GFQL Polars GPU: clarify older RAPIDS executor compatibility
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
Start in graphistry/compute/gfql/lazy/init.py, where the default pl.GPUEngine(executor="in-memory", raise_on_fail=True) is configured, and check polars_gpu_available(). Reproduce the ComputeError ("Unknown executor in-memory") on the RAPIDS 25.02.02 / Polars 1.21.0 lane, then decide which cudf-polars and executor combinations are supported. Done means those combinations are documented, raise_on_fail=True is kept, and each supported combination has a tiny lazy collection plus a representative traversal test.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
The current Polars GPU default requests pl.GPUEngine(executor="in-memory", raise_on_fail=True). On the cached RAPIDS 25.02.02 / Polars 1.21.0 lane, actual lazy collection rejects that executor with ComputeError wrapping ValueError: Unknown executor in-memory. polars_gpu_available() correctly reports false. cuDF/CUDA and eager helper checks still run; RAPIDS 26.02.01 passes the full focused traversal scope.
This predates #2166: graphistry/compute/gfql/lazy/__init__.py is byte-identical at cached baseline 915a51eb335715d22fa508b7f307449b5785645a, landed base d6b930bc2f6a2d93af7a5bf0183bff25fc9fcf78, and the release fix. A baseline actual GPU probe also returns false. The 18 original failed traversal cases and logs remain retained; the regression tests now guard on the real configured-engine capability probe.
Follow-up: establish/document the supported cudf-polars version/executor combinations, then decide whether the older lane should use a compatible GPU executor. Preserve raise_on_fail=True and add an actual tiny lazy collection plus representative traversal test per supported combination. Keep this separate from the #2161 temporal correctness fix.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.6k
- Fork
- 229
- Merge medio
- 1g 5h
- PR unite (30g)
- 100
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.
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