CI（持续集成）

slime 使用 GitHub Actions 进行 CI。测试通过 PR label 触发——给 PR 添加特定 label 即可运行对应的测试套件。

工作原理

工作流定义在 .github/workflows/pr-test.yml（由 pr-test.yml.j2 自动生成）。每个 CI 任务会：

1. 在自托管 GPU runner 上以 Docker 容器（slimerl/slime:latest）运行。
2. 通过 pip install -e . --no-deps 安装 slime。
3. 通过 tests/ci/gpu_lock_exec.py --count <num_gpus> 获取所需数量的 GPU。
4. 执行测试文件：python <test_path>.py 或 python tests/<test_file>.py。如果测试位于 tests/plugin_contracts/ 这样的子目录，CI 也会自动处理。

每个测试文件遵循统一的模式：prepare() 函数下载模型和数据集，execute() 函数构建命令行参数并调用 U.execute_train(...)。

CI Labels

给 PR 添加 label 即可触发对应的测试套件：

Label	Job	说明
run-ci-short	e2e-test-short	Qwen2.5-0.5B 轻量级冒烟测试（4 GPU），用于快速反馈。
run-ci-megatron	e2e-test-megatron	核心 Megatron 训练测试，覆盖 Dense、MoE、PPO、MTP、OPD 等。
run-ci-precision	e2e-test-precision	数值精度校验（并行一致性检查）。
run-ci-ckpt	e2e-test-ckpt	Checkpoint 保存/加载正确性（同步和异步保存）。
run-ci-image	e2e-test-image	在 slimerl/slime-test:latest 镜像上运行全部测试（用于镜像验证）。
run-ci-changed	e2e-test-changed	动态检测 PR 中新增或修改的测试文件，仅运行这些测试。

所有 label 也可通过 workflow_dispatch（在 Actions 页面手动触发）来运行。

重点 Label 说明

run-ci-changed — 仅运行新增或修改的测试

这是开发中最常用的 label。当你新增或修改了测试文件时，只需给 PR 添加 run-ci-changed，CI 会自动：

1. 检测相对于 origin/main 新增或修改的 tests/test_*.py 或 tests/plugin_contracts/test_*.py 文件（通过 git diff --diff-filter=AM）。
2. 提取每个测试文件中的 NUM_GPUS 值。
3. 构建动态 GitHub Actions matrix，并行运行每个测试。

这意味着你不需要手动在 workflow 中注册新测试——只需确保测试文件顶部有 NUM_GPUS = <N> 常量，run-ci-changed 就会自动识别并运行。

示例：如果你的 PR 新增了 tests/test_qwen3_8B_opd_sglang.py（其中 NUM_GPUS = 8），添加 run-ci-changed label 后会自动在 8 张 GPU 上运行该测试。

run-ci-image — 在测试镜像上运行全部测试

这会在 slimerl/slime-test:latest Docker 镜像上运行所有已注册的测试。适用于：

• 验证新构建的 Docker 镜像是否可用。
• 在合并前做全面的测试检查。

由于包含所有测试，GPU 占用时间较长——日常开发请优先使用更有针对性的 label。

run-ci-megatron — 核心 Megatron 测试

这是验证 Megatron 后端改动的主要 label，覆盖：

• Dense 模型：GLM4-9B、Qwen3-4B（PPO）
• MoE 模型：Qwen3-30B-A3B（有/无 DeepEP + FP8）、Moonlight-16B-A3B
• 特殊场景：MiMo-7B MTP、Qwen2.5-0.5B debug rollout-then-train、OPD（sglang teacher 模式）

所有测试使用 8 张 GPU。如果你正在修改 Megatron 训练逻辑、loss 计算或 checkpoint 转换，应该使用这个 label。

编写新测试

1. 创建 tests/test_<your_test_name>.py，遵循标准模式：

import os
import slime.utils.external_utils.command_utils as U

MODEL_NAME = "Qwen2.5-0.5B-Instruct"
MODEL_TYPE = "qwen2.5-0.5B"
NUM_GPUS = 4  # 此常量会被 run-ci-changed 自动读取

def prepare():
    U.exec_command("mkdir -p /root/models /root/datasets")
    U.exec_command(f"huggingface-cli download Qwen/{MODEL_NAME} --local-dir /root/models/{MODEL_NAME}")
    # 按需下载数据集 ...

def execute():
    # 构建参数字符串并调用 U.execute_train(...)
    ...

if __name__ == "__main__":
    prepare()
    for proxy_var in ("http_proxy", "https_proxy", "HTTP_PROXY", "HTTPS_PROXY"):
        os.environ.pop(proxy_var, None)
    execute()

2. 快速验证：直接推送测试文件，给 PR 添加 run-ci-changed label，测试会被自动检测并运行。

3. 注册到固定 label 组：编辑 .github/workflows/pr-test.yml.j2，在对应 job 的 tests 列表中添加条目，然后重新生成：

cd .github/workflows && python generate_github_workflows.py

记得同时提交 .j2 和生成的 .yml 文件。

Workflow 生成

工作流文件 pr-test.yml 是从 Jinja2 模板 pr-test.yml.j2 自动生成的。不要直接编辑 pr-test.yml。修改步骤：

1. 编辑 .github/workflows/pr-test.yml.j2。
2. 运行 python .github/workflows/generate_github_workflows.py。
3. 同时提交两个文件。

Customization 契约测试

如果你要运行通过函数路径加载的 customization hook 契约测试，可以使用：

python -m pytest \
  tests/plugin_contracts/test_plugin_rollout_contracts.py \
  tests/plugin_contracts/test_plugin_generate_contracts.py \
  tests/plugin_contracts/test_plugin_path_loading_contracts.py \
  tests/plugin_contracts/test_plugin_runtime_hook_contracts.py

这些测试文件也支持直接执行 python tests/plugin_contracts/<file>.py。它们声明了 NUM_GPUS = 0，因此可以被 run-ci-changed 自动识别，同时不会被当作 GPU 重型端到端测试。