[BUG] Confusing machine names in Jenkins CI
Les mainteneurs répondent en général sous 2 jours
Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 45/100
Piste de recherche
Commencez par .jenkins/metadata.json à la ligne 27 et .jenkins/get_files_to_run.py aux lignes 43-45, puis examinez le mapping de la matrice CI décrit dans l’issue. Vérifiez la relation entre le label et shard/WORKER_ID, y compris le runner linux.g5.12xlarge.nvidia.gpu. Le travail est terminé lorsque le nommage des machines et le routage décrivent de manière cohérente le comportement de la CI multi-GPU sans casser la CI des tutoriels.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 9.4k
- Forks
- 4.4k
- Merge moyen
- 3 j 5 h
- PR mergées (30 j)
- 4
Préparer son environnement
Lance le conteneur de développement du projet dans votre navigateur, avec votre propre compte GitHub.
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
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.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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