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[Documentation] Call shell scripts with extra resources inside the submitted Python function

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, shell
Ambito
documentation, hpc

Direzione di ricerca

Inizia dalla documentazione collegata sui nested-executors e dalla documentazione esistente del repository sui job HPC; nell’issue non è indicato alcun file specifico. Documenta come gli script shell SLURM e i nested executors Flux ricevono risorse aggiuntive al momento dell’invio, usando l’esempio Python mostrato come riferimento per il risultato finale atteso.

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

Descrizione

documentation

For SLURM each call of srun creates a new job step, so there is no need to assign any resources to the specific Python function, just assign the resources to the external shell script directly.

For flux there is the option to use nested executors:
https://executorlib.readthedocs.io/en/latest/3-hpc-job.html#nested-executors

Still this option can also be assigned during the submission - just like all the other options:

from executorlib import FluxJobExecutor

def get_available_gpus(lst):
    import socket
    from tensorflow.python.client import device_lib
    local_device_protos = device_lib.list_local_devices()
    return [
        (x.name, x.physical_device_desc, socket.gethostname())
        for x in local_device_protos if x.device_type == "GPU"
    ] + lst

with FluxJobExecutor() as exe:
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs = exe.submit(
            get_available_gpus,
            lst=fs,
            resource_dict={"cores": 1, "gpus_per_core": 1, "flux_executor_nesting": True},
        )
    print(fs.result())
Lingua principale
Python
Stelle
77
Fork
7
Merge medio
10h 32m
PR unite (30g)
12

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

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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