Batch Processing
Batch Processing
ابدأ بالمعنى، ثم انتقل إلى التفاصيل.
هذا الدرس يشرح Batch Processing ضمن موضوع توسيع Hermes وربطه بأدوات أخرى. ستعرف ما الذي يفعله هذا الجزء، متى تحتاجه، وما أصغر خطوة آمنة للتأكد أنه يعمل.
إن كنت جديدًا: لا تحفظ الأسماء. ركّز على ثلاثة أسئلة: ما المشكلة التي يحلها هذا الجزء؟ ما البيانات أو الصلاحيات التي يحتاجها؟ وكيف أعرف أن النتيجة صحيحة؟
للتطبيق: اقرأ المثال الأول، حدّد ما سيغيّره، نفّذه على بيانات تجريبية، ثم قارن الناتج بما وعد به المصدر.
للمتخصص: راجع Overview، Quick Start، Dataset Format، ثم افحص حالات الفشل والتوافق مع إصدارك.
أكمل التثبيت وأول مهمة قبل إضافة قدرات جديدة.
نتيجة واضحة قبل أن تقرأ.
- تفهم Batch Processing من دون افتراض معرفة سابقة.
- تفرّق بين الوصف والمعلومة التي تحتاج إلى اختبار في بيئتك.
- اقرأ الأمر الأول وحدد المدخلات والمخرجات قبل نسخه.
تعريفات قصيرة قبل التفاصيل.
- Provider
- الخدمة التي تشغّل النموذج أو توفّر الوصول إليه والمصادقة الخاصة به.
- Tool
- فعل منظّم يستطيع الوكيل استدعاءه لقراءة شيء أو تغييره.
Generate agent trajectories at scale — parallel processing, checkpointing, and toolset distributions
ما الذي يقوله المصدر، وبأي ترتيب؟
- 01Overview
ابدأ بهذا القسم لتفهم الفكرة أو البنية الأساسية.
- 02Quick Start
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 03Dataset Format
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 04Configuration Options
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 05Provider Routing (OpenRouter)
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 06Reasoning Control
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 07Advanced Options
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 08Toolset Distributions
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 09Output Format
اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.
- 10Trajectory Format
اختم بهذا القسم لتفحص النتيجة والحالات الخاصة.
انسخ بعد أن تفهم الأثر.
# Basic batch run
python batch_runner.py \
--dataset_file=data/prompts.jsonl \
--batch_size=10 \
--run_name=my_first_run \
--model=anthropic/claude-sonnet-4.6 \
--num_workers=4
# Resume an interrupted run
python batch_runner.py \
--dataset_file=data/prompts.jsonl \
--batch_size=10 \
--run_name=my_first_run \
--resume
# List available toolset distributions
python batch_runner.py --list_distributionsEntries can optionally include:
- `image` or `docker_image`: A container image to use for this prompt's sandbox (works with Docker, Modal, and Singularity backends)
- `cwd`: Working directory override for the task's terminal session
## Configuration Options
| Parameter | Default | Description |
|-----------|---------|-------------|
| `--dataset_file` | (required) | Path to JSONL dataset |
| `--batch_size` | (required) | Prompts per batch |
| `--run_name` | (required) | Name for this run (used for output dir and checkpointing) |
| `--distribution` | `"default"` | Toolset distribution to sampl### Trajectory Format
Each line in `trajectories.jsonl` is a JSON object:اقرأ الأمر الأول وحدد المدخلات والمخرجات قبل نسخه.
طابق أي أمر مع إصدار Hermes المثبّت، وراجع الملفات والحسابات التي قد يصل إليها، واستخدم بيانات غير حساسة في أول اختبار. إذا اختلف الشرح عن المصدر، فالمصدر الرسمي هو المرجع النهائي.