lecture-python.myst: bake env + deploy CLI into the RunsOn GPU AMI
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
Línea de trabajo
Empieza con ci.yml y la ruta de container-mode de setup-environment; después, lee PROJECT-OPTIMIZE-PREVIEWS.md y las decisiones de #92. Verifica cómo se construye la AMI de RunsOn, incluida la protección contra desviaciones de env_hash y el marcador /etc/quantecon-container, y luego usa workflow_dispatch para el despliegue gradual. Se considera terminado cuando la AMI contiene el entorno fijado y wrangler, y el workflow la utiliza correctamente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
#92 Phase 2, the lecture-python.myst (GPU/RunsOn) half of pre-baking: bake miniconda + env + pinned jax[cuda13]/numpyro + the preview-deploy CLI into the RunsOn AMI. The repo stays on RunsOn — CPU migration was evaluated and rejected in PROJECT-OPTIMIZE-PREVIEWS.md. Conda 102s + JAX 55s measured per PR are the target.
- Bake the AMI with an
env_hashdrift guard - Per QuantEcon/infrastructure#4, the baked CLI is now
wrangler, not netlify-cli - Flip
ci.ymltosetup-environment's container-mode path — verify the AMI marker file (/etc/quantecon-container) exists first (Decision 3 of #92) - Staged rollout via
workflow_dispatch
- Lenguaje dominante
- Shell
- Estrellas
- 0
- Forks
- 1
- Merge medio
- 20 h 3 min
- PR fusionados (30 d)
- 48
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin 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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