双档位训练体系（s高识别/n高性能 串行排队、按档发布）与 TFLite 硬件加速补丁

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

server/common/errors.go

@@ -19,7 +19,7 @@ var (
 	CodeImageGenNotConfigured = gcode.New(1012, "图像生成服务未配置（imageGen 节点）", nil)
 	CodeImageGenFailed        = gcode.New(1013, "图像生成失败", nil)
 	CodeTrainingNotConfigured = gcode.New(1014, "训练通道未配置（training 节点）", nil)
-	CodeTrainingRunning       = gcode.New(1015, "已有训练任务进行中（并发度 1）", nil)
+	CodeTrainingRunning       = gcode.New(1015, "该数据集同档位已有训练任务（运行中或排队中）", nil)
 	CodeTrainingNotFound      = gcode.New(1016, "训练任务不存在", nil)
 	CodeTrainingNotSuccess    = gcode.New(1017, "仅训练成功的任务可发布", nil)
 	CodeLabelTaskRunning      = gcode.New(1020, "该数据集已有预标注任务进行中", nil)

server/common/training_runner.go

@@ -87,8 +87,10 @@ type TrainingConfig struct {
 	DatasetDir  string
 	Python      string
 	TimeoutMins int
-	Model       string // 训练基座权重（训练机 workdir 下，如 yolov8s.pt）
-	Imgsz       int
+	Model       string // s 档(高识别)训练基座权重（训练机 workdir 下，如 yolov8s.pt）
+	Imgsz       int    // s 档训练/导出分辨率
+	ModelN      string // n 档(高性能)训练基座权重（如 yolov8n.pt）
+	ImgszN      int    // n 档训练/导出分辨率
 	Epochs      int
 	Batch       int
 	Device      string
@@ -103,6 +105,8 @@ func TrainingConfigOf(ctx context.Context) (TrainingConfig, bool) {
 		TimeoutMins: g.Cfg().MustGet(ctx, "training.timeoutMinutes", 600).Int(),
 		Model:       g.Cfg().MustGet(ctx, "training.model", "yolov8s.pt").String(),
 		Imgsz:       g.Cfg().MustGet(ctx, "training.imgsz", 1280).Int(),
+		ModelN:      g.Cfg().MustGet(ctx, "training.modelN").String(),
+		ImgszN:      g.Cfg().MustGet(ctx, "training.imgszN").Int(),
 		Epochs:      g.Cfg().MustGet(ctx, "training.epochs", 150).Int(),
 		Batch:       g.Cfg().MustGet(ctx, "training.batch", 16).Int(),
 		Device:      g.Cfg().MustGet(ctx, "training.device", "0").String(),