### 2025-07-15 (续): 训练器与核心调用层重构
**核心目标**: 将新的 `ModelManager` 统一应用到项目中所有剩余的模型训练器，并重构核心调用逻辑，确保整个训练链路的架构一致性。
**1. 修改 `server/trainers/kan_trainer.py`**
* **内容**: 完全重写了 `kan_trainer.py`。
* **适配接口**: 函数签名与 `mlstm_trainer` 对齐，增加了 `socketio`, `task_id`, `patience` 等参数。
* **集成 `ModelManager`**: 移除了所有旧的、手动的保存逻辑，改为在训练开始时调用 `model_manager` 获取版本号和路径。
* **标准化产物保存**: 所有产物（模型、元数据、检查点、损失曲线）均通过 `model_manager.save_model_artifact()` 保存。
* **增加健壮性**: 引入了早停（Early Stopping）和保存最佳检查点（Best Checkpoint）的逻辑。
**2. 修改 `server/trainers/tcn_trainer.py`**
* **内容**: 完全重写了 `tcn_trainer.py`，应用了与 `kan_trainer` 完全相同的重构模式。
* 移除了旧的 `save_checkpoint` 辅助函数和基于 `core.config` 的版本管理。
* 全面转向使用 `model_manager` 进行版本控制和文件保存。
* 统一了函数签名和进度反馈逻辑。
**3. 修改 `server/trainers/transformer_trainer.py`**
* **内容**: 完全重写了 `transformer_trainer.py`，完成了对所有训练器的统一重构。
* 移除了所有遗留的、基于文件名的路径拼接和保存逻辑。
* 实现了与其它训练器一致的、基于 `ModelManager` 的标准化训练流程。
**4. 修改 `server/core/predictor.py`**
* **内容**: 对核心预测器类 `PharmacyPredictor` 进行了彻底重构。
* **统一调用接口**: `train_model` 方法现在以完全一致的方式调用所有（`mlstm`, `kan`, `tcn`, `transformer`）训练器。
* **移除旧逻辑**: 删除了 `_parse_model_filename` 等所有基于文件名解析的旧方法。
* **适配 `ModelManager`**: `list_models` 和 `delete_model` 等方法现在直接调用 `model_manager` 的相应功能，不再自己实现逻辑。
* **简化 `predict`**: 预测方法现在直接接收标准化的模型版本路径 (`model_version_path`) 作为输入，逻辑更清晰。
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