XinY0201/lingbot-va-official-sft-handoff

LingBot-VA 官方 SFT / Post-training Smoke 工程验证 README

适用仓库建议名：lingbot-va-official-sft-smoke
当前项目目录：/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft
当前验收状态：project_smoke_status = PASS
最终口径：1-step SFT smoke = PASS，checkpoint transformer-only reload continuation = PASS，full trainer-state resume = NOT_SUPPORTED_BY_CURRENT_OFFICIAL_CHECKPOINT

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0. 先看结论

这个项目不是完整训练收敛项目，也不是 LIBERO 结果复现项目。

它的目标是把 LingBot-VA 官方 full-parameter post-training / SFT 工程链路 在本机上跑通，并整理成后续集群可接手的交付包。

当前已经验证通过：

官方 lingbot-va-base 权重完整
官方 libero-long-lerobot latent LeRobot 数据完整
empty_emb.pt 已生成
CUDA / BF16 / NCCL / Flex Attention 基础审计通过
datasets==4.0.0 可读取官方 parquet metadata 中的 List feature
MultiLatentLeRobotDataset / DataLoader 可构造真实 batch
官方 train entry dry audit 已确认使用 wan_va.modules.utils.load_transformer
load_transformer 加载的是 LingBot-VA 本地扩展版 WanTransformer3DModel，不是 diffusers 原生类
1-step full-parameter SFT smoke 已通过
latent_loss / action_loss 有限
backward / optimizer.step / lr_scheduler.step 已通过
checkpoint_step_1 transformer 权重保存成功
checkpoint_step_1 transformer-only reload continuation 到 checkpoint_step_2 已通过
checkpoint_step_2 可用 LingBot-VA 本地 WanTransformer3DModel 最小加载

必须保留的限制：

当前官方 checkpoint 只保存 transformer/config.json 与 transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors。
没有保存 optimizer state / scheduler state / global_step / trainer_state / training_state.pt。
因此不能写“完整 trainer-state resume 已通过”。
只能写“transformer 权重可重载并继续训练一步”。

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1. 项目到底是什么

1.1 项目定位

本项目定义为：

LingBot-VA 官方全参数 SFT / post-training 工程验证

更准确地说：

LingBot-VA official full-parameter post-training smoke test

训练初始化：

robbyant/lingbot-va-base

训练对象：

LingBot-VA Video-Action Transformer / WanTransformer3DModel

训练目标：

video latent prediction loss
+
action prediction loss

不训练：

Wan VAE
text_encoder
tokenizer
数据预处理 encoder

原因：官方 libero-long-lerobot 数据已经包含预计算好的 video latent 和 text_emb，训练阶段直接读取 latent / text_emb / action。

1.2 不要写错的地方

不能把这个项目写成：

随机初始化从零训练 LingBot-VA
VAE 和文本编码器也全参数训练
LoRA SFT
只训练 action head
用 diffusers 原生 WanTransformer3DModel 训练
完整 trainer-state resume 已通过
LIBERO 成功率复现已通过
5000-step post-training 已完成

正确表述：

官方 base 权重初始化 + 官方 latent LeRobot 数据 + LingBot-VA 本地扩展版 transformer 的 full-parameter post-training smoke 链路已跑通。

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2. 当前目录结构

项目根目录：

/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft

推荐结构：

lingbot-va_official_sft/
├── assets/
│   ├── models/
│   │   └── lingbot-va-base/
│   ├── datasets/
│   │   └── libero-long-lerobot/
│   └── hf_cache/
├── wan_va/
├── script/
├── evaluation/
├── experiments/
│   └── official_sft/
│       ├── configs/
│       ├── scripts/
│       ├── logs/
│       │   ├── install/
│       │   ├── audit/
│       │   ├── train/
│       │   ├── resume/
│       │   └── eval/
│       ├── metadata/
│       ├── runs/
│       ├── reports/
│       └── hf_delivery/
├── SOURCE_COMMIT.txt
├── README_OFFICIAL_SFT_CN.md
├── ENVIRONMENT.md
├── ASSET_MANIFEST.md
└── CLUSTER_RUNBOOK.md

原则：

所有脚本、日志、metadata、report、handoff 文件都放到 experiments/official_sft/ 内。
不要把临时脚本散落到 /root/autodl-tmp 根目录。

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3. 环境

3.2 当前 smoke / reader 环境

/root/autodl-tmp/conda_envs/lingbot_va_reader_test

关键版本：

Python = 3.10.16
torch = 2.9.0+cu128
diffusers = 0.36.0
transformers = 4.55.2
lerobot = 0.3.3
datasets = 4.0.0
pyarrow = 24.0.0

说明：

pip check 会提示 lerobot==0.3.3 声明 datasets<=3.6.0 的依赖冲突。
但当前 reader_test 环境已实测通过 parquet 读取、MultiLatentLeRobotDataset、DataLoader、CUDA transfer、模型加载与 1-step smoke。

3.3 激活环境

set +e
set +u
set +o pipefail

source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh 2>/dev/null || true
conda activate /root/autodl-tmp/conda_envs/lingbot_va_reader_test
echo "conda_activate_status=$?"
which python
python -V

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4. 必需资产

4.1 官方 base 权重

路径：

/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft/assets/models/lingbot-va-base

验收状态：

size ≈ 23G
safetensors_count = 7
incomplete_count = 0
包含 text_encoder / tokenizer / transformer / vae

关键 transformer config：

_class_name = WanTransformer3DModel
attn_mode = flex
num_layers = 30
num_attention_heads = 24
attention_head_dim = 128
in_channels = 48
out_channels = 48
action_dim = 30
text_dim = 4096
patch_size = [1, 2, 2]

4.2 官方 LIBERO latent 数据

路径：

/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft/assets/datasets/libero-long-lerobot

验收状态：

size ≈ 4.4G
codebase_version = v2.1
total_episodes = 500
total_frames = 138090
total_tasks = 10
fps = 60
parquet_count = 500
latent_pth_count = 1000
video_mp4_count = 1000

4.3 empty_emb.pt

路径：

/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft/assets/datasets/libero-long-lerobot/empty_emb.pt

验收状态：

shape = [512, 4096]
dtype = torch.bfloat16
all_zero = True
finite = True

说明：MultiLatentLeRobotDataset 初始化时会无条件加载 empty_emb.pt，即使 cfg_prob=0.0 也需要这个文件。

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5. 路径怎么改

训练入口里最重要的三个路径是：

wan22_pretrained_model_name_or_path  # base model 路径
dataset_path                         # LeRobot latent 数据路径
empty_emb_path                       # empty_emb.pt 路径

在当前工程里，不建议直接改官方源码。推荐方式是写 wrapper，在运行时 patch VA_CONFIGS[CONFIG_NAME]。

推荐统一使用环境变量：

export PROJECT="/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft"
export MODEL_DIR="$PROJECT/assets/models/lingbot-va-base"
export DATASET_DIR="$PROJECT/assets/datasets/libero-long-lerobot"
export EMPTY_EMB="$DATASET_DIR/empty_emb.pt"
export RUN_ROOT="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/my_run"
export CONFIG_NAME="libero_train"

wrapper 内部对应：

cfg = train_mod.VA_CONFIGS[CONFIG_NAME]
cfg.wan22_pretrained_model_name_or_path = MODEL_DIR
cfg.dataset_path = DATASET_DIR
cfg.empty_emb_path = EMPTY_EMB
cfg.save_root = RUN_ROOT

为什么不用官方命令直接传路径？

当前 wan_va/train.py 的 CLI 主要暴露 --config-name 和 --save-root。
模型路径、数据路径、empty_emb_path 等关键参数在 VA_CONFIGS 内。
所以最稳妥的方式是 wrapper 运行时覆盖配置，而不是直接改源码。

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6. 已验证 smoke 命令

6.1 1-step SFT smoke

用途：只跑 1 个 optimizer update，验证完整训练链路，不追求收敛。

set +e
set +u
set +o pipefail

PROJECT="/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft"
TEST_ENV="/root/autodl-tmp/conda_envs/lingbot_va_reader_test"
MODEL_DIR="$PROJECT/assets/models/lingbot-va-base"
DATASET_DIR="$PROJECT/assets/datasets/libero-long-lerobot"
RUN_ROOT="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/official_sft_smoke_step1"
META="$PROJECT/experiments/official_sft/metadata/official_sft_smoke_step1_runtime.json"
LOG="$PROJECT/experiments/official_sft/logs/train/official_sft_smoke_step1.log"

source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh 2>/dev/null || true
conda activate "$TEST_ENV"
echo "conda_activate_status=$?"

export PROJECT MODEL_DIR DATASET_DIR RUN_ROOT META
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_NUM_THREADS=1
export TOKENIZERS_PARALLELISM=false
export PYTORCH_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"
export PYTHONPATH="$PROJECT:$PROJECT/wan_va:${PYTHONPATH}"

cd "$PROJECT"
echo "cd_status=$?"

python -m torch.distributed.run \
  --nproc_per_node=1 \
  --master_port=29541 \
  --tee 3 \
  experiments/official_sft/scripts/run_official_sft_smoke_step1.py \
  2>&1 | tee "$LOG"

echo "torchrun_status=${PIPESTATUS[0]}"

验收标准：

final_status = PASS
latent_loss 有限
action_loss 有限
Checkpoint saved successfully at step 1
checkpoint_step_1/transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors 存在

6.2 step1 transformer-only reload continuation 到 step2

用途：验证 checkpoint_step_1/transformer 可重载，并继续执行一步训练到 step2。

注意：这不是完整 trainer-state resume。

set +e
set +u
set +o pipefail

PROJECT="/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft"
TEST_ENV="/root/autodl-tmp/conda_envs/lingbot_va_reader_test"
MODEL_DIR="$PROJECT/assets/models/lingbot-va-base"
DATASET_DIR="$PROJECT/assets/datasets/libero-long-lerobot"
STEP1_CKPT="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/official_sft_smoke_step1/checkpoints/checkpoint_step_1"
RUN_ROOT="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/official_sft_smoke_step1_reload_to_step2_v2"
META="$PROJECT/experiments/official_sft/metadata/official_sft_reload_step1_to_step2_v2_runtime.json"
LOG="$PROJECT/experiments/official_sft/logs/train/official_sft_reload_step1_to_step2_v2.log"

source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh 2>/dev/null || true
conda activate "$TEST_ENV"
echo "conda_activate_status=$?"

export PROJECT MODEL_DIR DATASET_DIR STEP1_CKPT RUN_ROOT META
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_NUM_THREADS=1
export TOKENIZERS_PARALLELISM=false
export PYTORCH_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"
export PYTHONPATH="$PROJECT:$PROJECT/wan_va:${PYTHONPATH}"

cd "$PROJECT"
echo "cd_status=$?"

python -m torch.distributed.run \
  --nproc_per_node=1 \
  --master_port=29543 \
  --tee 3 \
  experiments/official_sft/scripts/run_official_sft_reload_step1_to_step2_v2.py \
  2>&1 | tee "$LOG"

echo "torchrun_status=${PIPESTATUS[0]}"

验收标准：

Training completed
checkpoint_step_2/transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors 存在
accept_official_sft_reload_step1_to_step2_v2.json final_status = PASS
checkpoint_reload_continuation_smoke = PASS

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7. 正式训练命令是什么

正式训练不要直接跑 5000 step 前先确认：

集群端 GPU 数
全局 batch size
gradient_accumulation_steps
save_interval
输出路径
是否开启 wandb
是否只做 smoke 还是正式长跑

7.1 推荐正式训练命令

推荐使用 experiments/official_sft/scripts/run_official_sft_posttrain_template.py 这个 wrapper 模板。它通过环境变量改路径和训练参数。

单卡正式训练示例：

set +e
set +u
set +o pipefail

PROJECT="/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft"
TEST_ENV="/root/autodl-tmp/conda_envs/lingbot_va_reader_test"

source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh 2>/dev/null || true
conda activate "$TEST_ENV"
echo "conda_activate_status=$?"

export PROJECT="$PROJECT"
export CONFIG_NAME="libero_train"
export MODEL_DIR="$PROJECT/assets/models/lingbot-va-base"
export DATASET_DIR="$PROJECT/assets/datasets/libero-long-lerobot"
export EMPTY_EMB="$DATASET_DIR/empty_emb.pt"
export RUN_ROOT="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/libero_train_5000step_single_gpu"

export NUM_STEPS=5000
export SAVE_INTERVAL=200
export BATCH_SIZE=1
export GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS=10
export LOAD_WORKER=8
export CFG_PROB=0.1
export LEARNING_RATE=1e-5
export WARMUP_STEPS=10
export ENABLE_WANDB=false

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export OMP_NUM_THREADS=1
export MKL_NUM_THREADS=1
export TOKENIZERS_PARALLELISM=false
export PYTORCH_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"
export PYTHONPATH="$PROJECT:$PROJECT/wan_va:${PYTHONPATH}"

mkdir -p "$PROJECT/experiments/official_sft/logs/train" "$RUN_ROOT"
cd "$PROJECT"
echo "cd_status=$?"

python -m torch.distributed.run \
  --nproc_per_node=1 \
  --master_port=29550 \
  --tee 3 \
  experiments/official_sft/scripts/run_official_sft_posttrain_template.py \
  2>&1 | tee "$PROJECT/experiments/official_sft/logs/train/libero_train_5000step_single_gpu.log"

echo "torchrun_status=${PIPESTATUS[0]}"

双卡示例：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
export RUN_ROOT="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/libero_train_5000step_2gpu"

python -m torch.distributed.run \
  --nproc_per_node=2 \
  --master_port=29551 \
  --tee 3 \
  experiments/official_sft/scripts/run_official_sft_posttrain_template.py \
  2>&1 | tee "$PROJECT/experiments/official_sft/logs/train/libero_train_5000step_2gpu.log"

7.2 从 transformer checkpoint 继续训练

只做 transformer 权重重载 continuation：

export RESUME_FROM="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/libero_train_5000step_2gpu/checkpoints/checkpoint_step_200"
export RUN_ROOT="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/libero_train_continue_from_step200"
export NUM_STEPS=5000

说明：

RESUME_FROM 指向 checkpoint_step_xxx 目录。
官方 Trainer 会加载 RESUME_FROM/transformer。
但当前官方 checkpoint 不包含 optimizer/scheduler/global_step，所以这不是完整 trainer-state resume。

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8. 当前已有关键脚本

experiments/official_sft/scripts/setup_official_sft_env.sh
experiments/official_sft/scripts/launch_official_sft_smoke_step1.sh
experiments/official_sft/scripts/run_official_sft_smoke_step1.py
experiments/official_sft/scripts/launch_official_sft_reload_step1_to_step2.sh
experiments/official_sft/scripts/run_official_sft_reload_step1_to_step2_v2.py
experiments/official_sft/scripts/audit_official_resume_capability.py
experiments/official_sft/scripts/accept_official_sft_reload_step1_to_step2_v2.py
experiments/official_sft/scripts/launch_official_sft_posttrain.sh
experiments/official_sft/scripts/run_official_sft_posttrain_template.py
experiments/official_sft/scripts/upload_to_hf.sh
experiments/official_sft/hf_delivery/README_OFFICIAL_SFT_CN.md

推荐保留这些脚本到 HF 交付仓库。

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9. 后续如果要加别的数据集作为 baseline，怎么搞

9.1 先判断数据格式

LingBot-VA 当前训练入口吃的是 MultiLatentLeRobotDataset，核心不是普通视频数据，而是官方预处理后的 latent LeRobot 数据。

新数据集必须最终整理成类似：

LeRobot metadata + parquet episode 数据
预计算 video latent .pth
预计算 text_emb
动作 action
状态 observation.state
empty_emb.pt

最低要求：

1. meta/info.json 存在
2. meta/tasks.jsonl 存在
3. meta/episodes.jsonl 存在
4. data/chunk-xxx/file-xxxxx.parquet 存在
5. 每个 episode 对应 latent 文件可读
6. latent dtype/shape 与模型训练入口兼容
7. text_emb shape = [512, 4096]
8. action 能映射到 action_dim=30 / action_per_frame=4 的训练格式
9. empty_emb.pt 存在

9.2 新数据集接入流程

建议按这个顺序做，不要直接开训练：

A. 新建 assets/datasets/<dataset_name>/
B. 放入或生成 LeRobot parquet + metadata
C. 放入或生成 latent pth / text_emb
D. 生成 empty_emb.pt
E. 做资产 manifest
F. 单 parquet load_dataset 测试
G. MultiLatentLeRobotDataset 初始化测试
H. DataLoader batch 测试
I. batch CUDA transfer 测试
J. 1-step smoke
K. checkpoint 保存测试
L. transformer-only reload continuation 测试
M. 再进入长步数训练

9.3 新数据集路径怎么配

假设新数据集叫：

my_new_baseline_dataset

路径：

/root/autodl-tmp/projects/lingbot-va_official_sft/assets/datasets/my_new_baseline_dataset

训练时只改：

export DATASET_DIR="$PROJECT/assets/datasets/my_new_baseline_dataset"
export EMPTY_EMB="$DATASET_DIR/empty_emb.pt"
export RUN_ROOT="$PROJECT/experiments/official_sft/runs/my_new_baseline_dataset_smoke"

其他参数先不动。

9.4 新数据集需要重点查什么

必须查：

parquet 是否能被 datasets==4.0.0 读取
latent shape 是否仍是 [48, T, H, W] 相关格式
text_emb 是否是 [512, 4096]
action 原始维度是否是 7，或是否能映射到 used_action_channel_ids=[0..6]
任务文本是否存在
fps / frame_ids 是否合理
数据集 episode 数、frame 数是否正常
是否有 NaN/Inf

如果 action 维度不同：

不要直接训练。
先改 config.used_action_channel_ids / action_dim / action_per_frame 或写动作适配层。
否则 action loss 可能形状对不上，或者学到错误动作定义。

如果没有预计算 latent：

不能直接用当前 post-training 入口训练。
必须先跑 LingBot-VA 官方或本地的数据预处理/encoding 流程，生成 video latent 和 text_emb。

如果只有普通 LIBERO 原始图像数据：

它不是当前 MultiLatentLeRobotDataset 的直接输入。
需要先转换为官方 latent LeRobot 格式。

9.5 新 baseline 推荐命名

assets/datasets/libero_spatial_latent_lerobot/
assets/datasets/libero_object_latent_lerobot/
assets/datasets/libero_goal_latent_lerobot/
assets/datasets/libero_10_latent_lerobot/
assets/datasets/<custom_dataset>_latent_lerobot/

run 输出：

experiments/official_sft/runs/<dataset_name>_smoke_step1/
experiments/official_sft/runs/<dataset_name>_train_5000step/
experiments/official_sft/logs/train/<dataset_name>_train_5000step.log
experiments/official_sft/metadata/<dataset_name>_manifest.json

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10. 后续正式 baseline 怎么做

10.1 最小 baseline 流程

对每个新 baseline 数据集都跑：

1. asset audit
2. schema audit
3. dataloader audit
4. transformer load audit
5. 1-step smoke
6. checkpoint save
7. transformer-only reload continuation
8. 5000-step 或指定步数训练
9. eval / inference
10. report

10.2 建议记录的指标

训练日志至少记录：

step
latent_loss
action_loss
total_loss
grad_norm
learning_rate
CUDA allocated / reserved memory
steps/sec
checkpoint path

交付报告至少记录：

模型初始化路径
数据集路径
训练 config
GPU 数
batch_size / gradient_accumulation_steps / global batch
num_steps
save_interval
checkpoint 大小
是否支持 transformer-only reload
是否支持完整 trainer-state resume

10.3 评测前必须确认

训练 checkpoint 是 LingBot-VA 本地扩展版 transformer，不是 diffusers 原生 WanTransformer3DModel。
action_embedder / action_proj_out / condition_embedder_action / patch_embedding_mlp 存在。
评测脚本使用的 config 与训练数据动作定义一致。

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11. checkpoint 与 resume 口径

当前官方保存结果：

checkpoint_step_x/
└── transformer/
    ├── config.json
    └── diffusion_pytorch_model.safetensors

当前支持：

把 checkpoint_step_x 作为 RESUME_FROM。
官方 Trainer 会加载 RESUME_FROM/transformer。
这可以继续训练。

当前不支持：

optimizer state 恢复
scheduler state 恢复
global_step 自动连续
RNG state 恢复
完整 trainer-state resume

如果后续正式训练需要严格断点续训，应补丁保存：

optimizer.pt
scheduler.pt
training_state.pt
global_step
rng_state
training_config.json
source_commit.txt
asset_manifest.json

补丁原则：

不改模型结构
不改 forward
不改 loss
不改 optimizer 定义
只补全训练状态保存与恢复

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12. Hugging Face 交付包怎么整理

推荐仓库名：

lingbot-va-official-sft-smoke

建议上传：

README_OFFICIAL_SFT_CN.md
ENVIRONMENT.md
ASSET_MANIFEST.md
CLUSTER_RUNBOOK.md
SOURCE_COMMIT.txt
experiments/official_sft/scripts/
experiments/official_sft/metadata/
experiments/official_sft/logs/audit/
experiments/official_sft/logs/train/
experiments/official_sft/reports/

不建议上传：

assets/models/lingbot-va-base/
assets/datasets/libero-long-lerobot/
experiments/official_sft/runs/*/checkpoints/*/diffusion_pytorch_model.safetensors
/root/autodl-tmp/conda_envs/

原因：

base 权重约 23G，不适合放代码仓库。
官方数据约 4.4G，应通过 manifest 记录来源和目标路径。
smoke checkpoint 单个约 9.479G，不适合作为默认交付内容。
conda 环境应使用 environment.yml / requirements-lock / conda explicit 记录，而不是直接上传。

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13. 集群端接手 checklist

集群端不要直接开长训练。先按顺序执行：

1. clone HF 代码仓库
2. 创建或恢复 conda 环境
3. 下载或挂载 lingbot-va-base
4. 下载或挂载 libero-long-lerobot
5. 确认 empty_emb.pt
6. 检查 datasets==4.0.0 是否能读 parquet List metadata
7. 跑 dataloader smoke
8. 跑 train entry dry audit
9. 跑 1-step SFT smoke
10. 跑 transformer-only reload continuation smoke
11. 确认 checkpoint 保存路径
12. 再启动正式长步数训练

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14. 常见问题

Q1：为什么不用 lingbot_va_clean 直接训练？

因为 datasets==3.6.0 不能读取官方 parquet metadata 里的 _type: List。当前实测可用环境是 lingbot_va_reader_test，其中 datasets==4.0.0。

Q2：pip check 冲突要紧吗？

要记录，但当前不是阻塞项。lerobot==0.3.3 声明 datasets<=3.6.0，但官方 released parquet 实际需要 datasets==4.0.0 才能读 List feature。当前以真实 smoke 结果为准。

Q3：为什么不能用 diffusers 的 WanTransformer3DModel？

因为 diffusers 原生类会忽略 LingBot-VA action 相关权重，例如 action_embedder、action_proj_out、condition_embedder_action、patch_embedding_mlp。训练必须使用 wan_va.modules.model.WanTransformer3DModel。

Q4：为什么 step2 raw metadata 里出现 FSDPWanTransformer3DModel？

这是 FSDP 包装后的运行时类名，不代表加载错。最终 acceptance audit 已重新最小加载 step2 checkpoint，确认它仍可作为 wan_va.modules.model.WanTransformer3DModel 加载。

Q5：现在可以说 resume 通过了吗？

只能说：

transformer-only checkpoint reload continuation 通过。

不能说：

完整 optimizer/scheduler/global_step resume 通过。

Q6：正式训练需要多少步？

官方默认 libero_train 是：

num_steps = 5000
batch_size = 1
gradient_accumulation_steps = 10
learning_rate = 1e-5
save_interval = 200

但正式 global batch size 与学习率要按集群 GPU 数重新确认。

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15. 最终验收口径

可以写：

LingBot-VA official full-parameter post-training / SFT smoke engineering pipeline has passed.
1-step SFT smoke is verified.
Checkpoint transformer-only reload continuation is verified.
Step2 checkpoint can be minimally reloaded with LingBot-VA local WanTransformer3DModel.

不要写：

Full trainer-state resume is verified.
5000-step post-training is completed.
LIBERO benchmark success rate is reproduced.