osukhoroslov/nis2
1
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Activity

Update project task cards to version 1.1

Browse Source
This commit is contained in:
osukhoroslov
2026-09-07 21:46:04 +03:00
parent 2bbfdac874
commit f8a5e00ab9
42 changed files with 264 additions and 103 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
project-tasks/p26-a-parrot-graph-scheduling.md
+3 -1
View File
@@ -1,6 +1,6 @@
# P26-A. Parrot: планирование графа
- **Версия и дата проверки:** 1.0, 05.09.2026.
- **Версия и дата проверки:** 1.1, 07.09.2026.
- **Статус:** готово к назначению.
## Статья и исходные материалы
@@ -9,11 +9,13 @@
- **Кратко о статье:** LLM-приложение часто состоит из зависимых вызовов модели, но обычный сервис видит их как отдельные непрозрачные запросы и не может учитывать общий критический путь. Parrot вводит семантические переменные, раскрывающие зависимости и повторно используемый контекст, и планирует весь граф приложения. В этом проекте графовое планирование сравнивается с последовательной и простой очередной обработкой.
- **Почему результат актуален:** Parrot добавляет в интерфейс LLM-сервиса семантические переменные, которые раскрывают зависимости между вызовами и структуру промптов для совместной оптимизации всего приложения.
- **Артефакты и данные:** [microsoft/ParrotServe](https://github.com/microsoft/ParrotServe) под MIT, с клиентской частью, примерами составных приложений, планировщиком и тестами. Зафиксированные ревизии: `microsoft/ParrotServe@2e1825ee2bc3` (MIT).
- **Что уже предоставляет артефакт:** ParrotServe содержит семантические переменные, исполнитель, планировщик, примеры составных приложений и тесты. Эти материалы служат образцом интерфейсов и эталоном зависимостей для собственного CPU-сервиса.
## Обязательный результат
- **Проверяемый вопрос или утверждение:** знание графа вызовов и общих префиксов позволяет сервису распараллеливать независимые запросы, переиспользовать состояние и оптимизировать время выполнения приложения лучше, чем при обработке непрозрачных запросов по отдельности.
- **Технический результат:** Реализовать исполняемый сервис составного приложения с семантическими переменными, реальной очередью и двумя DAG, содержащими последовательные и независимые вызовы. Исполнитель должен поддерживать последовательную и графовую политики.
- **Обязательное приращение команды:** Реализовать предусмотренный сервис с реальной очередью и двумя DAG, политики последовательного, пакетного и графового выполнения и проверки зависимостей. Собрать собственные сквозные измерения по времени приложения, ожиданию и загрузке.
- **Эксперимент:** Сравнить последовательное выполнение, обычную пакетную обработку и планирование по критическому пути при нескольких уровнях параллелизма. Измерить полное время приложения, p95, загрузку исполнителей и ожидание узлов; проверить корректность зависимостей и выполнить не менее трёх серий.
- **Границы выводов:** эффект планирования графа проверяется для двух составных DAG и локального исполнителя с измеряемой стоимостью вызовов; он не характеризует качество LLM, GPU-планирование и производственную нагрузку Parrot.
- **Ресурсный профиль:** локально, CPU, до 16 ГБ памяти; вызов LLM можно заменить малой локальной моделью или детерминированной функцией с измеряемым временем, но сам исполнитель и планировщик должны работать на реальных запросах. Симулятор допустим только для масштабных серий.