Support external model providers in Slurm runs
Los mantenedores suelen responder en 1 día
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 52/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- ai, devops, infrastructure
Línea de trabajo
Start with the Data Designer settings and Slurm secret-reference handling, then trace where model aliases are resolved and local endpoints are materialized. Follow the job submission path to find where GPU requests, serving images, and container processes are added. Done means local-only, mixed-provider, and hosted-only CPU runs work while credential handling, retries, resumption, and existing async, sharding, and collection behavior remain intact.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
DD Slurm currently requires a local vLLM deployment for every Data Designer model alias and rewrites every alias to a managed endpoint. This prevents recipes that combine a local generator with a hosted judge. Hosted-only recipes also cannot run as CPU jobs.
Proposed scope:
- Declare external providers using Data Designer provider settings and Slurm secret references.
- Require every alias to resolve to either a local deployment or an explicitly declared external provider.
- Preserve external model settings while materializing only local endpoints.
- Allow hosted-only client jobs without GPU requests, serving images, or container processes.
- Retain the existing async engine, sharding, retry, and collection behavior.
Validation covers local-only compatibility, mixed providers, hosted-only CPU execution, credential handling, and retry/resume. Automatic splitting of recipe stages is outside this change.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.4k
- Forks
- 241
- Merge medio
- 1 d 19 min
- PR fusionados (30 d)
- 84
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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