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/train.py

@@ -9,6 +9,7 @@ import torch
 from ml.common.kin_torch import Kin
 from ml.common.features import STEP, D2R
 from ml.common.ckpt import Saver, atomic_save, rng_state, set_rng_state
+from ml.common import vram
 from ml.data import Samples, load_tasks
 from ml.model.policy import build, wta_loss
 from ml.model.meanflow import meanflow_loss, one_step
@@ -40,6 +41,7 @@ def main():
     os.makedirs(a.out, exist_ok=True)
     torch.manual_seed(a.seed)
     dev = a.device
+    vram.limit()
     kin = Kin(device=dev)
     data = Samples(a.samples, device=dev, split='train')
     val_tasks = [t for t in load_tasks(a.samples) if t['split'] == 'val'][:tc['eval_tasks']]
@@ -111,7 +113,7 @@ def main():
             el = time.time() - t0
             rec = {'step': step, 'total': total, 't': time.time(), 'loss': loss.item(), 'mf': mf_raw.item(), 'fk_cm': l_fk.item(), 'smooth': l_sm.item(),
                    'value': l_val.item(), 'sub': l_sub.item(), 'gnorm': gn.item(), 'lr': lr_at(step), 'samples_per_s': seen / max(el, 1e-6),
-                   'eta_h': (total - step - 1) * tc['batch'] / max(seen / max(el, 1e-6), 1e-6) / 3600}
+                   'eta_h': (total - step - 1) * tc['batch'] / max(seen / max(el, 1e-6), 1e-6) / 3600, 'vram': vram.peak_gib()}
             print(json.dumps(rec), flush=True); log.write(json.dumps(rec) + '\n'); log.flush()
         if not a.no_eval and (step + 1) % tc['eval_every'] == 0:
             model.eval()