目的是补全 HyperParallel 的测试覆盖率,提升质量。
hyper_parallel/trainer/(含 trainer/utils/、trainer/callbacks/)和 hyper_parallel/core/utils/ 至今没有专门的 UT/ST 看护,已有的测试也无法兜底 这两个模块的对外契约。借这次集中补一波,把 trainer 入口路径(配置解析、 ParallelDims mesh 装配、callback dispatch)和 distributed-aware 工具函数 (chunk 数学、clip_grad 包装)都纳入看护范围。
hyper_parallel/trainer/
trainer/utils/
trainer/callbacks/
hyper_parallel/core/utils/
非 bug 类 issue,无需复现。覆盖目标见 add-trainer-test 分支:
add-trainer-test
tests/ut/trainer/
tests/ut/core/utils/
tests/torch/trainer/test_parallel_dims.py
tests/torch/core_utils/test_shape_utils.py
非 bug 类 issue,无运行期报错。预期成果:补齐用例后,上述模块的回归在 CI 单卡 UT 阶段就能拦下,不必等到完整训练才暴露。
该问题是怎么引起的?
目的是补全 HyperParallel 的测试覆盖率,提升质量。
hyper_parallel/trainer/(含trainer/utils/、trainer/callbacks/)和hyper_parallel/core/utils/至今没有专门的 UT/ST 看护,已有的测试也无法兜底这两个模块的对外契约。借这次集中补一波,把 trainer 入口路径(配置解析、
ParallelDims mesh 装配、callback dispatch)和 distributed-aware 工具函数
(chunk 数学、clip_grad 包装)都纳入看护范围。
重现步骤
非 bug 类 issue,无需复现。覆盖目标见
add-trainer-test分支:tests/ut/trainer/与tests/ut/core/utils/,纯 CPU。tests/torch/trainer/test_parallel_dims.py与tests/torch/core_utils/test_shape_utils.py,真实 4 卡 NPU。报错信息
非 bug 类 issue,无运行期报错。预期成果:补齐用例后,上述模块的回归在 CI
单卡 UT 阶段就能拦下,不必等到完整训练才暴露。