Retry engines that raise UnmetDependency
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 30/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- jupyter, python
- Domaine
- distributed-systems
Piste de recherche
Commencez par suivre la manière dont le scheduler gère les erreurs de dépendance de @depend et la mise sur liste noire des engines. Déterminez si le comportement existant peut représenter un engine occupé ou si une erreur resource_busy est nécessaire ; le travail est considéré comme terminé lorsque le scheduler préserve les engines qui manquent temporairement de ressources sans les traiter comme ayant échoué.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
I'm using ipyparallel in a somewhat hackneyed scheme as a GPU cluster - upon job submission, each engine checks to see whether there are available GPU resources for running the job, and reports back to the scheduler if not. This can be accomplished with @depend, if the Scheduler can be set to not blacklist engines that raise dependency errors. What I'm really looking for is a resource_busy error though.
Is it possible to disable engine blacklist upon raising dependency errors? Or, even better, to more directly tell the scheduler that an engine is busy?
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 2.6k
- Forks
- 1k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Guide de contribution
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Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
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