train-config

train-config — 项目训练平台配置

职责

管理项目级 .trainhub.json（放在项目根），声明本项目训练任务的默认平台、运行命名、指标解析规则。让后续 train-submit / train-watch / train-harvest 零额外参数就能跑。

.trainhub.json 结构

{
  "default_platform": "kaggle",
  "platforms": {
    "kaggle": {
      "account": "lilliareverie",
      "dataset_sources": ["lilliareverie/my-dataset"],
      "kernel_prefix": "project-exp",
      "enable_gpu": true,
      "enable_internet": true
    },
    "ssh": {
      "host": "[email protected]",
      "remote_dir": "/home/kindred/runs",
      "conda_env": "ml"
    },
    "colab": {
      "notebook_template": "templates/colab_train.ipynb",
      "drive_folder": "MyDrive/ml-runs"
    }
  },
  "metric": {
    "primary": "mAP50",
    "source": "results.csv",
    "best_fn": "max"
  },
  "archive": {
    "weights_dir": "weights/",
    "filename_pattern": "{platform}-{run_name}/",
    "keep": ["best.pt", "results.csv"]
  }
}

何时新建

• 项目首次要提交训练任务
• 换平台（如毕业后实验室给新 GPU 服务器）
• 指标从 mAP50 换成 accuracy / F1 等

行为

1. 如果 .trainhub.json 不存在 → 向用户询问必要字段（default_platform、account/host、metric.primary），写入最小配置
2. 如果存在 → 展示当前配置，询问要改什么
3. 凭据不存 .trainhub.json（引用 ~/.secrets/.env 对应段），只存 account name / host alias

凭据引用约定

• Kaggle：~/.kaggle/kaggle.json（kaggle CLI 标准位置）
• SSH：~/.ssh/config 的 Host 别名
• Colab：浏览器 OAuth（无配置）

注意

• .trainhub.json 进 git（无敏感信息）
• 项目未初始化过就直接调 train-submit → 先 prompt 跑 train-config