[BUG] Confusing machine names in Jenkins CI
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評価
調査の方向性
.jenkins/metadata.json の27行目と .jenkins/get_files_to_run.py の43-45行目から始め、次に issue で説明されている CI マトリクスのマッピングを調べます。linux.g5.12xlarge.nvidia.gpu runner を含め、label と shard/WORKER_ID の関係を確認します。マシンの命名とルーティングが、tutorial CI を壊すことなくマルチGPU CI の動作を一貫して表していれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Add Link
My PR for a new tutorial: https://github.com/pytorch/tutorials/pull/3763/
Describe the bug
THe Jenkins CI has a few hard-coded behaviors that are confusing. The linux.16xlarge.nvidia.gpu label in Jenkins appears to be a legacy label that means "needs multi-GPU". It doesn't describe the actual hardware that is used.
get_files_to_run.py has a hard-coded check for this exact key, which routes it to shard 0. Shard 0 maps to WORKER_ID=1 in the matrix (also confusing), and then shard 1's runner is a linux.g5.12xlarge.nvidia.gpu, not a 16xl.
Reporting this since it resulted in some confusion while getting my CI for my PR to pass. If it were me, the key should be '4-gpu' instead of linux.16xlarge.nvidia.gpu.
Describe your environment
PyTorch tutorial CI
- 主要言語
- Python
- スター
- 9.4k
- フォーク
- 4.4k
- 平均マージ
- 3日 5時間
- マージ済み PR（30日）
- 4
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
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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