执行摘要

• 一句话：新增 source_names 追踪数据来源
• 推荐动作：建议合并。变更清晰、影响范围小，文档完善。值得关注的是 get_source 的优先级设计，为未来扩展提供了灵活性。

功能与动机

当训练混合多个数据源时，需要追踪每个样本的来源，以支持自定义奖励、过滤、日志统计以及未来的按源路由（如 OPD teacher 选择）。PR body 虽未提供详细 issue，但文档中明确说明了该动机。

实现拆解

1. slime/utils/data.py：新增 get_source(sample: Sample) -> str 函数，按优先级提取 source：优先返回 sample.source（动态设置），其次 metadata["source_name"]，否则返回 "unknown"。将该函数加入 __all__ 导出。
2. slime/ray/rollout.py：导入 get_source；在 _convert_samples_to_train_data 中，当 samples[0].metadata 不为 None 时，为每个 sample 调用 get_source，将结果列表存入 train_data["source_names"]；在 _split_train_data_by_dp 的 skip 列表中添加 "source_names"，避免被误当作指标处理。
3. slime/backends/megatron_utils/data.py：在 log_rollout_data 的 skip 列表中添加 "source_names"，防止非张量字段被尝试聚合日志。
4. 文档更新：中英文 usage.md 均增加了关于 source_name 的说明和示例 JSON 配置，并清晰列出了查找优先级和用途。

关键文件：

• slime/utils/data.py（模块 数据工具；类别 source；类型 core-logic；符号 get_source）: 核心新增 get_source 函数，定义 source 提取逻辑和优先级。
• slime/ray/rollout.py（模块 Rollout；类别 source；类型 dependency-wiring）: 导入并使用 get_source，在训练数据中注入 source_names，同时修改 DP 拆分逻辑跳过该字段。
• slime/backends/megatron_utils/data.py（模块 训练后端；类别 source；类型 core-logic）: 在日志函数中跳过 source_names，避免非张量字段处理出错。
• docs/en/get_started/usage.md（模块 文档；类别 docs；类型 documentation）: 英文文档说明 source_name 配置方式和查找优先级。
• docs/zh/get_started/usage.md（模块 文档；类别 docs；类型 documentation）: 中文文档同步更新。

关键符号：get_source

关键源码片段

slime/utils/data.py

核心新增 get_source 函数，定义 source 提取逻辑和优先级。

def get_source(sample: Sample) -> str:
    # 优先返回动态设置的 sample.source
    if getattr(sample, "source", None):
        return sample.source
    # 其次从 metadata 中取 source_name
    metadata = getattr(sample, "metadata", None) or {}
    if metadata.get("source_name"):
        return metadata["source_name"]
    # 都没有时标记为 unknown
    return "unknown"

评论区精华

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风险与影响

• 风险：风险较低。新增字段仅在 metadata 非空时写入，不影响现有逻辑。get_source 对未设置 source 的样本返回 "unknown"，兼容旧数据。需注意：如果其他模块遍历 train_data 时未处理 "source_names"，可能导致意外行为，但目前 skip 列表已覆盖日志和 DP 拆分路径。
• 影响：对用户：需在 metadata 中设置 source_name 或动态设置 sample.source 才能生效；未配置时自动回退为 "unknown"。对系统：新增 ~44 行代码，无性能影响。对团队：为后续按源路由、分源统计等功能奠定基础。
• 风险标记：缺少测试覆盖

关联脉络

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