ci-metrics

tarafından pytorch

PyTorch CI, GitHub Actions, HUD, Grafana ve altyapı metriklerini sorgulayın. Kullanıcılar CI süresi, iş hataları, kuyruk süreleri, iş akışı trendleri hakkında soru sorduğunda kullanın,...

npx skills add https://github.com/pytorch/pytorch --skill ci-metrics

PyTorch CI Metrics

PyTorch CI and infrastructure metrics are exposed through Grafana. Use .claude/skills/ci-metrics/gcx-wrapper.sh for all Grafana access; it configures the PyTorch Grafana server, context, and authentication. Only users with write permission to the repo have access to Grafana. The authentication only provides read only access.

Requirements

The wrapper needs these tools on PATH:

  • gh - fetches the Grafana token and must be authenticated; if not, run gh auth login --hostname github.com --git-protocol ssh --web.
  • curl - downloads gcx and fetches the token from HUD.

On first use the wrapper downloads a pinned, checksum-verified gcx binary into a private cache (~/.cache/pytorch-ci-metrics/) and authenticates automatically. Nothing is installed on your PATH. If a tool is missing or gh is not authenticated, it exits with an error describing what to fix.

Datasources

Get the list of datasources available:

.claude/skills/ci-metrics/gcx-wrapper.sh datasources list

The data contains metrics for many repos owned by the PyTorch repo. When possible, restrict queries to just the pytorch/pytorch repository.

CI and Test Run Data

CI and test run data are stored in grafana-clickhouse-datasource. List all the available tables:

.claude/skills/ci-metrics/gcx-wrapper.sh datasources clickhouse list-tables

Important dataset:

  • GitHub webhook data
  • Tests
    • Database: tests
    • tests.all_test_runs - contains every test run. This is an extremely large table, so be considerate with filtering and timing.
    • Do not use tests.test_run_s3 as it contains partial data only.

To get additional guidance on common queries, clone https://github.com/pytorch/test-infra into a temporary directory and read the torchci folder.

Example Queries

Within the pytorch/pytorch repo on main, list the top most failing workflow jobs in the last 2 weeks:

.claude/skills/ci-metrics/gcx-wrapper.sh datasources clickhouse query "
  SELECT name, count(DISTINCT id) AS failures
  FROM default.workflow_job
  WHERE conclusion = 'failure'
    AND completed_at >= now() - INTERVAL 2 WEEK
    AND repository_full_name = 'pytorch/pytorch'
    AND head_branch = 'main'
  GROUP BY name ORDER BY failures DESC LIMIT 10"

For a test file, how many times was it run in the last week? How many times did it pass or fail?

.claude/skills/ci-metrics/gcx-wrapper.sh datasources clickhouse query "
  SELECT
    file,
    classname,
    name,
    count() AS runs,
    countIf(failure_count = 0 AND error_count = 0 AND skipped_count = 0) AS successful,
    countIf(failure_count > 0 OR error_count > 0) AS fails,
    countIf(skipped_count > 0) AS skipped
  FROM tests.all_test_runs
  WHERE time_inserted >= now() - INTERVAL 7 DAY
    AND file = 'lazy/test_ts_opinfo.py'
  GROUP BY file, classname, name
  ORDER BY runs DESC"

CI Infrastructure

CI infrastructure metrics are stored in grafanacloud-pytorchci-prom. To get a better understanding of the data, clone these repositories in a temporary directory:

Example Queries

Which runner types have the deepest queue right now (jobs assigned but not yet running)?

.claude/skills/ci-metrics/gcx-wrapper.sh datasources prometheus query -d grafanacloud-prom 'topk(10, clamp_min(sum by (name) (gha_assigned_jobs) - sum by (name) (gha_running_jobs), 0))'

How many jobs were running per cluster over the last 6 hours, sampled every 30 minutes? Use --since/--step (or --from/--to) for a range query:

.claude/skills/ci-metrics/gcx-wrapper.sh datasources prometheus query -d grafanacloud-prom 'sum by (cluster) (gha_running_jobs)' --since 6h --step 30m

pytorch tarafından daha fazla skill

zephyr
pytorch
ExecuTorch'u gömülü kartlar için bir Zephyr RTOS modülü olarak oluşturun ve yapılandırın. ET ile bir Zephyr çalışma alanı kurarken, kart desteği eklerken (overlay'ler, …) kullanın.
aoti-debug
pytorch
AOTInductor (AOTI) hatalarını ve çökmelerini hata ayıklayın. AOTI segmentasyon hataları, cihaz uyumsuzluğu hataları, sabit yükleme başarısızlıkları veya çalışma zamanı hatalarıyla karşılaştığınızda kullanın…
skill-writer
pytorch
Claude Code için iyi yapılandırılmış Agent Skill'ler oluşturma rehberi, en iyi uygulamalar ve doğrulama ile birlikte. Skill'in tüm yaşam döngüsünü kapsar: kapsam belirleme, dosya yapısı, YAML ön yüz doğrulaması, içerik organizasyonu ve test prosedürleri. Kesin adlandırma kuralları (küçük harf, tire, maksimum 64 karakter) ve açıklama gereksinimleri (belirli tetikleyiciler, dosya türleri, "ne" ve "ne zaman" ifadeleri) uygular. Salt okunur Skill'ler, betik tabanlı Skill'ler ve çok dosyalı Skill'ler için yaygın desen şablonları sağlar...
triaging-issues
pytorch
GitHub sorunlarını, ilgili nöbetçi ekiplere yönlendirerek, etiketler uygulayarak ve soruları kapatarak triyaj yapar. Yeni PyTorch sorunları işlenirken veya bir sorunu triyajlaması istendiğinde kullanın…
wheel-size-analyzer
pytorch
PyTorch nightly wheel boyutlarını, GitHub Actions artefakt API’sini kullanarak bir tarih aralığında analiz edin. İkili boyut değişikliklerini takip ederken, wheel boyutunu belirlerken kullanın…
release-go-live-binary-build-matrix
pytorch
Bir PyTorch sürümü canlıya çıktığında tools/scripts/generate_binary_build_matrix.py dosyasını günceller. CURRENT_STABLE_VERSION'ı yeni kararlı sürüme yükseltir, ...
pr-review
pytorch
PyTorch çekme isteklerini kod kalitesi, test kapsamı, güvenlik ve geriye dönük uyumluluk açısından inceleyin. PR'leri incelerken, kod değişikliklerini gözden geçirmeniz istendiğinde kullanın,…
qualcomm
pytorch
QNN (Qualcomm AI Engine Direct) arka ucunu oluşturun, test edin veya geliştirin. backends/qualcomm/ üzerinde çalışırken, QNN oluştururken (kullan…)