实现 Cosine 学习率调度

实现带线性 warmup 的 cosine 学习率调度器，返回第 `step` 步的学习率（Python float）： if step < warmup_steps: lr = base_lr * (step + 1) / warmup_steps # 线性升温 else: progress = (step - warmup_steps) / (total_steps - warmup_steps) progress = min(progress, 1.0) lr = min_lr + 0.5 * (base_lr - min_lr) * (1 + cos(pi * progress)) 要求： - 严格按上述公式实现（warmup 从 (step+1)/warmup_steps 开始，第一步就能拿到非零学习率）； - step 超过 total_steps 时 progress 截断为 1.0，lr 恒为 min_lr； - 不要调用 transformers / torch.optim.lr_scheduler 等现成调度器。