本项目是一个用于与 PyTorch HUD API 交互的 Python 库和 MCP 服务器,为 CI/CD 数据、作业日志和分析提供了全面支持,能有效助力 PyTorch 的持续集成与交付工作。
若你是普通用户,可按以下步骤操作:
# 从 GitHub 仓库安装
pip install git+https://github.com/izaitsevfb/claude-pytorch-treehugger.git
claude mcp add hud pytorch-hud
如果你是开发者,可按以下步骤进行开发环境的搭建与启动:
# 安装依赖项(如果未通过 pip 安装)
pip install -r requirements.txt
# 启动 MCP 服务器
python -m pytorch_hud
get_commit_summary:获取基本提交信息,不包含作业。get_job_summary:获取聚合的作业状态统计。get_filtered_jobs:根据状态、工作流程或名称筛选作业。get_failure_details:获取失败作业的详细失败信息。get_recent_commit_status:获取近期提交的状态及作业统计数据。download_log_to_file:将日志下载到本地存储。extract_log_patterns:查找错误、警告等信息。extract_test_results:解析测试执行结果。filter_log_sections:提取特定的日志部分。search_logs:在多个日志中进行搜索。pip install git+https://github.com/izaitsevfb/claude-pytorch-treehugger.git
pip install -r requirements.txt
# 从 GitHub 仓库安装
pip install git+https://github.com/izaitsevfb/claude-pytorch-treehugger.git
# 添加 HUD
claude mcp add hud pytorch-hud
# 开发者安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动 MCP 服务器
python -m pytorch_hud
此项目提供了以下工具用于 PyTorch 的持续集成/交付(CI/CD)数据分析:
本项目采用 MIT 许可证。