# 定义流水线要使用的 Docker 镜像
image: image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-rocblas101839-0811-das1.6-py3.10-20250812-beta

# 定义流水线的所有阶段
stages:
  - test

# 定义一个作业
resnet_benchmark_job:
  # 指定该作业属于哪个阶段
  stage: test
  # 关键：指定使用我们刚刚注册的 Runner 的标签
  tags:
    - demos
  # 定义该作业要执行的脚本命令
  script:
    - echo "Running inside the powerful DCU container..."
    - echo "Checking PyTorch environment..."
    - |
      python -c "
      import torch
      print(f'PyTorch version: {torch.__version__}')
      if torch.cuda.is_available():
        print(f'Device: {torch.cuda.get_device_name(0)}')
      else:
        print('Device: CPU')
      "
    - echo "Environment check complete."
    - python benchmark_resnet50.py
  # 定义作业产物
  artifacts:
    # 指定要保存的文件或目录
    paths:
      - results.json