conda-forge 核心会议 2024-01-24
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参会者
姓名 | 首字母 | GitHub ID | 隶属关系 |
---|---|---|---|
Jaime Rodríguez-Guerra | JRG | jaimergp | Quansight/cf |
Michael Sarahan | MCS | msarahan | NVIDIA/CF |
Marius van Niekerk | MvN | mariusvniekerk | Voltron Data/CF |
Cheng H. Lee | CHL | chenghlee | Anaconda/CF |
总共 12 人
常设议题
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您的 __new__()
议程项目
- (HV) 我们如何引入 `{{ stdlib("c") }}`?
- 设计异议已撤回,功能已在 conda-build 3.28 中发布。
- 主要问题是如何广泛推广此更改。我建议暂时将其范围严格限制在 C stdlib 中(尽管如果我们愿意,将其与专门针对 `error_overlinking: true` 的迁移联系起来仍然是一个选项)。
- (IF) 认为我们应该有一个迷你迁移器(搭载),这样我们就不必重建所有 C/C++ 包;仅在必要时重建。
- (MvN) 同意我们应该对迁移采取懒惰的方法;也许可以列出一些急于迁移的软件包
- (MvN/IF) 我们可以安全地假设 “世界是平的” -> 依赖包也不需要迁移。
- (HV) 迁移 boost 1.84?
- 最近我们迁移了 boost 的每 4 个版本;以前更频繁(每两个版本)。一位核心成员 (Uwe) 建议迁移到 1.84;我认为值得这样做。
- 在 1.82 的重大重构之后(分离出仅头文件的库,添加 run-export),现在迁移应该更容易了。
- (IF) 我们应该收集/审查关于执行 boost 迁移需要多长时间的数据,并用它来判断我们应该多久更新一次。例如,如果需要 3 个月,那么也许一年一次是合理的;如果需要 1 个月,那么每六个月一次?
- (KE) 我们可以创建一个 sccache 存储来减少构建冗余吗?
- (MvN) 最大的问题是,“我们把缓存放在哪里?”
- (MCS) 我们在 MSFT 或其他云提供商那里有可以交谈的联系人吗?
- (MvN) `conda-build` 行为使缓存复杂化;例如,如果不小心,构建环境名称中使用的时间戳可能会泄漏到缓存中
- (IF) 我们什么时候需要 sccache?例如,构建不同的构建编号与 [上游] 版本是否会从缓存中受益?
- (MCS/KE) Nvidia 的观点是 Rapids 无法进入 conda-forge,因为它构建时间太长。正在探索 sccache 是否能使 conda-forge 发行变得可行。
- (IF) 使用 Quansight 托管的构建器可能是一个选项
- (KK) 构建所有 Rapids 可能比 PyTorch 或 TensorFlow 更大的工作。可能还需要考虑拆分为每个设备的架构构建
- (MCS) 需要明确的动机通过 c-f 分发 Rapids;否则不想使 c-f 基础设施过载
- (KK) 目前无法 [轻易地] 依赖 cuDF、cuML
- (MvN) 最大的问题是,“我们把缓存放在哪里?”
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CFEPs
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