TrainingArguments 拒绝 evaluation_strategy 参数

旧训练脚本在创建 TrainingArguments 时直接报 unexpected keyword argument 'evaluation_strategy'。此时模型还没训练，换数据集、关闭 FP16 都不会改变构造函数的参数表。

Transformers 4.50.3 仍保留 evaluation_strategy 并给出弃用警告，4.51.3 已没有这个 dataclass 字段，使用 eval_strategy。5.19.0 也没有旧字段，保留的是 eval_strategy。这是旧脚本迁移到新参数表的问题，不应仅因为代码在 Colab 运行就认定是平台故障。4.51.3 是明确已移除旧字段的版本，这里不将它认定为首次移除 patch；旧警告预告的版本也不能代替实际参数表。

import inspect
import sys
import transformers
from transformers import TrainingArguments
print(sys.executable)
print(transformers.__version__, transformers.__file__)
print(inspect.signature(TrainingArguments.__init__))

如果签名有 eval_strategy 而没有 evaluation_strategy，把旧字段改名，保留原来的评估意图：

from transformers import TrainingArguments
args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    eval_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch",
    load_best_model_at_end=True,
    report_to="none",
)

这是配置示例，正式训练还需要 Trainer 的 eval_dataset。不要直接删除评估参数来让构造函数过关：那可能让训练失去原本的验证流程。使用 "steps" 时，还要检查 eval_steps、save_steps；4.51.3 对 load_best_model_at_end=True 有保存与评估策略一致、步数匹配的检查。

从上层配置找到最后一个旧字段

改掉一处后仍报相同错误，常见原因是配置文件或封装库又传入旧名字。搜索自己的工程：

rg 'evaluation_strategy' . --glob '*.py' --glob '*.yaml' --glob '*.json'

若字段由 TRL、SetFit 等依赖的封装生成，应选择与 Transformers 兼容的封装版本，不在 site-packages 里随手改构造函数。若必须维护多个历史版本，可以在应用配置入口根据真实签名映射字段，但要保证只传一种名字；传入两种名字会增加歧义。

Notebook 更新依赖后重启 kernel，服务更新后重启 worker，并用同一解释器跑 python -m pip check。最后用小数据完成一次训练和一次评估，确认日志里出现预期的评估指标与 checkpoint。构造参数成功只是第一步，不能替代“评估仍按原策略执行”的检查。