lecture-python.myst: bake env + deploy CLI into the RunsOn GPU AMI
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 42/100
Direzione di ricerca
Inizia da ci.yml e dal percorso container-mode di setup-environment, quindi leggi PROJECT-OPTIMIZE-PREVIEWS.md e le decisioni di #92. Verifica come viene creata l’AMI RunsOn, inclusi il controllo contro la deriva di env_hash e il marker /etc/quantecon-container, quindi usa workflow_dispatch per il rollout graduale. Il lavoro è completato quando l’AMI contiene l’ambiente bloccato e wrangler e il workflow lo utilizza correttamente.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
#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
- Lingua principale
- Shell
- Stelle
- 0
- Fork
- 1
- Merge medio
- 20h 3m
- PR unite (30g)
- 48
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
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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