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# 本地强化学习训练服务
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该服务把 Web 平台发出的受限训练请求转换为本机 `unitree_rl_mjlab/scripts/train.py` 子进程，并提供状态轮询、停止任务和 `policy.onnx` 下载接口。服务只绑定 `127.0.0.1`，不执行前端传入的任意命令。
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## 启动
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必须使用已经安装 `mjlab`、PyTorch 和训练工程依赖的 Python 解释器：
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```bash
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npm run training-server --prefix wasm -- \
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--trainer-root /path/to/unitree_rl_mjlab \
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--trainer-python /path/to/training-env/bin/python
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```
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如：
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```bash
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npm run training-server --prefix wasm -- --trainer-root /home/cen/Embodied_Workspace/unitree_rl_mjlab --trainer-python /home/cen/miniconda3/envs/unitree_rl_mjlab/bin/python
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```
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也可用 `UNITREE_RL_MJLAB_ROOT` 指定工程目录。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：
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```bash
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python wasm/training_server/server.py \
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--trainer-root /path/to/unitree_rl_mjlab \
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--allow-origin http://192.168.1.10:5173
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```
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服务一次只运行一个训练任务。停止服务或在界面点击“停止训练”会向整个训练进程组发送终止信号。训练请求的 W&B 模式默认为 `offline`，保留本地指标但不登录；也可以在界面选择完全禁用或在线模式。
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## 接口
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- `GET /api/training/health`：运行环境、允许的任务和活动任务；
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- `POST /api/training/jobs`：发起训练；
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- `GET /api/training/jobs/{id}`：状态、迭代进度和最近日志；
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- `DELETE /api/training/jobs/{id}`：停止训练；
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- `GET /api/training/jobs/{id}/artifacts/policy.onnx`：下载本次生成的策略。
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任务保存在服务内存中，服务重启后历史任务状态会丢失，但 mjlab 日志和 checkpoint 仍保留在训练工程中。
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## 测试
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```bash
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npm run test:training-server --prefix wasm
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```
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