Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

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

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#567 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
42/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, shell
Lĩnh vực
documentation, hpc

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với tài liệu nested-executors được liên kết và tài liệu hiện có của repository về các job HPC; issue không nêu tệp cụ thể nào. Hãy ghi lại cách các shell script của SLURM và các nested executors của Flux nhận thêm tài nguyên tại thời điểm submit, sử dụng ví dụ Python được hiển thị làm tham chiếu cho kết quả hoàn chỉnh cần trông như thế nào.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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())
Ngôn ngữ chính
Python
Star
78
Fork
9
Merge trung bình
3 giờ 42 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
12

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của pyiron/executorlib

Tất cả issue của pyiron/executorlib

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.