层1/T5: 自包含训练脚本 train_sft.sh + train_sft.py；层 1 代码收口

- train_sft.py: FSDP 环境变量前置块（import 前，DDP 下无害）；fail-fast 加载
  顺序（数据→tokenizer→模型）；首样本自检打印（真 tokenizer 掩码边界肉眼核对）；
  remove_unused_columns=False 等非显然约束逐条注释；sanity 模式 = replace 覆盖
- train_sft.sh: 显式 CUDA_VISIBLE_DEVICES 4 卡、PYTHONUNBUFFERED、HF 镜像/缓存
  改道 /data，前置检查清单（含 scp 数据命令）
- 本地验证：fail-fast 到 teacher 缓存缺失处显式报错（941/1000，59 条真实命中
  反向证明 prompt_key 契约端到端成立）
- roadmap 存档点：层 1 代码完成，进入运行阶段

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

docs/00-roadmap.md

@@ -11,7 +11,8 @@
 - **当前层**: 层 1（SFT 基线），待开工
 - **层 0**: ✅ 已关账（2026-07-18）。两端 pytest 4/4 全绿；本地 env `ars-opd`（torch 2.13 cu130，4070Ti 可做小规模 GPU 调试）；远程 env `/data/zym/envs/ars-opd`（torch 2.10 cu128，8 卡可见）；gitea 双端打通（SSH 222）
 - **已完成学习**: 第一章全部精讲（式 1-8、§3.1-3.6、detach 命门专题）；第二章已写好待读
-- **下一步**: Claude 编写 T1→T3→T4→T2→T5（工作模式已改：Claude 写码、用户精读提问，见 CLAUDE.md URGENT.1）；默认参数已通过（teacher=MiniMax-M3 经自建网关 / enable_thinking=False / max_length=4096 / 1k 子集）；T1/T3/T4 已完成入库
+- **层 1 代码全部完成**（T1 configs / T3 data / T4 trainer / T2 teacher / T5 train_sft 脚本，46+ 单测全绿；teacher=MiniMax-M3 经自建网关，2026-07-18 改定）
+- **下一步（运行阶段）**: ① 本地跑完 teacher 生成 1k（scripts/generate_teacher_completions.py，断点续传）→ ② scp parquet+缓存到远程 data/ → ③ 远程 `bash scripts/train_sft.sh sanity`（看首样本自检与 loss 下降）→ ④ `bash scripts/train_sft.sh` 正式 1 epoch → 关账判据见 docs/02 §5
 - **层 1 讨论已完成的**: docs/02 全部难点已精讲（collator 五步流水线与坑二、FSDP 决策与 DDP 触发点、删除/替代清单逐项理由、hash 不稳定演示）
 - **未精讲的文档账**: docs/01 的 §3.7（KL 锚三处实现差异）、§3.8（论文外稳定器）、§4（训练步流程走读）
 - **未精讲的文档账**: docs/01 的 §3.7（KL 锚三处实现差异）、§3.8（论文外稳定器）、§4（训练步流程走读）