Add Farm04 Segment packaging guide

Direct HF download, LoRA merge, official Docker build/test/save, and parity gate instructions for Tr006 V2.

pipelines/Tr006_V2/FARM04_PACKAGING_GUIDE.md

@@ -0,0 +1,138 @@
+# Farm04：Tr006 V2 Segment Docker 打包指南
+
+## 1. 拉取权重和 pipeline
+
+```bash
+HF_ROOT="$PWD/orena_tr006_v2"
+
+hf download Gbone3176/interval \
+  --revision main \
+  --include 'weights/Tr006_V2/**' \
+  --include 'pipelines/Tr006_V2/**' \
+  --local-dir "$HF_ROOT" \
+  --max-workers 1
+
+PIPELINE="$HF_ROOT/pipelines/Tr006_V2"
+ADAPTER="$HF_ROOT/weights/Tr006_V2/checkpoint-6013"
+```
+
+检查关键文件：
+
+```bash
+test -f "$ADAPTER/adapter_model.safetensors"
+test -f "$PIPELINE/project/scripts/merge_lora_model.py"
+test -f "$PIPELINE/docker/segment-algorithm/inference.py"
+test -f "$PIPELINE/manifest/pipeline_manifest.json"
+```
+
+## 2. 准备官方 Segment 目录和 base model
+
+使用一份全新的官方 `segment-algorithm` 目录，不要复用含旧模型的构建目录。
+
+```bash
+OFFICIAL_SEGMENT_DIR=/absolute/path/to/official/segment-algorithm
+BASE_MODEL=/absolute/path/to/Qwen3.5-9B
+PYTHON_BIN=/absolute/path/to/python
+
+test -f "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/do_build.sh"
+test -f "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/do_test_run.sh"
+test -f "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/do_save.sh"
+test -f "$BASE_MODEL/config.json"
+```
+
+Merge 环境应与 Tr006 记录一致：`transformers==5.15.0`、`peft==0.19.1`、`safetensors==0.8.0`。
+
+## 3. Merge checkpoint-6013
+
+`resources/model` 应当不存在或为空；不要覆盖无法确认来源的旧模型。
+
+```bash
+"$PYTHON_BIN" "$PIPELINE/project/scripts/merge_lora_model.py" \
+  --base "$BASE_MODEL" \
+  --adapter "$ADAPTER" \
+  --output "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/resources/model" \
+  --max-shard-size 4GB
+```
+
+检查 merge：
+
+```bash
+"$PYTHON_BIN" - "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/resources/model/merge_report.json" <<'PY'
+import json
+import pathlib
+import sys
+
+report = json.loads(pathlib.Path(sys.argv[1]).read_text())
+assert report["remaining_lora_modules_after_merge"] == 0
+assert all(
+    item["abs_delta_sum"] > 0
+    for item in report["representative_weight_deltas"].values()
+)
+print("merge validation: PASS")
+PY
+
+test -f "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/resources/model/model.safetensors.index.json"
+test -f "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/resources/model/processor_config.json"
+```
+
+## 4. 覆盖 Docker 推理文件
+
+保留官方 `do_build.sh`、`do_test_run.sh`、`do_save.sh`，仅覆盖当前模型所需的三个文件：
+
+```bash
+cp "$PIPELINE/docker/segment-algorithm/inference.py" \
+  "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/inference.py"
+cp "$PIPELINE/docker/segment-algorithm/requirements.txt" \
+  "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/requirements.txt"
+cp "$PIPELINE/docker/segment-algorithm/Dockerfile" \
+  "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR/Dockerfile"
+```
+
+## 5. 官方脚本构建和 GPU 测试
+
+```bash
+cd "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR"
+bash do_build.sh
+docker image inspect segment-algorithm --format '{{.Id}} {{.Size}}'
+nvidia-smi
+bash do_test_run.sh
+```
+
+必须确认：
+
+- 容器能看到 GPU，模型实际加载为 `Qwen3_5ForConditionalGeneration`。
+- 一整个官方测试 batch 生成 `/output/answer.json`。
+- 回答数量与请求数量相同，无异常退出、空答案或重复 ID。
+- 日志显示每个问题的处理耗时满足官方预算。
+
+## 6. 推理一致性门禁
+
+当前 `docker/segment-algorithm/inference.py` 是低分线上提交的事实快照，不是已经修正后的 V2 对齐实现。重新提交前，必须在公开样本上对比：
+
+1. V2 训练侧选择的 80 个绝对 source PTS。
+2. 420x224 letterbox 后的帧内容。
+3. 蓝屏区间是否被排除。
+4. `video_metadata.frames_indices`、`video_grid_thw` 和输入 token。
+5. 同一 checkpoint 在本地训练/评测链与 Docker Transformers 链中的最终答案。
+
+若这些项目不一致，本次构建只能用于复现旧提交，不能视为修复版。
+
+## 7. 保存官方 tar.gz
+
+一致性测试通过后再执行：
+
+```bash
+cd "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR"
+bash do_save.sh
+
+ARCHIVE=$(find "$OFFICIAL_SEGMENT_DIR" -maxdepth 1 \
+  -type f -name 'segment-algorithm_*.tar.gz' -printf '%T@ %p\n' \
+  | sort -nr | head -1 | cut -d' ' -f2-)
+
+test -n "$ARCHIVE"
+gzip -t "$ARCHIVE"
+ls -lh "$ARCHIVE"
+sha256sum "$ARCHIVE"
+```
+
+网页端提交 `do_save.sh` 生成并通过 `gzip -t` 的 `segment-algorithm_*.tar.gz`。

pipelines/Tr006_V2/README.md

@@ -4,6 +4,9 @@
 `pipelines/Tr006_V2/`。权重位于同仓库的
 `weights/Tr006_V2/checkpoint-6013/`。
 
+Farm04 上只做拉取、merge、Docker 构建和 GPU 测试时，直接阅读
+`FARM04_PACKAGING_GUIDE.md`。
+
 ## 范围
 
 包含 Tr006 V2 实际使用的完整处理链：