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本地强化学习训练服务
该服务把 Web 平台发出的受限训练请求转换为本机训练子进程，并提供状态轮询、停止任务和 policy.onnx 下载接口。它还提供 Unitree-Go2-Flat 奖励函数自调参：DeepSeek Agent 根据训练曲线与固定评估指标提出受限参数 patch，系统支持全自动或逐轮审批、successive-halving、TensorBoard scalar 查询、最佳 preset 与 ONNX 导出。服务只绑定 127.0.0.1，不执行前端传入的任意命令或 Agent 生成的代码。
仓库已在 rl/ 内置 Unitree-Go2-Flat 所需的 PPO 训练代码、Go2 模型资产和 ONNX 导出逻辑，不再要求另外克隆 unitree_rl_mjlab。mjlab、PyTorch 等大型运行依赖仍需安装在本机训练环境中。
自定义任务与地形
内置新增 Unitree-Go2-ObstacleAvoidance（81维前视射线导航），并放行 Unitree-Go2-Rough 训练。健康接口提供可配置参数元数据，job 的 deployment 返回精确地图布局、传感器及策略契约。首版支持 plane/discrete_obstacles/rough/pyramid_stairs/wave 的训练专用box布局；不是任意场景导入，也不实现真实深度相机。旧 Rough 的234维actor不能在当前浏览器一键部署。完整字段、坐标系、观测动作及复现方式见 避障部署契约。
准备训练环境
使用仓库已有的 .venv 项目虚拟环境：
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r training_server/rl/requirements.txt
python -m pip install -r training_server/requirements.txt
启动
使用已安装训练依赖的 Python 解释器启动服务：
.venv/bin/python training_server/server.py
服务启动时会在终端显示一个随机访问令牌。将该令牌填入前端“访问令牌”字段后再连接。令牌只保存在当前浏览器标签页的 sessionStorage 中。自动化启动时可固定令牌：
MUJOCO_TRAINING_TOKEN='至少十六个字符的随机令牌' npm run training-server -- \
--trainer-python /path/to/training-env/bin/python
启用云端自调参 Agent 时，在服务端环境变量中配置 DeepSeek；不要把 key 填到浏览器、URL 或命令行参数：
export DEEPSEEK_API_KEY='你的 DeepSeek API key'
export MUJOCO_TUNING_AGENT_BASE_URL='https://api.deepseek.com' # 可省略
export MUJOCO_TUNING_AGENT_MODEL='deepseek-v4-flash' # 可省略
npm run training-server -- --trainer-python "$PWD/.venv/bin/python"
普通训练与基础策略上传不要求 DeepSeek key。未配置时健康接口会把 tuning 标记为不可用；只有创建 session 时明确勾选 fallback，才允许使用 Optuna 候选，不会静默降级。
从浏览器选择已有策略（推荐）
普通训练和自调参均可在“基础策略”直接选择单个.pt或.onnx文件：连接默认服务 → 勾选Go2 legacy47观测/关节语义确认 → 点击“选择基础策略文件” → 等待验证成功后自动选择内容ID并检查文件名/格式/原文件SHA → 发起训练或自调参。不需要--pretrained-sources、管理员JSON、服务器路径或sidecars；旧管理员注册是可选高级功能。
上传期间禁止启动；取消、验证失败、任务/连接改变会保留旧选择，旧请求结果不会污染新连接。相同文件可重选重试，失效来源不会静默退回随机；从头训练须明确选择“不选择（随机初始化）”。支持47维Go2 actor扩展到81/97新输入，不接受未知机器人/任意ONNX/97维源checkpoint。
只继承actor，不是完整PPO resume：两格式critic/optimizer全新、iteration0。.pt保留原normalizer count和探索std；ONNX仅继承确定性网络，count合成1,000,000、std/var按受限模板推导、探索std使用目标默认1.0，源迭代未知。详细上限、安全边界及点击步骤见基础策略上传与迁移。
默认训练工程是仓库内的 training_server/rl。如需使用包含其他已注册任务的外部训练工程，仍可通过 --trainer-root /path/to/trainer 或 UNITREE_RL_MJLAB_ROOT 覆盖。默认端口是 8765。如果前端不是从 localhost 或 127.0.0.1 提供，可显式添加来源：
python training_server/server.py \
--trainer-python /path/to/training-env/bin/python \
--allow-origin http://192.168.1.10:5173
普通训练与自调参共享同一个计算资源锁，任何时刻只允许一个训练/评估子进程占用 GPU。普通任务最多保留 20 个内存状态和每个任务 200 行最近日志；调参 session、trial、proposal、审计和 scalar 写入 SQLite/WAL，默认保存在 training_server/rl/logs/auto_tuning/。服务重启后等待审批/暂停状态可恢复，正在训练或评估的 trial 标记为 interrupted，只能从已完整保存的 checkpoint 显式恢复。停止服务或点击“停止”会终止整个进程组。
普通训练的 W&B 模式默认为 offline；调参 trial 强制使用本地 TensorBoard writer，DeepSeek 只接收最多 12 个 trial 的脱敏数值摘要和降采样曲线，不接收源代码、机器人资产、checkpoint、服务 token 或本地路径。所有 HTTP API 请求都必须携带启动时生成的 Bearer Token。
自调参流程
在主工作台连接训练服务后，点击“打开自调参 Agent 工作台”。默认预算为 12 个唯一配置：所有配置先训练 300 iterations，前 4 名续训到 900，前 2 名续训到 2000；默认使用 GPU 0 和 4096 个并行环境。首次使用建议先降低为 256–512 environments 做 smoke test。
固定评估使用站立、前进/侧移、转向和组合命令以及 3 个固定 seed。最终分数不直接使用可被权重放大的总 reward，而由速度跟踪 35%、动作平滑 20%、姿态稳定 15%、减少跌倒 15%、足端滑移 10%、能耗 5% 的权重无关指标组成。跌倒率高于基线 2% 或速度误差恶化超过 5% 的 trial 不晋级。逐轮审批模式会自动运行基线，之后每条 Agent 建议都等待批准、修改后批准或拒绝反馈；运行中的 session 也可在逐轮审批和全自动之间切换，切到全自动时会批准当前待处理建议。
最佳结果保存为不可变 preset，可在普通训练面板的“奖励配置”中选择，也可导出 JSON；不会覆盖仓库里的 Python 默认奖励配置。
接口
GET /api/training/health：运行环境、允许的任务和活动任务；POST /api/training/pretrained-sources/upload?format=pt|onnx&template=go2-legacy47-v1&name=显示名：认证有界二进制单文件上传，返回持久化内容ID；POST /api/training/jobs：发起训练；GET /api/training/jobs/{id}：状态、迭代进度和最近日志；DELETE /api/training/jobs/{id}：停止训练；GET /api/training/jobs/{id}/artifacts/policy.onnx：下载本次生成的策略；GET /api/tuning/capabilities、POST /api/tuning/agent/test：检查/测试 Agent；GET|POST /api/tuning/sessions、GET|DELETE /api/tuning/sessions/{id}：列出、创建、查询、停止 session；POST /api/tuning/sessions/{id}/pause|resume：暂停后续调度或恢复；POST /api/tuning/sessions/{id}/mode：运行时切换automatic/approval模式；PUT /api/tuning/sessions/{id}/constraints：以 revision CAS 保存参数固定值/工程上下限，服务端在 Agent、fallback 与人工修改三条路径统一强制；POST /api/tuning/sessions/{id}/step：发放且只消费一个 Trial 调度令牌，完成训练与固定评估后重新暂停；POST /api/tuning/sessions/{id}/rollback：把同 Session 内已完成且通过安全门槛的 Trial 设为非破坏性后续基准，可同时验证其 checkpoint；POST /api/tuning/sessions/{id}/proposals/{proposalId}/approve|reject：审批、修改或拒绝建议；GET /api/tuning/sessions/{id}/trials/{trialId}/metrics?afterStep=N：查询降采样或增量 scalar；GET /api/tuning/sessions/{id}/artifacts/best/policy.onnx：下载最佳策略；GET /api/tuning/presets：列出可供普通训练复用的最佳奖励 preset。
普通任务状态在服务重启后丢失，但日志、checkpoint 和 ONNX 保留在 training_server/rl/logs/rsl_rl/；调参状态、调度令牌、参数护栏、回滚基准及产物持久化在 logs/auto_tuning/。候选配置数可在 1–100 间设置（包含基线配置，仍受连续无提升早停约束）。作业/session API 接收32位资源ID，基础策略选择使用64位内容ID；上传仅接收文件字节，不接收客户端服务器文件路径；奖励 patch 受到名称、符号、上下界、Session 护栏、每轮最多 4 项及 0.5×–2× 变化率校验。
测试
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements-dev.txt
npm run lint:python
npm run test:training-server
使用已训练基础策略
普通训练与自调参面板均提供“基础策略”选择。管理员通过 --pretrained-sources 注册只读本地ONNX及数值匹配的.pt；服务创建SHA绑定快照，浏览器只能选择内容ID，不能提交文件路径。完整可直接运行的注册/启动命令、兼容47/81/97范围、重启恢复规则与验证方法见 基础策略迁移。缺.pt、Rough不匹配或快照失效均明确拒绝，绝不静默随机初始化。