Dogfooding by SSJ #2626
ds-ssj
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dogfooding
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Use
Build analytical_engine:
|
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When I execute Is it also related to the Python version? |
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In Task3, when I execute this command in the
I try to update the version of |
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Task 1: 在本地试用 GraphScope
ogbn_mag
内置图ogbn_mag
到一个简单图,选择点标签为paper
, 边标签为cites
, 属性都为空。ogbn_mag
图上启动交互引擎 (Interactive)ogbn_mag
图,使用 learning 定义并执行一个 GCN 训练过程,可参考 CI 或文档中定义的过程Task 2: 在本地开发调试 GraphScope
通过
vineyardd
直接启动vineyard
从源代码编译 Analytical Engine,找到编译出的binary
grape_engine
, 通过grape_engine
直接运行 analytical_engine,然后退出 grape_engine 进程为 GAE 添加一条日志 (
analytical_engine/core/server/analytical_server.cc
),并重新编译,启动并找到新添加的日志从源代码编译 Interactive Engine,找到编译出的
frontend-x-SNAPSHOT.jar
和gaia_executor
,直接运行这个 jar 包和这个 gaia_executor,使 frontend 能够连接到 executor。/opt/graphscope/lib/
和/opt/graphscope/bin
下了解 Frontend 和 Executor 的代码位置和组织结构,为 GIE 的 Frontend (
interactive_engine/frontend/src/main/java/com/alibaba/graphscope/frontend/Frontend.java
) 和 executor (interactive_engine/executor/assembly/v6d/src/bin/gaia_executor.rs
) 各添加一条日志,并重新编译,启动并找到新添加的日志从源代码编译 Learning Engine, 找到
libgraphlearn_shared.so
使用 setup.py 安装 coordinator 和 client。 注意因依赖关系, client 安装要在 coordinator 之前
继续安装 GAE,GIE,和 GLE 到预设安装目录。(上一步只有编译。相当于 make 和 make install 的区别)
找到 Client, Coordinator, GAE,GIE 和 GLE 的安装位置目录
若一切正常,这时你能通过 python 拉起 graphscope。启动python,import graphscope 并载入一个内置 modern_graph 图,在图上启动图交互引擎,发送一个查所有点的语句。
退出 graphscope
Task 3: 运行本地测试
test_min.py
。(Python 中的单元测试更像是集成测试,因为往往由多个引擎参与)python/graphscope/tests/minitest
下新增一个test 文件,在里面添加一个涉及多个引擎的测试,其中要包括载入一张 ogbn_mag 图,打印 Kcore 算法结果,通过 Gremlin 查询图的点边数量,执行 GCN 训练。Task 4: 在 Kubernetes 上使用 GraphScope (Python SDK)
Task 5: 在 Kubernetes 上使用 GraphScope (Helm)
Task 6: 独立部署
modern_graph
,运行 LPA 算法Task 7: 打包镜像与了解 Kubernetes 上运行的基本概念
analytical_engine/core/server/analytical_server.cc
) 并重新构建镜像,在不使用docker push
的情况下,使用新的镜像启动并在日志中可以找到新添加的日志 (使用 registry 和 tag 来选择使用哪个镜像)interactive_engine/frontend/src/main/java/com/alibaba/graphscope/frontend/Frontend.java
) 和 executor (interactive_engine/executor/assembly/v6d/src/bin/gaia_executor.rs
) 各添加一条日志 并重新构建 Frontend 和 Executor 镜像,在不使用docker push
的情况下,使用新的镜像启动并可以找到新添加的日志coordinator/gscoordinator/coordinator.py
),并重新构建 Coordinator 镜像。启动并找到异常的报错。(日志在控制台中或者在 Coordinator Pod 的日志中)Task 8: 运行 K8S 上的测试
test_demo_scripts.py
中的test_demo_distribute
测试Advance 部分
Task 9 : 打包为 Wheel 包
System Info
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