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jenkins并行构建

，这种按顺序执行的测试都太慢了，慢到执行一次完整的UI测试要一小时以上。...通过仔细分析你会发现，这些测试是可以并行执行的。就像原来只有一个测试人员，要测试4个浏览器，他只能测试完一个浏览器，再测试另一个浏览器，但是现在有4个测试人员，他们就可以同时进行测试。...这样测试耗时就降到了原来的1/4。 很明显，Jenkins pipeline插件支持这种并行构建，并且使用起来也非常简单。...位于parallel块下的阶段都并行执行，而且并行阶段还可以被分到不同的Jenkins agent上执行。...如果希望所有并行阶段中的某个阶段失败后，就让其他正在执行的阶段都中止，那么只需要在与parallel块同级的位置加入failFast true就可以了。

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『Jenkins』Jenkins中的并行构建与流水线优化

了解Jenkins流水线的基本概念。 学会如何在Jenkins中实现并行构建，提升流水线执行效率。 掌握Jenkins流水线优化的技巧和方法。 通过实例演示，掌握流水线优化的配置过程。...脚本式流水线中的并行构建 在脚本式流水线中，使用parallel命令来实现并行构建。其语法和声明式流水线类似，但脚本式流水线提供了更多的灵活性。...配置并行构建的节点 为了提高并行构建的效率，Jenkins支持将不同的构建任务分配给不同的执行节点。通过agent关键字，可以指定不同的节点进行并行任务的执行。...agent none表示不使用全局的执行节点，而是在每个并行任务中指定不同的执行节点。 流水线优化技巧 1. 缩短等待时间 在流水线中，有时某些步骤的执行并不依赖于前一个步骤的结果。...tasks是一个Map，其中的每个任务都是一个并行构建任务。 使用parallel方法执行所有动态生成的并行任务。 3.

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    PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行

    [源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 0x00 摘要 0x01...本文介绍如何使用 RPC 来完成分布式管道并行。 本文以DISTRIBUTED PIPELINE PARALLELISM USING RPC 的翻译为基础，加入了自己的理解。...这可以看作是单机模型并行最佳实践中讨论的多 GPU 流水线并行的分布式对应版本。...1.2 基础知识 之前的教程分布式 RPC 框架入门 展示了如何使用torch.distributed.rpc 为 RNN 模型实现分布式模型并行。...管道并行就是一种在这种情况下可以提供帮助的范式。 在本教程中，我们使用ResNet50作为示例模型，单机模型并行最佳实践 教程也使用该模型。

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    使用云函数进行分布式并行计算

    使用场景 1. 云函数概念 云函数是一段运行在云端的代码，无需管理服务器，在开发工具内编写、一键上传部署即可运行后端代码。 云函数的原理是基于事件驱动，当指定事件发生时，自动触发云函数执行。...云函数的核心优势在于事件驱动、按需付费和弹性伸缩，用户只需编写最重要的“核心代码”，不再需要关心底层计算资源、服务器运维等操作。...部署+发布新版本 上图的访问路径后面需要用到，鉴权方式没有设置（演示），正式的应用应该要设置 4....测试 发一个 上面 请求路径的 web 请求，立即收到了处理结果 资源使用这里产生了一条记录 import requests url = "https://service-*******apigw.com...使用场景 一个很大的计算任务，可以拆解成独立的 n个子任务 使用 异步事件云函数，分别同时进行计算（本地内存等可能不支持这么大），缩短整体运行时间 云函数按量收费，减少本地机器资源的闲置

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    Jenkins分布式

    但单机的容量总会遇到上限，而且还会有单节点问题。 解决办法就是将Jenkins项目分配到多台机器上执行，这就是分布式构建。...在真正介绍分布式构建前，我们需要了解一下Jenkins的架构，因为它决定了分布式构建的实现。...实现分布式构建最常用、最基本的方式就是增加agent。Jenkins agent作为一个负责执行任务的程序，它需要与Jenins master建立双向连接。...最后，我们看到通过JNLP协议增加agent的方式是需要在Jenkins界面上进行手动操作的（增加节点的操作)。这部分是无法自动化的，因此，我们只在以下场景中使用这种方式。...-username VAL：连接时使用的用户名 -password VAL：连接时使用的密码。不推荐使用 -passwordEnvVariable VAL：从环境变量中读取密码。

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    jenkins分布式--agent

    agent部分详解 打完标签后，如何在pipeline中使用标签呢？ Jenkins master根据此agent部分决定将任务分配到哪个agent上执行。...agent部分必须在pipeline块内的顶层定义，而在stage块内的定义是可选的。 agent any告诉Jenkins master任何可用的agent都可以执行。...agent部分的定义可以放在阶段中，用于指定该stage执行时的agent pipeline {     agent any //不能省略     stages {         stage('pull...agent {     node {         label 'jdk8' } } 有些构建任务是需要再JDK8以及windows环境下执行的，也就是说我们需要过滤同时具有windows和jdk8...标签的agent agent { label 'windows && jdk8' } 使用&&代表并且关系 上文中，在增加agent时，已经配置好了该agent上的默认工作目录路径，但是agent

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    模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现

    [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer...6.2 共轭函数 0xFF 参考 0x00 摘要 NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor...本系列其他文章为： [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 0x01 并行Transformer...按照常规逻辑，MLP 的前向传播应该分为两个阶段，分别对应了下面图之中的两行， 第一行是把参数 A 按照列切分，然后把结果按照列拼接起来，得到的结果就是与不使用并行策略完全等价的结果。...ColumnParallelLinear 分别可以独立使用或者作为 ParallelMLP 的前半段，RowParallelLinear 也可以独立使用或者作为 ParallelMLP 的后半段。

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    模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行

    [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01...本系列其他文章为： [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 [源码解析] 模型并行分布式训练...另一方面，流水线模型并行使用更便宜的点对点通信，可以跨节点执行，而不会限制整个计算。...我们应该注意到，尽管数据并行可以带来高效的扩展，但我们不能单独使用数据并行来处理训练超大模型，因为 a）内存容量不足，b）数据并行的扩展限制。 3.4 实验 我们接下来做一个实验看看。...使用四个GPU进行模型流水线并行，所以 pipeline_model_parallel_size = 4。就是 Notation 之中的 p。

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    分布式训练中数据并行远远不够，「模型并行+数据并行」才是王道

    图 2：不同的训练并行化策略，2(a) 展示了数据并行化训练，2(b) 展示了模型并行化训练。 该研究发现，在规模较大的情况下，混合训练在最小化端到端训练时间方面比仅使用 DP 更加高效。...该研究的贡献如下： 当 DP 愈加低效时，可以使用混合并行化策略（即每个数据并行化 worker 在多个设备上也是模型并行化的）进一步扩展多设备训练。...展示了混合并行化对于不同规模的不同深度学习网络的性能优于仅使用 DP 的策略。...这部分量化了使用数据并行策略的训练时间、使用模型并行策略的训练时间，以及使用混合并行策略的训练时间（详情参见原论文），并得出结论：在一定条件下，混合并行策略的效果优于仅使用 DP。...使用训练所需 epoch 数和从 MP 得到的每个时间步加速，再加上对扩展效率的保守估计，就可以计算出在不同数量的 GPU 上使用混合并行化策略所获得的最小加速（相比于仅使用 DP 的并行化策略）。

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    Jenkins分布式部署配置

    为什要使用Jenkins分布式?...利用jenkins分布式来构建job，当job量足够大的时候，可以有效的缓解jenkins-master上的压力,提高并行job数量, 减少job处于pending状态时间....c.远程工作目录: slave机器的目录, Jenkins使用 JNLP(需要java环境) 连接 remote slave d.标签: 用来对多节点分组 e.用法: 选择尽可能使用这个节点，在构建...备注: 这里master和slave推荐使用统一的jdk版本, 我使用的jdk1.8. 配置的节点列表如下: ? 哪个在线哪个不在线是不是一目了然....留个问题：如何使用slave 进行构建, 请持续关注本公众号吧! 大并发, 高可用, 分布式, 低耦合, 多线程是当下编程的主流, 无论是开发,测试还是运维,都需要了解.

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    Jenkins系列视频～Jenkins 共享库的基础使用

    概述 Jenkins shared-library 也就是流水线共享库，使用 Groovy 编写，用于封装 Jenkins 流水线（Pipeline）脚本（Jenkinsfile）中的通用逻辑。...更多描述，请查看 Jenkins 官方文档。 为什么？ 在企业中，通常有很多项目的构建、发布过程是非常相似的。有统一的软件构建、发布流程，对于提高团队效率，减少不必要的面对面沟通的重要手段。...例如：有人希望可以把流水线脚本（Jenkinsfile）存放到一个 HTTP 服务器上，让每个项目都使用这个服务器上的脚本。...那么，我们在使用的时候，和使用其他依赖项目一样，会选择某个代码库以及特定分支的版本。...更多细节请查看 https://github.com/jenkins-zh/jenkins-zh/issues/383

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    使用python-jenkins管理Jenkins

    master的版本信息 Get Jenkins plugin information 过去jenkins插件信息 Start a build on a job 构建一个项目 Create nodes...例如我要创建一个项目 要先找到创建项目的方法 然后根据API文档查阅如何使用 每个接口的使用方法 打开一个python解释器调试 初始化配置 安装python-jenkins pip install...：https://python-jenkins.readthedocs.io/en/latest/api.html 项目操作 我们需要认识一下Jenkins项目的config.xml，大部分API在创建项目的时候会使用...首先创建一个项目（任何类型的都可以不必纠结） 然后我们进入$JENKINS_HOME/jobs/目录查看我们这个项目生成的config.xml文件。 builds存放项目的构建信息。...","demo-test-03") >>> server.job_exists("demo-test-03") True 写一个脚本用于项目创建 新建一个项目，增加一个参数srcType用于分辨项目所使用的的版本控制系统类型

    1.4K20

    Jenkins——使用Docker部署Jenkins详解

    + 安装docker-compose RSA格式的ssh密钥对一个，用来拉取gitlab代码和ssh到各个应用服务器上部署，可以使用ssh-keygen -t rsa来生成 步骤 Docker安装 安装...Server Web界面上系统管理->全局工具配置->Maven->新增maven安装 名称为M3（名称很重要，我们的流水线配置中需要使用这个名字） 勾选掉自动安装复选框 并设置MAVEN_HOME...配置NodeJS 上述安装Jenkins插件过程中已经安装了NodeJS插件，因为NodeJS有很多版本，所以我们需要手动配置NodeJS安装，这样才可以在流水线中使用它。...在Jenkins Server Web界面上系统管理->全局工具配置->NodeJS->新增NodeJS安装 别名设置为NODEJS10（名称很重要，我们的流水线配置中需要使用这个名字） 选择版本NodeJS10.23.0...使用-f指定配置文件 启动容器报错 [root@localhost jenkins]# docker logs -f jenkins-blueocean touch: cannot touch '/var

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    大模型的实践应用-大语言模型的分布式训练并行策略，数据并行原理

    大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用14-大语言模型的分布式训练并行策略，数据并行原理。大语言模型的分布式训练并行策略主要通过数据并行来实现。...通过数据并行的并行策略，每个计算设备都可以独立地计算小批量数据的梯度，并将结果进行聚合，从而实现模型的并行训练。这种分布式训练策略可以加速大语言模型的训练过程，并提高模型的性能和效果。...同时，我们可以将模型的参数分割成多个小块，在不同设备上并行计算，加快训练速度。此外，还可以使用一些优化技术，如减少数据传输量、减少内存占用等，以提高分布式训练的效率。...二、分布式训练介绍分布式训练是指将机器学习或深度学习模型训练任务分解成多个子任 务，并在多个计算设备上并行地进行训练。...三、分布式训练并行策略 分布式训练系统的核心宗旨在于把原本在单个节点上执行的模型训练转换成在多个节点上并行执行的训练过程。

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    python 并发、并行处理、分布式处理

    并行编程 线程 进程 使用多个进程 接口 Executor ，ProcessPoolExecutor 5. 锁 6. 分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7....并行编程 问题是独立的，或者高度独立的，可以使用多核进行计算 如果子问题之间需要共享数据，实现起来不那么容器，有进程间通信开销的问题 线程 以共享内存方式实现并行的一种常见方式是 线程 由于 python...（I/O） 时，依然可以使用线程来实现并发 进程 通过使用 进程 可以完全避开 GIL，进程 不共享内存，彼此独立，每个进程都有自己的解释器 进程的缺点： 启动新进程比新线程慢 消耗更多内存 进程间通信速度慢...优点：分布在多台计算机中，可伸缩性更佳 使用多个进程 multiprocessing.Process 派生子类 实现 Process.run 编写子进程中要执行的代码，processor_obj.start...分布式处理 dask https://www.dask.org/ pyspark 用户提交任务，集群管理器自动将任务分派给空闲的执行器 mpi4py 科学计算 https://pypi.org/project

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    使用Python实现深度学习模型：分布式训练与模型并行化

    引言 随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加，单一设备的计算能力往往无法满足训练需求。分布式训练和模型并行化技术可以有效地加速模型训练过程，提高计算效率。...本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练与模型并行化。...所需工具 Python 3.x TensorFlow 或 PyTorch（本文以TensorFlow为例） Horovod（用于分布式训练） CUDA（用于GPU加速） 步骤一：安装所需库 首先，我们需要安装所需的...可以使用以下命令安装： pip install tensorflow horovod 步骤二：准备数据集 我们将使用MNIST数据集作为示例。...以下是加载数据集的代码： import tensorflow as tf # 加载MNIST数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train)

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