支持范围

包与组件状态

这些页面依据已发布的 ARTI 3.3.0 包快照。神经组件保留各自生命周期与契约地址。稳定包发布不会静默改变 Alpha 组件生命周期，也不会抹去资产保存的精确 schema。

文档环境

分发要求 Python 3.10+ 与 PyTorch 2.2+。发布矩阵记录 Python 3.10、3.11 和 3.12。可选模型、训练、JAX 与 Flax 集成有额外依赖和版本要求。一次本地示例成功不会扩大这份矩阵。

分开执行与效果

运行完成、梯度有限与文件导出分别证明不同软件观察。任务验收需要应用真实目标、留出输入和评价协议。这些页面不承诺一般模型效果或 GPU 吞吐。

• 保留原生预测及其请求身份。
• 不要用内部诊断损失替代任务结果。
• 将导入外部证据保留为有归属的证据，不当作本地复现。

应用 episode 状态

EpisodeRunConfig 支持声明的 policy/environment 回调、有限 JSON 应用状态和结构化轨迹。原生模型配置按 policy step 只读。任意原生可变模型持久化、二进制状态 codec 与物理副作用回滚不在此范围内。

本地运行时强制范围

内置运行时是可信本地 worker。直接 worker 的 deadline 有记录的范围，不是进程树隔离或内存、CPU、GPU cap。离线网络提示不阻断 socket。要求未支持的强制限制会阻止执行；容器/provider 资格需要自己的 backend 证据。

恢复依赖声明的状态

只有完整且受支持的 checkpoint 与已提交结果部分提供所描述的续接保证。未完成回调可能需要再次调用。含糊外部动作不自动重复，本地 recipe 恢复也不代表任意分布式或分片恢复。