IREE项目中ONNX模型测试因Git LFS配额问题导致失败的解决方案分析

在IREE项目的持续集成环境中，新注册的自托管运行器在执行ONNX模型测试时遇到了Git LFS对象获取失败的问题。这一问题源于GitHub对Git LFS计费方式的变更，导致ONNX官方模型仓库超出了其LFS配额限制。

问题的核心在于GitHub调整了Git LFS的计费策略，所有带宽和存储使用现在都计入仓库所有者账户。更关键的是，在fork仓库中，这些使用量会计算到原始仓库网络的根节点。这意味着即使我们fork了ONNX模型仓库，所有的LFS对象下载仍然会消耗原始仓库的配额。

这一变更对依赖第三方Git LFS资源的项目带来了显著挑战。在IREE项目的具体案例中，测试工作流需要从ONNX模型仓库下载预训练模型文件，但由于该仓库已超出配额且似乎处于无人维护状态，导致测试持续失败。

解决方案采取了多管齐下的方式：

1. 从已有缓存的工作节点复制模型文件到新节点
2. 考虑建立项目自身的模型文件存储机制
3. 评估是否继续维护这些测试用例

这一案例揭示了依赖第三方Git LFS资源的风险，特别是在仓库维护状态不确定的情况下。对于类似项目，建议考虑：

• 建立自主控制的模型文件存储
• 实现更健壮的缓存机制
• 制定依赖管理策略，减少对不稳定外部资源的依赖

最终通过手动复制缓存文件到新运行器的方式解决了当前问题，但长期来看，项目需要考虑更可持续的解决方案来管理这类测试依赖。