Issue on ray library
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- documentation
Direzione di ricerca
Apri neuralforecast/docs/tutorials/forecasting_tft.html ed esegui l'esempio Python fornito nell'ambiente Windows segnalato. Ispeziona il log della dashboard Ray e confronta la configurazione documentata con l'errore WinError 6; l'attività è completata quando la configurazione Ray del tutorial non produce più l'errore segnalato oppure documenta chiaramente il comportamento richiesto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Path: /neuralforecast/docs/tutorials/forecasting_tft.html
Consider the following my system environment and code snippet
Python version: 3.12.11 | packaged by conda-forge | (main, Jun 4 2025, 14:29:09) [MSC v.1943 64 bit (AMD64)]
PyTorch version: 2.5.1
CUDA available: True
CUDA device: NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER
Pandas version: 2.3.0
Matplotlib version: 3.10.3
NeuralForecast version: 3.0.0
import os
os.environ["RAY_DASHBOARD_HOST"] = "disable"
os.environ["RAY_DISABLE_DASHBOARD"] = "1"
import ray
ray.init(ignore_reinit_error=True, include_dashboard=False)
from ray import tune
from ray.tune import RunConfig
from neuralforecast.auto import AutoTFT
from neuralforecast.core import NeuralForecast
from neuralforecast.losses.pytorch import MAE
import logging
logging.getLogger(name="pytorch_lightning").setLevel(level=logging.WARNING)
horizon = 24
models = [
AutoTFT(
h=horizon,
loss=MAE(),
config=None,
num_samples=3,
backend="ray"
)
]
nf = NeuralForecast(models=models, freq='h', local_scaler_type=None)
nf.fit(df=Y_df)
The following error appears
2025-06-26 17:28:01,679 ERROR services.py:1362 -- Failed to start the dashboard , return code 3221226505
2025-06-26 17:28:01,679 ERROR services.py:1387 -- Error should be written to 'dashboard.log' or 'dashboard.err'. We are printing the last 20 lines for you. See 'https://docs.ray.io/en/master/ray-observability/user-guides/configure-logging.html#logging-directory-structure' to find where the log file is.
2025-06-26 17:28:01,684 ERROR services.py:1431 --
The last 20 lines of C:\Users\ROG\AppData\Local\Temp\ray\session_2025-06-26_17-28-00_312903_3324\logs\dashboard.log (it contains the error message from the dashboard):
Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\ROG\anaconda3\envs\neuralforecast\Lib\site-packages\ray\dashboard\dashboard.py", line 247, in
logging_utils.redirect_stdout_stderr_if_needed(
File "c:\Users\ROG\anaconda3\envs\neuralforecast\Lib\site-packages\ray_private\logging_utils.py", line 48, in redirect_stdout_stderr_if_needed
sys.stderr = open_log(stderr_fileno, unbuffered=True, closefd=False)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "c:\Users\ROG\anaconda3\envs\neuralforecast\Lib\site-packages\ray_private\utils.py", line 446, in open_log
stream = open(path, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
OSError: [WinError 6] The handle is invalid
2025-06-26 17:28:01,836 INFO worker.py:1888 -- Started a local Ray instance.
- Lingua principale
- JavaScript
- Stelle
- 4
- Fork
- 7
- Merge medio
- 4h 17m
- PR unite (30g)
- 1
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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