dstack项目中的任务状态显示优化实践
在云计算和机器学习工作流管理工具dstack中,dstack ps
命令是用户查看当前运行任务状态的重要工具。近期社区对该命令的输出格式进行了优化改进,使其更加清晰直观。本文将详细介绍这些优化内容及其技术实现。
原有问题分析
原版dstack ps
命令存在几个明显的用户体验问题:
-
终止原因信息缺失:命令输出中不包含任务终止的具体原因,用户无法快速了解任务为何停止。
-
冗长输出问题:详细模式(
-v
参数)的输出过于冗长且格式混乱,信息密度低。 -
空间利用不合理:保留列(RESERVATION)占用大量空间但多数情况下为空,造成显示空间浪费。
-
成本信息缺失:输出中缺少任务运行成本这一重要信息。
优化方案设计
针对上述问题,开发团队设计了以下优化方案:
1. 状态信息精简与美化
借鉴Docker的设计理念,对任务状态信息进行简化和美化处理:
STOPPED_BY_USER
→stopped
INTERRUPTED_BY_NO_CAPACITY
→spot interrupted
ALL_JOBS_DONE
→done
CONTAINER_EXITED_WITH_ERROR
→exited (number)
FAILED_TO_START_DUE_TO_NO_CAPACITY
→no capacity
这种转换既保留了关键信息,又显著减少了显示空间占用。
2. 列布局优化
重新设计了输出列的布局:
- 合并INSTANCE和RESERVATION列,格式为
<实例类型> (<保留代码>)
,若无保留代码则只显示实例类型 - 在详细模式(-v)下新增COST列显示任务成本
3. 详细模式改进
对详细模式进行了重新设计,使其输出更加结构化且易于阅读,同时确保关键信息突出显示。
技术实现要点
实现这些优化时主要考虑了以下技术点:
-
状态映射机制:建立了一套完整的终止状态到显示文本的映射系统,确保状态信息既简洁又准确。
-
自适应列宽:实现了动态列宽调整算法,根据终端宽度和内容自动优化显示布局。
-
成本计算集成:将成本计算模块与状态显示命令集成,确保成本信息准确可靠。
-
向后兼容:确保优化后的命令输出仍能被现有脚本和工具解析处理。
实际效果展示
优化后的命令输出更加紧凑且信息丰富:
vscode ssh (remote) cpu=12 mem=30GB instance-type $0.0496 stopped 4w ago
vscode ssh (remote) cpu=12 mem=30GB instance-type $0.0496 no capacity 4w ago
blue-mole nebius cpu=2 mem=8GB cpu-e2 $0.0496 done 1m ago
在详细模式下,额外显示成本等详细信息,同时保持格式整洁。
总结
dstack通过这次dstack ps
命令的优化,显著提升了用户查看和管理任务时的体验。这种优化不仅涉及表面显示格式的改进,还包括底层信息架构的重新设计,体现了以用户为中心的设计理念。对于开发者而言,这种优化也展示了如何平衡信息密度与可读性,以及如何借鉴成熟工具(Docker)的优秀设计来改进自己的产品。
这些改进已被合并到主分支,用户可以通过更新到最新版dstack来体验这些优化。未来团队还计划进一步优化其他命令的输出格式,提供更加一致和高效的用户体验。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~062CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









