Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Add gate on full-sweep / fail-fast runs to prevent wasted compute

オープン
#2,103 コメント 0 件 リアクション 0 件 担当者 2 名 GitHub で見る

メンテナーはふだん 1 日以内に返信

@adibarra がすでに取り組んでいます。

2026年7月6日 から。

評価

この issue はまだ評価されていません。

説明

dev velocity enhancement p1

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.md allow/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.

主要言語
Python
スター
1.9k
フォーク
343
平均マージ
2日 40分
マージ済み PR(30日)
431

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

SemiAnalysisAI/InferenceX のほかの issue

SemiAnalysisAI/InferenceX の issue をすべて見る

似ている issue

Python の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。