认 0.78≈18.7 GiB 并打印上限；peak_gib() 供日志。train.py 与 apg_finetune.py 调用，每条记录新增 vram 字段（实测 train batch=1024 → 2.71，APG 自检档 → 0.33）。没帽时 APG 会把整卡顶到 23.6 GB、连桌面一起挤掉。
- ml/monitor.py / monitor.html：状态带 vram_budget_gb（默认 20，VRAM_BUDGET_GB 可改），GPU 显存条按预算算并超线变色，指标卡加「显存峰值」（>14 黄 >17 红）。headless 加载渲染 DOM 复核过。
- ml/configs/smoke.json 补 apg 段（batch=8）+ selftest.sh 的 APG 两项带 --config：原先不带 → 自检第 6 项按正式 batch=128 跑，本机必 OOM。
- ml/selftest.sh：gen_resume 判据由 cmp -s 改为剔除 plan_ms/cert.ms 两个墙钟字段后逐条比（旧判据恒 false）；rec() 值非合法 JSON 时记 false 不再静默丢项。
- ml/selftest_proc.py：alive() 读 tasklist 改 text=True+errors='replace' 并防 None（中文 Windows 表头 GBK 会让读线程抛 UnicodeDecodeError→stdout=None→TypeError）；wait_pids 带上最后一次异常。
- ml/monitor.py find_bash()：便携版 git 的 mingw64 布局要再上一层找 bash，并兜 which('bash')（排除 System32 的 WSL）。本机原先返回 None → 网页「开始训练」起不动、自检进程两项没跑。
- 整轮自检重跑：gen_resume/prep_rerun/train_stop/train_stopfile/apg_resume/tree_killed/survive_parent_exit 全 true，仅 train_term false（timeout 的 TERM 送不到原生 python，rc=124 硬杀）；用时 3.5 分钟。
- 文档：新增第七节（显存实测表、自检 8 项结果、四条判据/环境坑、本机改动清单）；A-3 改为「实现方已改、待复跑验证」，C-5/C-6 标为已实测，D 组复核后关闭。

ml/common/vram.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+"""显存预算（2026-10-18 本机实测后加）。
+用户定的预算：这台 3090 只有 19–20 GB 能给训练用——Windows + 4K 桌面常驻就占掉 4–5 GB（空载 nvidia-smi 4.4 GB）。
+  limit()     给本进程设硬帽（VRAM_FRAC，默认 0.78 ≈ 18.7 GiB）。超限时在自己的反向里早失败，
+              而不是把桌面挤到没有显存（整机卡顿、别的应用崩），这也是 APG batch=128 原先 OOM 时把显存顶到 23.6 GB 的原因。
+  peak_gib()  记进日志的 vram 字段：网页指标卡与 ml/selftest.sh 都按它核对预算，不用再去猜。
+实测参考（d=192 同结构、1 步即到位）：预训练 batch=1024 → 2.76；APG batch=48/plans=150 → 13.08、batch=128 → OOM。"""
+import os
+import torch
+
+
+def limit():
+    if not torch.cuda.is_available(): return False
+    f = float(os.environ.get('VRAM_FRAC', '0.78'))
+    tot = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 2**30
+    torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(f)
+    print('显存上限：本进程 %.1f GiB（整卡 %.1f GiB × %.2f，其余留给桌面）' % (f * tot, tot, f), flush=True)
+    return True
+
+
+def peak_gib():
+    return round(torch.cuda.max_memory_allocated() / 2**30, 2) if torch.cuda.is_available() else None