[Documentation] Worker for executing multiple Python functions

オープン

#696 2025年7月2日に作成コメント 3 件リアクション 1 件担当者 0 名 GitHub で見る

まだ誰も着手していません。

評価

難易度: 5/5
見積もり時間: 1週間以上
初心者へのやさしさ: 25/100

issue の種類: 機能追加
明瞭さ: 説明が足りない
活発さ: 停滞
技術スタック: python
領域: distributed-systems, hpc

調査の方向性

この issue ではファイルもテストも指定されていません。まず、SlurmClusterExecutor と FluxClusterExecutor を SlurmJobExecutor および FluxJobExecutor と比較し、issue で説明されている既存の block_allocation の動作も含めて確認してください。目的がドキュメント化なのか、新しい worker の機能なのかを明確にし、共有クラスタリソース上で複数の Python 関数を実行することを基準に完了条件を定義してください。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

documentation

There are basically three ways to use a Python Task Managers:

Submit each Python Function as an individual job to the HPC cluster - supported in executorlib by the SlurmClusterExecutor and the FluxClusterExecutor.
Submit multiple Python Functions within one HPC job allocation - supported in executorlib by the SlurmJobExecutor and the FluxJobExecutor.
Submit multiple Python Functions to the same resources on a given HPC cluster - similar to the block_allocation=True for the SingleNodeExecutor, the SlurmJobExecutor and the FluxJobExecutor but for the SlurmClusterExecutor and the FluxClusterExecutor. This is the standard use case for solutions like https://www.dask.org and https://parsl.readthedocs.io/ so it might be an interesting addition to executorlib.

主要言語: Python
スター: 77
フォーク: 7
平均マージ: 10時間 32分
マージ済み PR（30日）: 12

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

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。
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。
リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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