Hacktoberfest 2026: as issues que os mantenedores marcaram para outubro, abertas e boas para iniciantes. Ver issues do Hacktoberfest

More user-friendly errors and automatic restarts in case of engines crashing due to OOM

Aberta
#695 5 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
jupyter, python

Direção de pesquisa

A issue não nomeia nenhum arquivo, teste ou ponto de entrada. Comece rastreando como a saída do engine MPI e as falhas OOM ou segmentation-fault são atualmente expostas e, em seguida, determine o escopo necessário para erros mais claros, limpeza de processos e reinicializações opcionais do engine; o trabalho estará concluído quando houver um design definido e a validação correspondente.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

The errors we report in case of OOM and Segmentation-Fault are now much better, but I was wondering is there a way to make them more "user-friendly"?

  1. Currently, at least for the MPI case, we report the mpiexec output, which is great, but could there be a way to report a cleaner error in addition to this, that could clearly identify this as a OOM error (or a seg-fault if possible)?
  2. Is there something that packages (like Bodo) could do to make this experience better/easier?
  3. What's the best way to automate restart of engines in this case? Ideally, if enabled, in cases where the engines crash, if we could clean up the processes, display a message (e.g. "engines crashed due to OOM, restarting engines..."), and then restart the engines, that would be useful.
Linguagem predominante
Jupyter Notebook
Estrelas
2.6k
Forks
1k
Métricas de merge de PRs
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

Abrir o guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de ipython/ipyparallel

Todas as issues de ipython/ipyparallel

Issues semelhantes

Mais issues de Distributed Systems

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.