[feat] model_config.summaries_set：训练期 PCOC 与 scalars TensorBoard 摘要

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Summary

• 在 model_config.summaries_set 新增训练期 TensorBoard 摘要配置（来自 EasyRec issue：无法通过配置调整来增加 tensorboard监控）。
• PCOC：按 log_step_count_steps 累积 batch 级 mean(pred)/mean(label)，写入 summary/pcoc、summary/predicted_ctr、summary/observed_ctr。
• scalars：支持按 feature_name + feature_value 切片统计 mean(pred)，写入 summary/<name>；pred_name 为 logits 时自动 sigmoid。
• 实现挂于 BaseModel，Rank/Match 等模型均可配置；multi_tower_din_mock.config 含完整示例。
• 文档见 docs/source/models/evaluation_metrics.md。

配置示例

model_config {
  summaries_set {
    pcoc {
      pred_name: "probs"
      label_name: "clk"
      epsilon: 1e-7
    }
  }
  summaries_set {
    scalars {
      name: "id_1_bucket_pred"
      pred_name: "probs"
      feature_name: "id_1"
      feature_value: "1005"
    }
  }
}

分布式说明

分布式训练时，各 rank 在本地累积摘要，仅 rank 0 写入 TensorBoard。summary/* 数值反映 rank 0 所见分片数据的统计，非全局 all-reduce 结果（与当前 train_metrics 行为一致）。

Test plan

• python3 tzrec/metrics/train_summary_test.py（6 项 CPU 测试，Apple Silicon M4 本地验证通过）
  • logits→sigmoid
  • PCOC 单 batch
  • dense / sparse 特征切片 scalars
  • 多 batch running mean 累积
  • 小样本端到端集成：对齐 multi_tower_din_mock.config 的 pcoc + scalars，3 个 mini-batch 累积后写入 TensorBoard 并回读校验 summary/* tag
• python -m grpc_tools.protoc -I . tzrec/protos/*.proto tzrec/protos/models/*.proto --python_out=. --pyi_out=. 生成 summary_pb2.py