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Enregistrement W6969054342 · doi:10.5281/zenodo.7285476

It4innovations/hyperqueue: v0.13.0

2022· other· en· W6969054342 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésTask (project management)QueueWorkflowResource (disambiguation)Limit (mathematics)Time limitNode (physics)Resource management (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HyperQueue HyperQueue is a runtime for ergonomic and efficient execution of task graphs and workflows on HPC clusters. It scales to millions of tasks and hundreds of nodes, supports complex resource requirements and heterogeneous cluters, achieves high node utilization and can automatically allocate PBS/Slurm jobs on behalf of the user. Version 0.13.0 changelog New features Resource management Almost complete rewrite of resource management. CPU and other resources were unified: the most visible change is that you can define "cpus" and other resource; and other resources can now be defined in groups (NUMA-like resources). Many improvements in scheduler: Improved schedules for multi-resource requests; better behavior on non-heterogeneous clusters; better interaction between resources and priorities. Automatic allocation #467 You can now pause (and resume) autoalloc queues using hq alloc pause and hq alloc resume. Paused queues will not submit new allocations into the selected job manager. They can be later resumed. When an autoalloc queue hits too many submission or worker execution errors, it will now be paused instead of removed. Tasks HQ allows to limit how many times a task may be in a running state while worker is lost (such a task may be a potential source of worker's crash). If the limit is reached, the task is marked as failed. The limit can be configured by --crash-limit in submit. Groups of workers are introduced. A multi-node task is now started only on workers from the same group. By default, workers are grouped by PBS/Slurm allocations, but it can be configured manually. Changes Resource management --cpus=no-ht is now changed to a flag --no-hyper-threading. Explicit list definition of a resource was changed from --resource xxx=list(1,2,3) to --resource xxx=[1,2,3]. (this is the result of unification of CPUs with other resources). Python API: Attribute generic in ResourceRequest is renamed to resources Tasks #461 When a task is cancelled, times out or its worker is killed, HyperQueue now tries to make sure that both the tasks and any processes that it has spawned will be also terminated. #480 You can now select multiple tasks in hq task info. Artifact summary: hq-v0.13.0-*: Main HyperQueue build containing the hq binary. Download this archive to use HyperQueue from the command line. hyperqueue-0.13.0-*: Wheel containing the hyperqueue package with HyperQueue Python bindings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0090,007
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2240,242

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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