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# ML 运行手册审查（ml/README.md）· 精简版
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八轮审查（`0218d7f` → 本次）的已解决条目全部删去，原文在 git 历史里。本文件只留：实测数字 / 已定判据 / 仍待真数据回答的问题 / 正式训练步骤。
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环境：本机 CBB-003（RTX 3090，训练可用 19–20 GB；28 核；Python 3.12 + torch 2.10；Edge + onnxruntime-web 1.20.1，已入库 `webapp/vendor/ort/`）。
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当前结论：第 1–6 步本机实测可跑；R4 通过；自检 7/8 通过（唯一失败项是 Windows 限制，已接受）；**审查条目已全部处置，下一步直接正式训练。**
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## 一、实测数字（对照用）
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| 项 | 数字 | 口径 |
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| 对拍 300 条 | PASS（fk 3.4e-13 mm、特征 6e-8、间隙梯度 1.4e-6） | 第 2 步 |
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| 生成 | 1.56 s/条 | 第 4 步，80 条 |
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| 统计 | keepRate 0.977、samplesPerTask 36.5、cert.minGap p50 4.4 / p90 5.9 mm | 88 条，未加 3 mm 过滤 |
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| 预训练 | 4.92 M 参数、6208 样本/s、60k 步 ≈ 2.8 h、显存峰值 2.76 GiB | batch 1024 |
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| APG 显存 | batch 48 / plans 150 → 13.08 GiB；batch 128 必 OOM | d=192，1 步 |
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| R4 部署口径 | wasm·16 线程·proxy P99 **12.67 ms**（< 15 通过）；WebGPU P99 27.09，不用 | `feat_dyn` 新模型 |
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| 自检 | 7/8，3.5 分钟；`train_term=false`（Windows 下 TERM 送不到 python，超时靠 STOP 文件 + 每 10 分钟存档） | `selftest.json` |
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## 二、已定的判据与做法
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| 事项 | 定为 |
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| R9（真查看器、训练好的模型、30 道贴柱题） | 稳态 `planWarmP99` < 45 ms、运动中饥饿 < 1%、认证超时占比 < 5%；冷启动 P99、刹停率、`tickGapMax` 只报 |
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| R9 不过 | 几何查询（特征、投影、认证）搬进 Worker，主线程只执行 |
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| APG | batch 48、steps 8000（总任务量同原 128×3000），进程显存硬帽 `VRAM_FRAC=0.78` |
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| 离线 ort | 只用入库本地副本，缺失即报错，不退回 CDN |
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| 训练余量 3 mm | `stats.json` 间隙 p10 ≥ 3 mm 保持，否则降到 p10 |
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| `R2_STRICT` | `pool_check.independent=true` 且截距 < 0.10 时打开 |
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| 共识过滤 | 门 1 < 0.90 自动开 |
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| 分歧 | 实现方为准，下一轮数据定 |
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## 三、仍待真数据回答（正式训练会自动产出，不单独验证）
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1. `gapDrop`：3 mm 过滤的真实剔除比例 → `stats.json`。
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2. R2 池无关性 → `r2.json` 的 `pool_check`。
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3. R8 出题耗时 → `policy_bench.json` 的 `genS`。
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4. APG 收敛与机时（batch 48 下首测）→ APG 日志。
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5. 真模型 R9 → `r9_browser.json`。
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## 四、正式训练（三段，每段跑完回传）
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| 段 | 命令 | 耗时 | 回传 |
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| 数据 | `FROM=kin TO=prep bash ml/pipeline.sh all` | 数小时 | `ml/data/stats.json`、`ml/data/r2.json`、`ml/runs/r4.json` |
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| 训练 | `FROM=train TO=m5 bash ml/pipeline.sh all` | 约 3–6 小时 | `ml/runs/m5_gate_*.json` |
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| 后训练与评测 | `FROM=apg TO=accept bash ml/pipeline.sh all` | 约 10–20 小时 | `ml/runs/acceptance.json`、`policy_bench.json`、`r9_browser.json` |
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中途出错：把出错信息发我，修完用 `FROM=<出错阶段>` 接着跑，前面的不重做。
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