Add gate on full-sweep / fail-fast runs to prevent wasted compute
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
@adibarra ci sta già lavorando.
Dal 6/7/2026.
Valutazione
Questa issue non è ancora stata valutata.
Descrizione
Summary
Add a gate on compute-heavy sweep runs (full-sweep-fail-fast, full-sweep, non-canary-full-sweep-enabled, etc.) to prevent obviously-wrong / wasteful runs from consuming compute before they start.
Motivation
Compute-intensive sweeps are expensive, and there is currently no guardrail to stop a run that is clearly misconfigured or violating known bad patterns. This wastes runner time, increases queue times, and blocks other engineers' work. Stopping wasted compute here is P1.
Related: this ties into the broader InferenceX compute-improvement effort of stopping people from sweeping trtllm/atom before submitting/validating vllm/sglang, which increases queue time and blocks vllm/sglang work (ATOM engineers wasting other AMD engineers' time).
Approaches discussed
FORBIDDEN_HACK.mdallow/deny list (preferred starting point): Maintain a simple markdown file of forbidden patterns/hacks that we append to as needed. A gate reads it and denies a run when a known bad pattern is detected. Cheap, deterministic, low false-positive risk.- Run this gate only on fail-fast / canary runs (not every run) to limit overhead.
- LLM-based gate (fallback / later): Call an LLM to evaluate whether a run should be denied.
- Pros: catches novel bad patterns.
- Cons: risk of false positives; cost. If pursued, use a cheaper model (e.g. Haiku / Sonnet 5 / fable5) rather than an expensive review model. Estimated ~$1–2 per fable call, cheaper than the ~$20/review Claude enterprise PR code review.
Notes
- The CODEOWNER sign-off review is considered valuable and should stay.
- Keep the gate scoped to fail-fast / canary runs initially to control cost.
Scope
Start with the FORBIDDEN_HACK.md + gate on fail-fast/canary runs. Evaluate an LLM-based check later if needed.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.9k
- Fork
- 343
- Merge medio
- 2g 40m
- PR unite (30g)
- 431
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un 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.
Altre issue di SemiAnalysisAI/InferenceX
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
SemiAnalysisAI/InferenceX#2125 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
SemiAnalysisAI/InferenceX#1587 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
[experimental chore/agentx-v0.2-aiperf-testing branch] agentic build_replay_cmd: missing --tokenizer-trust-remote-code breaks Kimi-K2.5 (and other custom-code tokenizer models) / agentic build_replay_cmd 缺少 --tokenizer-trust-remote-code 导致 Kimi-K2.5 等自定义 tokenizer 模型失败Forse di nuovo libera @sahil-bhatti-ai l’ha presa 170 giorni fa e non c’è nessuna pull request aperta. Aperta
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 78/100
SemiAnalysisAI/InferenceX#1369 · 3 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 1/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
SemiAnalysisAI/InferenceX#1359 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 18/100
SemiAnalysisAI/InferenceX#4655 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Tutte le issue di SemiAnalysisAI/InferenceX
Issue simili
-
bug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 86/100
NousResearch/hermes-agent#147104 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
[oblt-aw][autodoc] Document new required `shared-org-key` input for `obs-aw-dependency-review`Forse già presa @github-actions l’ha presa oggi. Aperta
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 90/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
bot-triaged module: inductor oncall: pt2 topic: fuzzer triaged
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
getchaintips leaves out the active tip once a header is staged on it, where Core always lists itAperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 88/100
btclib-org/btclib-node#2158 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 75/100
patrick-hudson/put.gd-desktop#979 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno