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

[Documentation] Worker for executing multiple Python functions

Đang mở
#696 3 bình luận 1 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
distributed-systems, hpc

Hướng nghiên cứu

Issue không nêu tệp hoặc test nào. Hãy bắt đầu bằng cách so sánh SlurmClusterExecutor và FluxClusterExecutor với SlurmJobExecutor và FluxJobExecutor, bao gồm cả hành vi block_allocation hiện có được mô tả trong issue. Làm rõ liệu mục tiêu là tài liệu hay một khả năng mới của worker, sau đó xác định việc hoàn thành dựa trên khả năng thực thi nhiều hàm Python trên các tài nguyên cluster dùng chung.

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

Mô tả

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.
Ngôn ngữ chính
Python
Star
77
Fork
7
Merge trung bình
10 giờ 32 phút
Pull request đã merge (30 ngày)
12

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

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.