mirrors/pikasTech-unidesk
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feat: finish met nonlinear ui workflow

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2026-05-06 01:54:51 +00:00
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docs/reference/microservices.md
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@@ -99,7 +99,7 @@ Pipeline 在 UniDesk 语境中按观测后端服务管理：默认页面不得 i
MET Nonlinear 的长期服务边界写在业务仓库 `~/met_nonlinear/docs/reference/unidesk_microservice.md`：`met-nonlinear-ts` 是长驻 Bun TypeScript 编排后端，`met-nonlinear-ml:tf26` 是按需训练镜像，每个训练任务用一个 `docker run --rm` 容器执行 `python cli.py -t <projectPath>`，训练完成后容器自动销毁。训练镜像 Dockerfile 必须使用中国大陆可达的软件源；当前固定使用 Huawei Cloud mirror 的 `nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04`、Aliyun apt mirror、Tsinghua PyPI mirror、Ubuntu Python 3.8 和 `tensorflow==2.6.0`，避免官方 TensorFlow 2.6 GPU 镜像 Python 3.6 与业务源码类型注解不兼容。
MET Nonlinear 验收必须通过公网 UniDesk frontend 的交互式 UI 完成：选择已有 source Project，设置训练轮数和最大并发，使用 `Fork Project` 创建新的 `projects/unidesk_forks/` Project，确认新 Project 只是被选中而不会直接训练，再加入待启动队列并点击 `启动队列`。验收时必须确认待启动、排队中、训练中、已完成和失败诊断分标签可见，最大并发按 UI 设置生效，目标 GPU 为 2080Ti，2080Ti 显存余量低于 20% 时自动限制并发，并确认训练容器结束后不残留。CLI `/api/queue/server-test` 仅保留为后端兼容入口，不作为 frontend 操作入口。
MET Nonlinear 验收必须通过公网 UniDesk frontend 的交互式 UI 完成：选择已有 source Project，设置训练轮数和最大并发，使用 `Fork Project` 创建新的 `projects/unidesk_forks/` Project，确认新 Project 只是被选中而不会直接训练，再加入待启动队列并点击 `启动队列`。验收时必须确认待启动、排队中、训练中、已完成和失败诊断分标签可见，最大并发按 UI 设置生效，运行中行显示训练进度和 ETA，目标 GPU 为 2080Ti，2080Ti 显存余量低于 20% 时自动限制并发，并确认训练容器结束后不残留。批量规模由 UI 输入框决定，完整验收可以通过输入 `Fork 数量=10`、`训练轮数=200`、`最大并发=3` 执行，但不得把该规模做成专用硬编码按钮。CLI `/api/queue/server-test` 仅保留为后端兼容入口，不作为 frontend 操作入口。
## CLI