提交与批准

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上集群的 run 分三步，第二步只能由你来做：

# 1. Claude、你或 notebook 里的 lab.run，在 idea worktree 里：只在本地生成快照和审核单
arb submit --reason "warmup 1k steps" --gpus 4 --time 60h -- python train.py --lr 3e-4
arb submit --from r003 --set lr=1e-4 --reason "lr 小一点"   # 同一快照，只改参数

# 2. 你在自己的终端里看过审核单后批准
arb card r003          # 随时重看审核单
arb approve r003       # 显示审核单，输入 r003 确认；或 arb reject r003 --reason "..."

# 3. 跟踪
arb watch              # 或 arb poll / arb logs r003 / arb remote ls r003

批准只在你自己的终端里

arb approve 和 arb lesson accept 在下面任一情况下直接拒绝：

环境里有 CLAUDECODE 或 CLAUDE_CODE_ENTRYPOINT（Claude Code 给它的工具设置的变量）；
stdin 不是终端；
正在运行 notebook 命令。

拒绝时提示“批准只能在你自己的终端里做：请在终端运行 arb approve rNNN”。通过之后显示审核单，要你输入 run id 确认。批准 Decision 里记下 author = human、进程号和最多 6 层父进程（尽力而为）。

这是护栏，不是沙箱；硬保证是：只有 arb approve 会调用后端的提交，而且提交前代码会再查一次账本里有你的批准 Decision。没有任何自动批准的代码路径。

审核单

分为检查 / 资源 / 估计 / 预算四块，最后是审核单哈希。哈希覆盖快照 commit、命令、资源（含账户和计费卡数）、机器、分区、分段计划、环境（prelude、env_activate、路径）以及项目 id。

arb approve 按存下的请求和当前机器配置重算一遍，对不上就拒绝：“审核单已变化，请重新 arb submit”。

--from 和 --set

--from rNNN 复用那个 run 的快照（不再做新快照）。GPU、时长、节点、分区、内存、CPU 默认取它的；命令取它的命令或当前的 [run] command，再加上它的 override，用新的 --set 覆盖同名的。审核单上写“复用 rNNN 的快照”。
--set k=v 可以写多次，按 arboria.toml 的 [run] override_style 拼到命令后面：hydra → k=v，argparse / tyro → --k v。
没有 -- CMD 时用 [run] command。命令按参数逐个加引号，不经过 shell 展开；多节点时请在命令里自己写 srun。

相同的提交只算一次

审核单哈希相同、而且没被拒绝/取消/失败的 run 已经存在时，arb submit 直接返回它，打印“已存在：rNNN”。想重复跑同一个实验就改点什么（例如 --set seed=2），或加 --repeat：请求里带一个随机 nonce，它也算进哈希，批准只对这一个 run 有效，审核单上写“⚠ 重复运行”。

计费

按 DeltaAI 的规则：

计费卡数 = max(GPU 数, ⌈内存 / 每卡内存份额⌉, ⌈CPU / 每卡 CPU 份额⌉)
估计上限 = 计费卡数 × 时长（小时）× 分区倍率，按各段累加

默认按卡数配内存和 CPU，所以计费卡数 = 申请卡数；用 --mem / --cpus 多要时，审核单上会出现 ⚠ 和实际计费卡数。作业结束后的实际花费见集群与机器配置。

分段

时长超过分区上限（例如 ghx4 48h）就拆成 ⌈T/M⌉ 段，用 --dependency=afterany:<上一段> 串起来；训练代码必须能从 ARBORIA_CKPT_DIR 续训。段数超过 max_segments 拒绝。某段失败时其余段会被取消；只有最后一段 COMPLETED 才算成功。

幂等和续交

每段 sbatch 之前先在账本里记一行 submitting，并先按完整作业名 arb-<project>-<run>-s<k> 在集群上查找（只认自己的、名字完全相同的作业）；已存在就直接采用，不重复提交。中途失败（包括需要重新登录）时，再运行一次 arb approve 续交。

Duo 和 ssh

SshSlurm 每次远程调用前先运行 ssh -O check <host>；没有活着的主连接就报“请先在终端运行 ssh <host> 完成 Duo 认证，然后重试”，绝不自动重试。远程命令都带 -o BatchMode=yes，不会弹出密码或推送 Duo。

作业里的环境变量

变量	值
`ARBORIA_RUN_ID`	run id，例如 `r003`
`ARBORIA_WANDB_ID`	`<项目 id>-<run id>`，几个仓库共用一个 wandb project 也不会撞
`ARBORIA_IDEA`	idea 名
`ARBORIA_SEGMENT`	第几段
`ARBORIA_DATA`、`ARBORIA_CACHE`	数据和缓存目录（`HF_HOME=$ARBORIA_CACHE/hf`）
`ARBORIA_CKPT_DIR`	`<ckpt>/<project>/<run>`
`ARBORIA_OUT`	`<out>/<project>/<run>`，结束后拉回本地

命令在 <runs>/<project>/<run>/code（快照内容）里运行，日志在 <runs>/<project>/<run>/logs/s<k>.<jobid>.out。训练代码要遵守的四条见训练代码约定。