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[Task] Distill Flare preparation contracts and session-state lifetimes #148
Description
目标
将 NVIDIA/flare-local-inference 的准备产物边界与完整会话状态生命周期蒸馏为 InferRSI 的有来源、可检索知识。Parent: #91；相关工程 RFC: #147。
这是一项源码蒸馏任务，不是 #147 的证据适配器实现。 不运行模型/GPU、不移植 Helios、不宣称性能提升；本 issue 创建仅登记任务，尚未完成提取。
冻结范围
初始源码基线：bce032c014bae34502ba22d3304fa084d5b40afe（2026-10-25）。若实施时更新版本，须显式记录新旧差异，不能混用 ABI/状态语义。
| 切片 | 必读源码 / 文档 | 要回答的问题 |
|---|---|---|
| 准备与服务边界 | README.md、docs/runtime-package-design.md、helios/src/runtime_package/format.rs |
Python准备、Rust导出/服务分别拥有何物？execution ABI 4 / prepared contract 2 如何验证？哪些句柄不能跨进程？ |
| 完整状态与资源生命周期 | helios/src/cache.rs、helios/src/offload/mod.rs、docs/prefix-cache-offload.md |
KV page chain 与 recurrent/convolution/partial-tail 状态如何配套？publish/use/retire fence、transfer ticket 与取消 waiter 有何区别？ |
| 反例与可观测性 | tests/server/test_prefix_cache_offload.py、qualify/performance.py、qualify/provenance.py |
restart/namespace/corrupt-record 如何防止部分恢复？lookup hit、admitted、实际 reused tokens 如何区分？客户端与 native 时钟为何不可混算？ |
源码链接统一从固定版本树定位。上述为初始 readset，不把文档描述或测试存在写成本地验证。
flowchart LR
A["固定源码 + 测试/文档"] --> B["机制、前提、反例与限制"]
B --> C["既有知识 owner 优先复用"]
C --> D["有 pin/readset 的 candidate 知识"]
D --> E["索引/打包检查"]
E --> F["Tracking #91：有界来源交付"]
G["RFC #147：离线证据适配器"] -. "单独工程任务" .-> F
产出位置与去重
- 先检查现有 runtime/KV lifecycle、weight-loading/model-preparation owners，记录重叠与真正新增内容。
- Flare 特有协议可拟放
src/inferrsi/data/skill_library/repositories/flare-local-inference/audit-flare-session-lifecycle/；这是拟定路径，不是现有输出。通用准备方法优先增补现有 owner，不另建同义 skill。 - 交付机制说明、source ledger/readset、前提与反例、适用/不适用场景、许可通知；按仓库现有 schema 注册与生成投影，不手改派生文件。
- 更新 Reference/SearchSpace 的实际覆盖与导航。来源蒸馏不等于 repo runtime descriptor、后端支持或资源效果已验证。
验收清单
- pin、文件/符号 readset、许可证和引用关系完整；根 Apache-2.0 不自动覆盖模型/依赖权利。
- 明确完整状态并非 KV-only；区分取消请求、transfer completion、publication 与安全回收。
- 区分 NoMatch / CostRejected / CapacityRejected / EnqueueRejected / Admitted；上游成本阈值仅作为带前提的策略案例。
- 至少给出恢复不完整、版本不匹配、恢复不划算或计时口径错误的可操作诊断案例。
- 保留研究原型 SM120/SM121、GDS deferred、未独立复现等边界；不推广为通用 backend/多卡能力。
- 知识检索、链接/锚点、注册、标准生成器和打包测试通过；保留实际命令与结果。
- 新增/更新 skill 按 Skill Eval v1.1: automated evaluation for skill additions and updates #88 的已有流程准备评价计划；没有执行就标记 not evaluated / empirical not_run。
- 回填 [Tracking] SearchSpace distillation coverage and knowledge consolidation #91 的具体输出与 PR；source-derived candidate 不自动晋级，未做模型/硬件实验不写 efficacy PASS。
非目标
不实现 #147、不运行服务 benchmark、不新建 offload backend，不将 Python→Rust 当性能因果证据。先完成有限切片，不追求全仓蒸馏。
Activity