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P0-1 模型路径治理: - 新增 003_model_path_governance.sql 迁移，models 表增加 can_train 字段 - create_model/update_model 自动计算 can_train（非API+有路径=可训练） - _compute_job_payload_from_task_node 拒绝 API 模型和无可训练路径模型 - 平台诊断规则增加 API 模型/路径缺失检测 P0-2 数据集格式校验: - 新增 dataset_format.py，支持 Alpaca/ShareGPT/DPO/CPT 格式校验 - 训练预检时自动根据 train_type 匹配格式并校验内容字段 - llama_dataset_info 增加 DPO/CPT 格式列映射 P0-3 训练完成产物入库: - _ensure_trained_model 使用 compute 节点返回的真实 artifacts - 注册 per-file artifact 记录（含 size_bytes/checksum_sha256） - trained_models 表增加 artifact_dir 字段 P0-4 失败日志拉取: - poll_compute_jobs_once 检测到 failed/stopped 时强制拉取最后 200 行日志 - apply_compute_job 持久化失败日志片段到任务 payload Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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-- 003_model_path_governance
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-- 模型路径治理：增加 can_train 标识，区分本地可训练模型与 API / 远程模型。
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-- 训练预检阶段依赖该字段拦截不适合 LLaMA-Factory 本地训练的基座模型。
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-- 1. models 表增加 can_train（默认 0，后设搬迁为 1 的规则如下）
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ALTER TABLE models ADD COLUMN IF NOT EXISTS can_train INTEGER NOT NULL DEFAULT 0;
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-- 2. 将已有模型按规则推定 can_train：
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-- - path 非空 且 model_source != 'api' → 可训练 (1)
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-- - 其余 → 不可训练 (0)
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UPDATE models
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SET can_train = CASE
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WHEN path IS NOT NULL AND path != '' AND model_source IS NOT NULL AND model_source != 'api' THEN 1
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ELSE 0
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END;
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-- 3. 给 trained_models 增加 artifact_dir（训练产物目录扫描结果目录）
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ALTER TABLE trained_models ADD COLUMN IF NOT EXISTS artifact_dir TEXT;
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