Checklist

• 1. 我已经搜索过相关问题，但没有得到预期的帮助.
• 2. 最新版本中该错误尚未修复.
• 3. 请注意，如果您提交的Bug描述缺少相应的环境信息和最小可复现的demo，我们将很难复现和解决该问题，从而降低收到反馈的可能性，甚至该问题将被关闭.

🐞 问题详细描述

PyNative 断点续训时，若本次训练的 training.global_batch_size 与 checkpoint 中记录的
不一致，训练会不报任何错、以 0 退出码静默结束，且一步都没有训练。

根因在 mindformers/pynative/trainer/trainer.py：

Trainer._load_checkpoint 在恢复优化器状态时，会按 ckpt_gbs / current_gbs 缩放恢复出的
global_step，以保持已消耗样本数的语义不变：

if common_info.global_batch_size and common_info.global_batch_size != self.global_batch_size:
    global_step = int(
        common_info.global_step
        * (common_info.global_batch_size / self.global_batch_size)
    )
    logger.info(f"Scaled global step: {common_info.global_step} -> {global_step} ...")

但 training.steps 不会跟随缩放。_inner_train_loop 的循环条件是：

logger.info("Start training loop...")
step = self.state.global_step
with Profiler(self.config.profiler) as prof:
    while step < self.state.max_steps:   # max_steps = training.steps

当缩放后的 global_step >= training.steps 时，循环体一次都不执行，直接走到
on_train_end 并正常退出。日志中只有一句 Start training loop...，之后再无任何输出，
也没有任何告警。

复现步骤：

1. 以 training.global_batch_size: 64、training.steps: 1000 启动 PyNative 训练，
   训练到第 500 步及以后保存权重（checkpoint.no_save_optim: false）。
2. 将 training.global_batch_size 改为 32，training.steps 保持 1000，
   checkpoint.no_load_optim: false，从上一步的权重续训。
3. 恢复出的 global_step 被缩放为 500 * (64 / 32) = 1000，达到 max_steps，
   训练 0 步后静默退出。

期望行为：至少给出明确的告警日志，说明本次训练将执行 0 步及其原因；当前没有任何提示，
排查成本很高。

日志中唯一的线索是 info 级别的 Scaled global step，在大规模多卡日志中很容易被淹没：

[INFO] Scaled global step: 500 -> 1000 (batch size changed from 64 to 32)
...
[INFO] Start training loop...
（此后无任何输出，进程正常退出）

详细的环境信息描述

• 硬件：Ascend 910，64 卡
• 模型/配置：DeepSeek-V3，PyNative 模式（context.mode: 1），seq_length 4096，
  dp4 / tp4 / pp4 / ep16 / cp1，local_batch_size: 1，优化器 Muon
• 关键配置项：checkpoint.no_load_optim: false（断点续训），
  training.steps: 1000，首次训练 global_batch_size: 64，续训 global_batch_size: 32
• 代码分支：master

其他辅助信息

该问题与具体模型、并行配置无关，属于 Trainer 通用续训路径的问题：只要续训时
global_batch_size 变小到使缩放后的 global_step 达到 training.steps，就会触发。

相关代码位置：

• mindformers/pynative/trainer/trainer.py Trainer._load_checkpoint（global_step 缩放）
• mindformers/pynative/trainer/trainer.py Trainer._inner_train_loop（while step < max_steps）

版本信息

master 分支，commit 876658938（!8795 fix(pynative): ignore forced FSDP runtime params）。