fix: Isolate evaluator dynamic configs

[daniel5u]

背景

此前配置注入会直接复用 evaluator 类上的 dynamic_config 对象。
当多个 evaluator 实例分别设置不同配置时，后一次配置可能覆盖前一次配置，并污染类上的默认配置。

本 PR 先修复配置对象共享污染问题，为后续支持 LLMCustomRule 做基础准备。

变更内容

• 在 Model.set_config_rule() 中，应用用户配置前先 deepcopy 默认 dynamic_config。
• 在 Model.set_config_llm() 中，同样先 deepcopy 默认 dynamic_config，再应用用户配置。
• 新增 rule / LLM evaluator 配置隔离单测。

测试

python -m pytest -q test/scripts/model/test_modelres.py test/scripts/model/test_model_config_isolation.py

[gemini-code-assist]

Code Review

This pull request ensures configuration isolation by performing deep copies of dynamic configurations when setting rules and LLMs, preventing unintended shared state between objects. I have suggested using Pydantic's built-in model_copy(deep=True) method instead of the standard library's copy.deepcopy, which is more idiomatic and efficient for Pydantic models. Adopting this approach will also allow for the removal of the unnecessary copy import.

[gemini-code-assist]

建议使用 Pydantic 提供的 model_copy(deep=True) 方法来替代 copy.deepcopy(getattr(...))。由于 rule.dynamic_config 是一个 Pydantic 模型，使用其内置的拷贝方法更加高效且符合惯用法。此外，直接访问属性比使用 getattr 字符串更清晰。

Suggested change

	config_default = copy.deepcopy(getattr(rule, 'dynamic_config'))
	config_default = rule.dynamic_config.model_copy(deep=True)

[gemini-code-assist]

同样建议在这里使用 model_copy(deep=True)。如果这两处都修改了，顶部的 import copy 也可以移除。

Suggested change

	config_default = copy.deepcopy(getattr(llm, 'dynamic_config'))
	config_default = llm.dynamic_config.model_copy(deep=True)