[BUG] Confusing machine names in Jenkins CI
Los mantenedores suelen responder en 2 días
Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 45/100
Línea de trabajo
Comienza con .jenkins/metadata.json en la línea 27 y .jenkins/get_files_to_run.py en las líneas 43-45; después, inspecciona el mapeo de la matriz de CI descrito en el issue. Verifica la relación entre el label y shard/WORKER_ID, incluido el runner linux.g5.12xlarge.nvidia.gpu. El trabajo estará terminado cuando los nombres de las máquinas y el enrutamiento describan de forma coherente el comportamiento de CI con múltiples GPU sin romper la CI de los tutoriales.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Add Link
My PR for a new tutorial: https://github.com/pytorch/tutorials/pull/3763/
Describe the bug
THe Jenkins CI has a few hard-coded behaviors that are confusing. The linux.16xlarge.nvidia.gpu label in Jenkins appears to be a legacy label that means "needs multi-GPU". It doesn't describe the actual hardware that is used.
get_files_to_run.py has a hard-coded check for this exact key, which routes it to shard 0. Shard 0 maps to WORKER_ID=1 in the matrix (also confusing), and then shard 1's runner is a linux.g5.12xlarge.nvidia.gpu, not a 16xl.
Reporting this since it resulted in some confusion while getting my CI for my PR to pass. If it were me, the key should be '4-gpu' instead of linux.16xlarge.nvidia.gpu.
Describe your environment
PyTorch tutorial CI
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 9.4k
- Forks
- 4.4k
- Merge medio
- 3 d 5 h
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- 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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