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Bash
Executable File
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Bash
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#!/usr/bin/env bash
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# 一条龙：bash ml/pipeline.sh <阶段> ；阶段按顺序：
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# setup 安装 Python/Node 依赖（torch 需先按 CUDA 版本装好）
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# kin 导出运动学/碰撞模型 + JS↔PyTorch 对拍（必须 PASS）
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# r4 浏览器推理延迟（随机初始化模型导出到 ml/runs/r4/，无头 Edge/Chrome 自动测 → ml/runs/r4.json；不过就停，改模型规模）
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# gate1 老师一致性门禁（决定生成时是否加 --consensus 4）
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# gen 生成老师轨迹（NPROC 进程；CONSENSUS=1 时加共识过滤；样本不足 TARGET_SAMPLES 自动补生成）
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# prep 打包训练样本 + R2 标签一致性检查
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# train 预训练（先 2000 步摸吞吐，再正式训练）；输出目录随头分开：ml/runs/<CFG 名>
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# m5 头门禁：贴立柱集穿柱率 ≤ 2%（纯策略口径），同时报仿真安全层口径；通过则记为选定模型，不过自动训 WTA 头再判
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# apg APG 首轮微调（从选定模型开始）
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# mine 挖错循环（3–6 轮，含门禁回滚）
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# export 导出 ONNX（fp32）到 webapp/models/
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# bench 部署形态评测（Node，策略 + 安全层，含 R8 对抗集）
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# accept 验收汇总（方案 §9.2 各项 + R2/R7/R8/R10）→ ml/runs/acceptance.json
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# all 一键无人值守 kin → accept：已完成阶段自动跳过（断了再跑一次即续跑）、阶段超时、门槛自动分支，并在后台打开训练监控
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# monitor 训练控制台网页 http://localhost:8100：点「开始训练」一键跑全流程、看进度、可停止（也可双击 ml/console.bat / ml/console.sh）
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# 可调环境变量：PYTHON（默认 python；Linux 无 python 时设 PYTHON=python3）、NPROC、N_TASKS、TARGET_SAMPLES、
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# CFG（ml/configs/base.json | wta.json）、CKPT（覆盖后续阶段的起点模型）、CONSENSUS
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# 可调（第五轮新增）：FRESH=1 从头重跑（旧产物移到 ml/archive/<时间>/，不删；改了生成/模型/挖错参数时只作废受影响的阶段）；MIN_GAP_MM（默认 3，gen/prep 共用）；
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# R2_STRICT=1 R2 不过即停；R4_STRICT=0 R4 不过也继续；AUTO_WTA=0 M5 不过不自动训 WTA；TIMEOUT_SCALE 阶段超时倍数
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# 2026-10-18：按另一台机器的审查改——头分目录不互相覆盖、统一 $PYTHON（Windows Git Bash 可跑）、
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# gen 自动补量、m5 双口径、export 默认 fp32、新增 accept。
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# 2026-10-18 第五轮（审查第四轮 N-7/N-10/N-11/N-16 与「无人值守跑完」四个缺口）：
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# 互斥锁（任何入口同一把）、`all` 自动续跑已完成阶段、阶段超时、R2 默认警告继续、M5 不过自动转 WTA、
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# r4 自动探针（独立文件，不碰 webapp/models）、启动前自检 torch。
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set -e -o pipefail # pipefail：`node ... | tee` 里 node 失败也算失败
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cd "$(dirname "$0")/.."
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PY=${PYTHON:-python}
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command -v "$PY" >/dev/null 2>&1 && "$PY" -c "import sys" 2>/dev/null || { echo "找不到可用的 Python（$PY），请设 PYTHON=..."; exit 1; }
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export PYTHON=$PY
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export NPROC=${NPROC:-$(nproc)}
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export N_TASKS=${N_TASKS:-50000}
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export TARGET_SAMPLES=${TARGET_SAMPLES:-1700000}
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export CFG=${CFG:-ml/configs/base.json}
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export MIN_GAP_MM=${MIN_GAP_MM:-3} # 老师轨迹认证间隙下限：stats.cjs（补量口径）与 build_dataset.cjs（训练集）必须同值（审查 N-1）
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export ROUNDS=${ROUNDS:-6} APG_STEPS=${APG_STEPS:-1000} MINE_N=${MINE_N:-50000}
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TAG=$(basename "$CFG" .json)
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SEL=ml/runs/selected_ckpt
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ckpt() { if [ -n "${CKPT:-}" ]; then echo "$CKPT"; elif [ -f $SEL ]; then cat $SEL; else echo ml/runs/$TAG/best.pt; fi; }
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stage=${1:-help}
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run() { echo "== $*"; "$@"; }
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ALL_STAGES="setup kin r4 gate1 gen prep train m5 apg mine export bench accept"
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stage_info() { case $1 in
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gen) echo "target_tasks=$(( (N_TASKS + NPROC - 1) / NPROC * NPROC ))" ;;
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train) echo "tag=$TAG bench_steps=2000" ;;
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m5) echo "tag=$TAG" ;;
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mine) echo "rounds=$ROUNDS apg_steps=$APG_STEPS" ;;
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esac; }
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# ---- 互斥锁（审查 N-7）：网页、终端、`all` 同一把锁；`all` 内部调用的子阶段继承（PIPE_LOCKED）
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OWN_LOCK=0; BEAT=; IN_STAGE=0
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case " $ALL_STAGES all " in *" $stage "*)
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if [ -z "${PIPE_LOCKED:-}" ]; then
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# Windows Git Bash 的 $$ 是 msys pid，taskkill 要 Windows pid（/proc/$$/winpid）
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$PY -m ml.pstate lock acquire "${PIPE_OWNER:-终端}:$stage" "$(cat /proc/$$/winpid 2>/dev/null || echo $$)" || exit 9
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export PIPE_LOCKED=1; OWN_LOCK=1
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PARENT=$$
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( while sleep 60; do kill -0 $PARENT 2>/dev/null || exit 0; $PY -m ml.pstate lock beat >/dev/null 2>&1 || true; done ) &
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BEAT=$!
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fi ;;
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esac
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case " $ALL_STAGES " in *" $stage "*)
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$PY -m ml.pstate begin $stage $(stage_info $stage); IN_STAGE=1 ;;
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esac
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on_exit() {
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rc=$?
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[ $IN_STAGE = 1 ] && { $PY -m ml.pstate end $stage $rc >/dev/null 2>&1 || true; }
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if [ $OWN_LOCK = 1 ]; then [ -n "$BEAT" ] && kill $BEAT 2>/dev/null; $PY -m ml.pstate lock release || true; fi
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exit $rc
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}
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trap on_exit EXIT
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trap 'exit 143' TERM INT HUP # 被停止 / 超时：先走 on_exit 记返回码、放锁
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# ---- 训练与门禁的单元（m5 自动分支要对两种头各调一次）
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train_one() { # $1 = 配置文件
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local cfg=$1 tag; tag=$(basename "$1" .json)
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if [ -f ml/runs/bench_$tag/last.pt ]; then echo "吞吐摸底 ml/runs/bench_$tag 已有，跳过"
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else run $PY -m ml.train --samples ml/data/samples --out ml/runs/bench_$tag --steps 2000 --no-eval --config $cfg; fi
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local res=""; [ -f ml/runs/$tag/last.pt ] && { res="--resume ml/runs/$tag/last.pt"; echo "发现 ml/runs/$tag/last.pt → 续训"; }
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run $PY -m ml.train --samples ml/data/samples --out ml/runs/$tag --config $cfg $res
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}
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m5_one() { # $1 = 头标签；返回 0 通过 / 3 不通过
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local tag=$1 ck=${CKPT:-ml/runs/$1/best.pt} o
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[ -f "$ck" ] || { echo "M5：$ck 不存在（训练发散或没训完）→ 按不通过处理"; return 3; }
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# 断点续跑：结果文件比检查点新 → 这一半已经评过，跳过
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o=ml/runs/m5_${tag}_policy.json; [ -f $o ] && [ $o -nt "$ck" ] && echo "M5：$o 已有，跳过" || run $PY -m ml.sim.closed_loop --ckpt $ck --tasks ml/runs/nc_gate.jsonl --n 1000 --out $o
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o=ml/runs/m5_${tag}_safety.json; [ -f $o ] && [ $o -nt "$ck" ] && echo "M5：$o 已有，跳过" || run $PY -m ml.sim.closed_loop --ckpt $ck --tasks ml/runs/nc_gate.jsonl --n 1000 --safety --out $o
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$PY - "$tag" "$ck" <<'PY'
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import json, sys
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tag, ck = sys.argv[1], sys.argv[2]
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p = json.load(open(f'ml/runs/m5_{tag}_policy.json')); s = json.load(open(f'ml/runs/m5_{tag}_safety.json'))
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ok = p['collision_rate'] <= 0.02
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out = {'head': tag, 'ckpt': ck, 'pass': ok,
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'policy_only': {k: p[k] for k in ('n', 'success', 'collision_rate', 'start_fail')},
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'with_sim_safety': {k: s[k] for k in ('n', 'success', 'collision_rate', 'brakes_mean', 'start_fail')},
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'note': '门禁只看 policy_only（纯策略穿柱率）；with_sim_safety 为仿真近似安全层，部署口径以 bench 为准'}
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json.dump(out, open(f'ml/runs/m5_gate_{tag}.json', 'w'), indent=1)
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print('[%s] 纯策略穿柱率 %.2f%%、到达 %.2f%%；加仿真安全层 穿柱 %.2f%%、到达 %.2f%%' % (
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tag, 100 * p['collision_rate'], 100 * p['success'], 100 * s['collision_rate'], 100 * s['success']))
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if ok: open('ml/runs/selected_ckpt', 'w').write(ck); print('M5 门禁：通过 → 后续阶段使用', ck)
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sys.exit(0 if ok else 3)
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PY
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}
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case $stage in
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setup) run $PY -m pip install -r ml/requirements.txt; (cd ml && npm install --no-audit --no-fund) ;;
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kin) run node ml/prep/export_kin.cjs; run node ml/eval/dump_parity.cjs 2000; run $PY -m ml.eval.check_parity ;;
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r4) # 浏览器推理延迟（方案 R4）：随机初始化模型导出到独立文件（不碰 webapp/models，审查 N-5），无头浏览器自动测
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mkdir -p ml/runs/r4
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run $PY -m ml.export_onnx --random $CFG --out ml/runs/r4/traj_policy_r4.onnx
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run $PY -m ml.eval.r4_probe --model ml/runs/r4/traj_policy_r4.onnx --out ml/runs/r4.json
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r=$($PY -c "import json;p=json.load(open('ml/runs/r4.json')).get('pass');print({True:'pass',False:'fail'}.get(p,'null'))")
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if [ "$r" = fail ] && [ "${R4_STRICT:-1}" = 1 ]; then
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echo "R4 不通过（见 ml/runs/r4.json）：部署延迟超标，先别花几十小时训练这个规模的模型。按方案改 CFG=ml/configs/small.json（d=128）重跑；确认要继续设 R4_STRICT=0"; exit 5
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fi
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[ "$r" = null ] && echo "R4 未判定（没找到浏览器或页面未回报），继续；验收汇总会标红" ;;
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gate1) mkdir -p ml/data; run node ml/gen/consistency.cjs 300 4242 | tee ml/data/consistency.json.tmp; mv ml/data/consistency.json.tmp ml/data/consistency.json ;; # 中断时不留残缺结果
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gen) per=$(( (N_TASKS + NPROC - 1) / NPROC ))
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if [ -z "${CONSENSUS:-}" ] && [ -f ml/data/consistency.json ]; then
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CONSENSUS=$($PY -c "import json;print(1 if json.load(open('ml/data/consistency.json'))['consistentByGateRule']<0.9 else 0)")
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echo "一致性门禁结果 → CONSENSUS=$CONSENSUS"
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fi
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extra=""; [ "${CONSENSUS:-0}" = "1" ] && extra="--consensus 4"
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run bash ml/gen/run_parallel.sh $per $NPROC 1 "$extra"
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# 补量：共识过滤与间隙过滤都会降低保留率，样本不足 TARGET_SAMPLES 时按实测"样本/任务"补生成。
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# 最多 4 次（第五轮由 2 改 4：两种过滤叠加时 2 次可能补不满）；已写完的补量 shard 续跑时跳过。
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s0=$((1 + NPROC))
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for k in 1 2 3 4; do
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need=$($PY -c "import json,math;s=json.load(open('ml/data/stats.json'));d=$TARGET_SAMPLES-s['samplesEvery3'];print(0 if d<=0 else math.ceil(d/(s['samplesEvery3']/max(1,s['tasks']))*1.05))")
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[ "$need" = "0" ] && break
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echo "样本不足目标 $TARGET_SAMPLES，补生成 $need 条任务（第 $k 次）"
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per2=$(( (need + NPROC - 1) / NPROC ))
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old=$($PY -m ml.pstate get gen target_tasks) # 读不到直接失败（审查 N-13：此前空值会被算成 56 这类数）
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$PY -m ml.pstate set gen target_tasks=$(( old + per2 * NPROC ))
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run bash ml/gen/run_parallel.sh $per2 $NPROC $s0 "$extra"
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s0=$((s0 + NPROC))
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done
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$PY -c "import json;s=json.load(open('ml/data/stats.json'));import sys;sys.exit(0 if s['samplesEvery3']>=0.9*$TARGET_SAMPLES else 7)" || echo "警告：补 4 次后样本仍不足目标的 90%，按现有样本继续（stats.json 见 samplesEvery3）" ;;
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prep) # 间隙过滤口径必须与生成时一致（审查 N-1）
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$PY -c "import json,sys;m=json.load(open('ml/data/stats.json')).get('minGapFilterMm');sys.exit(0 if m is None or float(m)==float($MIN_GAP_MM) else 8)" \
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|| { echo "MIN_GAP_MM=$MIN_GAP_MM 与生成阶段 stats.json 的 minGapFilterMm 不一致：补量口径与训练集会分叉，请用同一值重跑 gen 或 prep"; exit 8; }
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# 已打包完的 shard 跳过（断点续跑，见 run_prep.sh）；参数变了由 pstate reset 把旧 samples 移到 ml/archive/
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run bash ml/prep/run_prep.sh $NPROC
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run $PY -m ml.eval.check_r2 --samples ml/data/samples --out ml/data/r2.json
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# 第五轮（审查 N-2）：R2 判据与搜索池大小有关、阈值未经实测校准 → 默认只警告继续，R2_STRICT=1 才拦
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if ! $PY -c "import json,sys;sys.exit(4 if json.load(open('ml/data/r2.json')).get('pass') is False else 0)"; then
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if [ "${R2_STRICT:-0}" = 1 ]; then echo "R2 不通过（R2_STRICT=1）：停在这里，把 ml/data/r2.json 发我"; exit 4; fi
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echo "警告：R2 不通过（近邻标签不自洽，见 ml/data/r2.json）。按默认继续训练，验收汇总会列出"
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fi ;;
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train) train_one $CFG ;;
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m5) [ -f ml/runs/nc_gate.jsonl ] || run $PY -m ml.mining.mine_round --make-gate 1000 --seed 4321 --mix 0,0,1,0 --name nc_gate.jsonl --out ml/runs
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if m5_one $TAG; then :
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elif [ "$TAG" != wta ] && [ "${AUTO_WTA:-1}" = 1 ] && [ -z "${CKPT:-}" ]; then
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# 第五轮（缺口 3）：base 头不过 → 流程内自动训 WTA 头再门禁一次，两种头都不过才停
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echo "M5：$TAG 头不通过 → 自动训练 WTA 回退头（约 3 小时）"
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$PY -m ml.pstate set m5 branch=wta
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train_one ml/configs/wta.json
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m5_one wta || { echo "M5：两种头都未通过，把 ml/runs/m5_gate_*.json 发我"; exit 3; }
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else echo "M5：不通过，把 ml/runs/m5_gate_*.json 发我"; exit 3; fi ;;
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apg) ck=$(ckpt); res=""; [ -f ml/runs/apg/last.pt ] && { res="--resume ml/runs/apg/last.pt"; echo "发现 ml/runs/apg/last.pt → 续跑"; }
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run $PY -m ml.apg.apg_finetune --init $ck --samples ml/data/samples --out ml/runs/apg $res; cp ml/runs/apg/best.pt ml/runs/current.pt ;;
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mine) run bash ml/mining/loop.sh $ROUNDS $APG_STEPS $MINE_N ;;
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monitor) run $PY -m ml.monitor ${MONITOR_ARGS:-} ;;
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export) ck=ml/runs/current.pt; [ -f $ck ] || ck=$(ckpt)
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run $PY -m ml.export_onnx --ckpt $ck --out webapp/models/traj_policy.onnx ;;
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bench) run node tests/policy_bench.cjs webapp/models/traj_policy.onnx nc,route,r8 --nc1000 --out ml/runs/policy_bench.json ;;
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accept) ck=ml/runs/current.pt; [ -f $ck ] || ck=$(ckpt)
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run $PY -m ml.eval.acceptance --ckpt $ck --samples ml/data/samples --out ml/runs/acceptance.json ;;
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all) # 默认 kin → accept；已完成（rc=0）的阶段自动跳过，从第一个没完成的继续。FRESH=1 从头来；FROM/TO 可只跑一段
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FROM=${FROM:-kin}; TO=${TO:-accept}; PLAN=""; on=0
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for s in $ALL_STAGES; do
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[ "$s" = "$FROM" ] && on=1; [ $on = 1 ] && PLAN="$PLAN $s"; [ "$s" = "$TO" ] && break
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done
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PLAN=${PLAN# }; [ -n "$PLAN" ] || { echo "FROM=$FROM / TO=$TO 不是有效阶段"; exit 1; }
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# 启动前自检（审查 N-10：不能等到 train 才发现这个 Python 没有 torch）
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$PY -c "import torch" 2>/dev/null || { echo "当前 Python（$($PY -c 'import sys;print(sys.executable)')）没有 torch：请先激活训练环境或设 PYTHON=..."; exit 1; }
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command -v node >/dev/null || { echo "找不到 node"; exit 1; }
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fl=""; [ "${FRESH:-0}" = 1 ] && fl="--fresh"
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$PY -m ml.pstate reset ${PLAN// /,} $fl # 续跑 / 参数变了作废受影响阶段（旧产物移到 ml/archive/<时间>/）
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TODO=$($PY -m ml.pstate todo)
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echo "计划：$PLAN"; echo "待跑：${TODO:-（全部已完成）}"
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# 监控网页随 all 自动在后台启动（MONITOR=0 关闭）；端口已被占用说明已经开着，不重复启动
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if [ "${MONITOR:-1}" = "1" ] && $PY -c "import socket,sys;s=socket.socket();sys.exit(0 if s.connect_ex(('127.0.0.1',8100)) else 1)"; then
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mkdir -p ml/runs; $PY -m ml.monitor ${MONITOR_ARGS:-} > ml/runs/monitor.log 2>&1 &
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echo "训练监控已在后台启动：http://localhost:8100/"
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||
fi
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for s in $TODO; do
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to=$($PY -m ml.pstate timeout $s)
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if command -v timeout >/dev/null; then
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# 第五轮（缺口 4）：每阶段超时 = 估时 ×3；超时整组进程收到 TERM，阶段记失败、锁释放
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timeout -k 120 $to bash ml/pipeline.sh $s || { rc=$?; [ $rc = 124 ] && { echo "阶段 $s 超过 $((to/60)) 分钟上限，判定卡死"; $PY -m ml.pstate set $s timed_out=1; }; exit $rc; }
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else bash ml/pipeline.sh $s; fi
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||
done
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echo "全流程完成：ml/runs/acceptance.json" ;;
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*) sed -n '2,30p' "$0" ;;
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||
esac
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