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2026-09-11 21:00:39 +08:00
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# 模型训练前端(training-ui)
本地回环 Web UI,用于**实时观察一次 HRL 高层 PPO 训练**:子进程状态、步进进度、
参数收敛曲线、逐回合记录与完整 stdout 日志。设计与评测前端(`referee/` WebUI)
同构——同一套暗色面板语言、同一个「只监听 127.0.0.1 + 静态白名单 + JSON 轮询
API」模式——差别在于本页托管的是一个**训练子进程**而不是评测会话。
## 启动
```bash
uv run python -m mcm26b.training_ui --ui-port 8036 # 打开 http://127.0.0.1:8036
uv run python scripts/train_hrl_ui.py --ui-port 8036 # 等价薄入口(支撑材料命令)
uv run python -m mcm26b.training_ui --print-schema # 只看配置契约,不起服务
uv run python -m mcm26b.training_ui --print-preview # 只看离线示例快照
```
`--no-browser` 阻止自动打开浏览器;Ctrl+C 退出时会先停止训练子进程。
无训练进程时,界面顶栏「离线预览」可渲染三组合成快照(上升 / 平台期 / KL 过猛),
用于检查曲线、指标卡、时间线与日志着色——预览不启动任何进程、不写任何文件。
## 界面结构
| 区块 | 内容 |
| --- | --- |
| 顶栏 | 任务摘要、进程/进度/墙钟/设备/连接五个状态 chip、刷新·预览·停止 |
| 执行进度与进程 | 步进进度条、剩余时间与预计结束、PID/吞吐/退出码、PPO 阶段时间线、完整命令行 |
| 训练配置 | 由 `/api/train/schema` 生成的五组表单 + 四个预设,运行中锁定 |
| 参数收敛状态 | 判读 chip + 判据说明,每个指标一张卡片(最新值、增量、迷你趋势线、异常高亮) |
| 曲线 | 主指标(平均回合奖励)+ 可切换诊断量,悬停十字线读数、KL=0.05 等参考线 |
| 实时运行日志 | 关键字过滤、错误/进度 JSON 开关、自动跟随、最近 4000 行 |
| 逐回合记录 | Monitor CSV 的每回合奖励/长度/时刻 |
## 数据来源与契约
三个端点都在 `src/mcm26b/training_ui/server.py`:
| 端点 | 说明 |
| --- | --- |
| `GET /api/train/schema` | 字段/分组/预设/指标字典,**与 `TrainConfig` 同源**(`schema.py`) |
| `GET /api/train/state` | 快照;支持 `log_tail`、`metric_limit`、`after_metric` 游标与 `preview=1` |
| `POST /api/train/start` | 允许只提交部分字段(其余取默认值),校验失败返回 409 |
| `POST /api/train/stop` | 向独立进程组发送 SIGTERM |
进度数据的两个来源,服务端都已解析:
1. **progress JSON**(主来源):`train_hrl_high.py --progress-json` 每若干环境步打印
一行 `{"event": "progress", "timesteps": ..., "ep_rew_mean": ...}`,字段最全;
热身阶段间隔会自动缩小,短程 smoke 也能看到完整曲线。
2. **SB3 verbose 表格**(补充来源):解析 `| key | value |` 表格,用于补
`clip_fraction`/`learning_rate` 等诊断量。表格按段分组缓存、等本表的
`total_timesteps` 到位后统一打横轴刻度;与 JSON 同一步数的表格版本会被跳过,
避免重复点。
`timesteps` 是整个前端的横轴:服务端不伪造刻度(缺刻度的表宁可丢弃,截断的表
按末尾已知刻度兜底并在收尾提交),前端不再自行编号。
## 收敛判读口径
`summarize_convergence()` 只做**可解释的启发式判读**,不替代正式学习曲线分析:
| 状态 | 触发条件 |
| --- | --- |
| 等待首个 rollout | 尚无任何指标 |
| 预热阶段 | 进度点 < 3,无法判断趋势 |
| KL 偏大,策略更新可能过猛 | 最近 `approx_kl` > 0.05(判定优先级最高) |
| 价值函数尚未拟合 | 最近 `explained_variance` < 0 |
| 奖励未形成上升趋势 | 最近窗口奖励斜率为负 |
| 已趋于平稳(疑似收敛) | 窗口对半位移 ≤ 逐点噪声、变异系数 ≤ 0.15、极差 ≤ 15% 量级 |
| 收敛趋势良好 | 其余(斜率正向) |
平台判据特意用「对半窗口位移 / 逐点噪声」而不是单看斜率绝对值:慢速但持续的
提升(斜率很小)不会被误判成收敛。所有判据数字都会写进 `notes`,便于人工复核。
## 安全边界
- 只监听 `127.0.0.1`;静态资源是固定白名单,不提供目录遍历。
- 命令由服务端以**参数列表**构造,不经过 shell;字符串参数只拒绝控制字符。
- 同一时刻只允许一个训练任务;停止用独立进程组 SIGTERM,避免残留子进程。
- 产物路径限定在仓库根下解析,模型输出沿用训练脚本自身的 `--force`/`--resume`
语义(两者互斥,由后端校验)。
## 测试
```bash
.venv/bin/python -m pytest tests/test_training_ui.py tests/test_training_ui_js.py -q
```
- `tests/test_training_ui.py`:配置契约同源、预设可直接提交、参数校验、SB3 表格
刻度打点、游标分页、`describe_process` 进度/ETA、示例快照与真实快照同键、
以及用**桩训练脚本真起子进程**的启动/轮询/停止/退出码全链路。
- `tests/js/training_ui_harness.cjs`(经 `tests/test_training_ui_js.py` 调起):
DOM 桩加载发布的 `charts.js`/`app.js` 原文,用服务端生成的真实快照驱动渲染,
断言表单/指标卡/曲线/日志/逐回合表都拿到数据,覆盖增量游标三条分支与
`classList`、HTML 转义、极端数值等边界。
## 已知取舍
- 进度点保留上限 5000(服务端 deque 与前端本地缓存同值),超长训练只保留最近一段。
- 表格解析依赖 SB3 的段名(`rollout/`/`time/`/`train/`/`system/`);SB3 若改表格
格式,退化路径是「只显示 progress JSON」,不会导致界面崩溃。
- 收敛判读是启发式;正式结论仍需用 `scripts/benchmark_hrl.py` 的配对评测与
学习曲线人工复核。