码头工人¶
- torchx.schedulers.docker_scheduler 类。DockerScheduler(session_name: str)[来源]¶
基地:
torchx.schedulers.api.Scheduler
[torchx.schedulers.docker_scheduler.DockerOpts
],torchx.workspace.docker_workspace.DockerWorkspace
DockerScheduler 是 Docker 的 TorchX 调度接口。
这是通过 scheduler local_docker 公开的。
此调度程序使用本地 docker 运行时使用 AppDef 中的指定镜像。必须安装并运行 Docker。这 提供最接近原生使用 Docker 的调度程序的环境,例如 作为 Kubernetes。
注意
Docker 不提供 Gang 调度机制。如果一个副本 如果作业失败,则只会重新启动该副本。
配置选项
usage: [copy_env=COPY_ENV] optional arguments: copy_env=COPY_ENV (typing.List[str], None) list of glob patterns of environment variables to copy if not set in AppDef. Ex: FOO_*
坐骑
此类支持绑定挂载目录和命名卷。
绑定挂载:
type=bind,src=<host path>,dst=<container path>[,readonly]
命名卷:
type=volume,src=<name>,dst=<container path>[,readonly]
设备:
type=device,src=<name>[,dst=<container path>][,permissions=rwm]
看
torchx.specs.parse_mounts()
了解更多信息。特征
计划程序支持
获取日志
✔️
分布式作业
✔️
取消作业
✔️
描述任务
部分支持。DockerScheduler 将返回 job 和 replica 状态,但不提供完整的原始 AppSpec。
工作区 / 修补
✔️
坐骑
✔️
- describe(app_id: str) → 可选[torchx.schedulers.api.DescribeAppResponse][来源]¶
描述指定的应用程序。
- 返回
AppDef 描述,或者应用程序不存在。
None
- log_iter(app_id: str, role_name: str, k: int = 0, regex: 可选[str] = 无,因为:可选[datetime.datetime] = 无,直到:可选[datetime.datetime] = 无,should_tail:bool = False,流:可选[torchx.schedulers.api.Stream] = None) → Iterable[str][源代码]¶
返回 . 迭代器 ends end 所有符合条件的日志行都已读取。
k``th replica of the ``role
如果调度程序支持基于时间的游标获取日志行 对于自定义时间范围,则 , 字段为 honored,否则将被忽略。未指定 ,相当于获取所有可用的日志行。如果 是 empty,则迭代器的行为类似于 ,跟在日志输出之后 直到作业达到 END 状态。
since
until
since
until
until
tail -f
构成日志的确切定义特定于计划程序。一些 调度器可能会将 stderr 或 stdout 视为日志,其他人可能会读取日志 从日志文件中。
行为和假设:
如果在不存在的应用程序上调用,则生成 undefined-behavior 调用方应在调用此方法之前检查应用是否存在 using。
exists(app_id)
不是有状态的,使用相同的参数调用此方法两次 返回一个新的迭代器。先前迭代 进度丢失。
并不总是支持对数拖尾。并非所有调度程序都支持 live 日志迭代(例如,在应用程序运行时跟踪日志)。指 Iterator 行为的特定 scheduler 文档。
- 3.1 如果调度器支持 log-tailing,应该对其进行控制
by''should_tail'' 参数。
不保证日志保留。有可能到这个 方法调用时,底层调度程序可能已经清除了日志记录 对于此应用程序。如果是这样,此方法将引发任意异常。
如果为 True,则该方法仅引发异常 当可访问的日志行已完全耗尽并且应用程序已达到 最终状态。例如,如果应用程序卡住并且没有产生任何日志行, 然后 iterator 会阻塞,直到应用程序最终被杀死(通过 timeout 或手动),此时它会引发一个 .
should_tail
StopIteration
StopIteration
如果为 False,则当没有更多日志时,该方法将引发。
should_tail
StopIteration
不需要所有调度程序都支持。
一些调度器可能通过支持 line cursor(例如 寻找第 50 个对数行)。
__getitem__
iter[50]
- 保留空格,每个新行应包含 。自
\n
支持交互式进度条返回的行不需要 include 的 m,但随后应打印时不带换行符 正确处理回车。
\n
\r
- 保留空格,每个新行应包含 。自
- 参数
streams – 要选择的 IO 输出流。 其中之一: combined, stdout, stderr. 如果调度程序不支持所选流,它将 throw 一个 ValueError 的 Error。
- 返回
指定角色副本的 over log lines
Iterator
- 提高
NotImplementedError – 如果调度程序不支持日志迭代
- run_opts() → torchx.specs.api.runopts[来源]¶
返回计划程序所需的运行配置选项。 基本上是 API 的。
--help
run
- schedule(dryrun_info 的 - : torchx.specs.api.AppDryRunInfo[torchx.schedulers.docker_scheduler.DockerJob]) → str[来源]¶
相同,只是它需要一个 . 鼓励实现者实现此方法,而不是 直接实现 since 可以很简单 实施者:
submit
AppDryRunInfo
submit
submit
dryrun_info = self.submit_dryrun(app, cfg) return schedule(dryrun_info)
- torchx.schedulers.docker_scheduler 类。DockerJob(app_id: str, containers: List[torchx.schedulers.docker_scheduler.DockerContainer])[来源]¶
参考¶
- torchx.schedulers.docker_scheduler。create_scheduler(session_name: str, **kwargs: Any) → torchx.schedulers.docker_scheduler。DockerScheduler[来源]¶