fix: Windows 上 FastSAC 训练因缺少 triton 导致 torch.compile 必现失败

[wlgys8]

在 Windows 上通过 cuda profile 安装后训练（microduck-walk-flat / motrix.fastsac）必现失败，collector 进程在 warmup 推理时报 TritonMissing。

现象

torch._inductor.exc.TritonMissing: Cannot find a working triton installation. Either the package is not installed or it is too old.

调用链：run_collector_process → collector.warmup_inference() → torch.compile(..., mode="reduce-overhead") → inductor 找不到 triton。

• 环境：Windows x86_64，Python 3.10.19，torch 2.7.0+cu128（cuda profile），install.ps1 安装（PR feat: add ROCm support for AMD training via cuda/rocm extras #25 验证时发现）
• 影响范围：所有在 Windows + NVIDIA GPU 上启用 compile 的 motrix.fastsac 训练

根因

1. FastSAC 默认开启 torch.compile：configs/algo_base/motrix.fastsac.yaml 中 agent.compile: true、trainer.async_options.collector_compile: true（均仅在 CUDA 生效）。mode="reduce-overhead" 走 inductor 后端，编译 kernel 依赖 triton。
2. Linux 上 torch 的包依赖自带 triton（metadata 限定 platform_system == "Linux"），装完 torch 就有；但 PyPI 官方 triton 没有 Windows wheel，Windows 版 torch 也不声明该依赖。
3. 因此 Windows 上无论安装流程多干净，triton 都必然缺失，TritonMissing 是必现的——不是安装脚本漏装。

立即可用的 workaround（无需装任何东西）

关闭两个 compile 开关（功能一致，无 CUDA graph 加速，训练速度会有损失）：

python scripts/train.py task=microduck-walk-flat/motrix.fastsac play=true algo.agent.compile=false algo.trainer.async_options.collector_compile=false

修复选项

方案	做法	代价
A. 引入社区 wheel	cuda extra 增加 triton-windows>=3.3,<3.4; sys_platform == 'win32'（torch 2.7.0 对应 Triton 3.3）	triton-windows 要求用户安装 MSVC + Windows SDK（VS Build Tools）；版本须与 torch 严格配套，升级 torch 需同步 pin
B. 平台守卫（推荐）	启用 compile 的条件改为 device.type == "cuda" and sys.platform != "win32"	Windows 训练慢 20-40%，但零门槛可跑
C. 文档标注	README / installation 文档写明 Windows 需用上面的 override 关闭 compile	无

建议 B + C 落地；需要 Windows 上保留 compile 性能的用户再按 A 的说明自行安装 VS Build Tools + triton-windows。