Pyruns可复现任务的 Git 式 CLI 与 Web UI

用一次性命令运行、记录和控制终端任务与 Python 实验，需要可视化时再显式打开 Web UI。

快速开始

配置指南

GitHub

零代码侵入

自动解析 argparse 定义，直接将 Python 脚本渲染为图形化配置表单，无需修改任何业务代码。

批量生成语法

内置 | 笛卡尔积与 (|) 配对语法，分钟级构建大规模参数搜索网格，告别手动改参。

实时监控看板

在浏览器中实时查看 ANSI 彩色日志，内置 CPU/GPU 资源监控，支持实验指标一键导出。

GPU 等待与并行调度

用 --gpu-wait 按卡数、每卡空闲显存、GPU 空闲率和持续时间等待后自动运行，也支持任务并行调度。

Git 式一次性 CLI

pyr 与 pyruns 双正式入口、明确子命令、稳定 JSON 与退出码；适合终端、CI 和 AI agent，不需要操控交互提示符。

隔离的存储策略

采用 _pyruns_ 目录自动隔离不同脚本的实验记录，有效防止数据覆写与冲突。

快速安装

bash

pip install pyruns
pyr exec -n smoke -c "python -V"

GPU 空闲后自动运行

bash

pyr exec -nt train -d --gpu-wait 2-20-70-15-2 -c "python train.py"

两张卡同时各自空闲至少 20 GiB、GPU 空闲率至少 70%，连续满足 15 秒后自动启动，最多排队 2 小时；-d 在后台等待和运行。参数依次为卡数、空闲 GiB、最低空闲率 %、持续秒数、等待小时数，五项必须完整填写。CLI 规则仅本次运行生效；不传 --gpu-wait 就不进行 GPU 等待。UI 的 Runtime 开关只影响之后从 UI 提交的任务。详见 GPU 等待规则。

需要持续的 Web UI 调度时，运行 pyr ui 或 pyr ui shell，在 Runtime -> GPU 开启 GPU scheduling 并保存。UI 支持 GPUs required、最低空闲显存（GiB）、最低 GPU 空闲率（%）、稳定时间（秒）和最长等待（小时），也支持自动选卡、指定 GPU 编号、 CUDA_VISIBLE_DEVICES 约束和多卡同型号检查；Monitor 会显示 ready / blocked 与逐卡阻塞原因。 CLI 的 --gpu-wait 只对当前一次 exec / run 生效，不会继承 UI 设置。

从安装与快速开始进入完整使用流程，或直接查看 Web 界面操作和命令行 CLI 控制。