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CI follow-ups: table compile test compares no values; pretrained-model cache gets evicted

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  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
Mezza giornata
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
github-actions, python, pytorch
Ambito
build-system, testing-qa

Direzione di ricerca

Start with test_torch_compiled_models in tests/pytorch/test_models_table_structure_pt.py and compare it with the detection compile test that checks raw outputs at atol=1e-4. For the cache, read the pytest-torch job in the GitHub Actions workflow and its actions/cache step. Done means the table test fails on a real compile regression and the PR job restores main's cache without saving over it.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

ext: tests topic: ci type: enhancement

Two follow-ups found while profiling the pytorch test job for #2170.

1. The tablecenternet compile test does not compare outputs

test_torch_compiled_models in tests/pytorch/test_models_table_structure_pt.py says "Compare that outputs are close", but only asserts len(out) == len(compiled_out) == 1 and that the cells/num_rows/num_cols keys exist. The input is random noise, and on it the predictor returns no cells (checked locally), so nothing is compared even in principle. A real table image, or a comparison of the raw model outputs at atol=1e-4 like the detection test does, would make it catch a compile regression.

2. The pretrained-model cache is evicted most of the time

doctr-models-${{ github.job }}-v1 is about 5.7 GB, and the repo's cache limit is 10 GB. In 29 of the last 40 pytest-torch runs the restore missed. A PR run that misses saves its own PR-scoped 5.7 GB copy, which pushes main's entry out, and the next run misses again. A miss costs about 50 to 100 s per run. A possible fix is to restore with actions/cache/restore on pull requests and save only on pushes to main, so PR runs reuse main's copy without evicting it.

Lingua principale
Python
Stelle
6.4k
Fork
684
Merge medio
20h 40m
PR unite (30g)
30

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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