컴퓨팅과 Python

코드가 실행되는 곳

연구 코드는 Cloudflare Containers 풀의 격리된 CPU 샌드박스에서 실행됩니다. 엔진은 결제 주체의 요금제에 따라 실행마다 머신 크기를 선택합니다. 작업은 비공개 객체 저장소에 출력을 저장하고 콜백과 폴링으로 완료를 알립니다.

이미지에는 Python 3.12와 NumPy, SciPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, statsmodels, CPU용 PyTorch, BoTorch, SymPy, NetworkX, Z3 및 python-sat 등의 라이브러리가 포함됩니다. 실행 시 서비스 한도 내에서 추가 PyPI 패키지를 요청할 수 있습니다. 이 서비스는 GPU가 아닌 CPU 컴퓨팅을 제공합니다.

매개변수, 시드 및 출력

미리 설치된 lasques 도우미는 매개변수와 시드가 지정된 난수 생성기를 제공합니다. 결론만 출력하는 대신 측정 가능한 결과를 저장하세요.

import lasques

params = lasques.params()
rng = lasques.rng()
values = rng.normal(size=int(params.get("n", 1000)))

lasques.set_metrics({"mean": float(values.mean())})
lasques.save_json({"seed": lasques.seed()}, "run-info")
lasques.summary("평균은 실행 지표에 저장됩니다.")

시계열 지표에는 lasques.log_metric, 그림에는 save_figure, 표 형식 출력에는 save_table을 사용하세요. 작업 제한 시간이 지나기 전에 lasques.checkpoint로 체크포인트를 저장하고 불러올 수 있습니다.

머신 크기

설정된 시작 크기는 standard-1입니다. 이전 실행의 메모리 사용량이 이후 크기 선택에 영향을 주며, 모든 요금제에서 모든 크기를 사용할 수 있습니다.

한도, 재시도 및 재사용

작업 명세에는 직접 포함되는 파일을 최대 100개, 코드를 최대 2 MB까지 넣을 수 있습니다. 서비스는 최대 200개 출력 파일과 50 MB의 출력을 허용합니다. 체크포인트 저장에도 동일한 파일 수와 크기 한도가 적용됩니다. 요금제별 제한 시간은 서비스 최대값인 43200초보다 짧을 수 있습니다.

새 시도는 새 컨테이너를 사용하며 이전 체크포인트를 복원할 수 있습니다. 시드를 명시한 실행은 입력과 코드가 동일한 성공 실행을 재사용할 수 있습니다. 재사용된 컴퓨팅의 CPU 크레딧 비용은 0입니다. 검토자 실행, 평가기 실행 및 사전 등록된 확인 실행은 이 캐시를 사용하지 않습니다.

최적화기와 Lean 증명 검사기는 별도 서비스입니다. 내부 API는 저장소의 docs/compute-services.md에 설명되어 있으며, 제한 없는 공개 계정 API가 아닙니다.