isage-kernel 0.2.5.3

SAGE Kernel Module - Streaming-Augmented Generative Execution Runtime (L2)

SAGE Kernel

🚀 SAGE 框架的核心内核包 - 整合了核心框架和命令行工具

📋 Overview

SAGE Kernel 是 SAGE 框架的核心包，整合了原来的 sage-kernel 和 sage-cli 两个包的功能，提供数据流处理引擎、任务管理、运行时系统和命令行工具。

🧭 Governance / 团队协作制度

本仓库协作规范与质量门槛请参考：

• .github/copilot-instructions.md
• quickstart.sh
• hooks/pre-commit
• hooks/pre-push

📦 Package Contents

SAGE Kernel 是 SAGE 框架的核心包，整合了原来的 sage-kernel 和 sage-cli 两个包的功能：

🏗️ 核心组件 (sage.core)

• 数据流处理框架: 高性能的 dataflow-native 处理引擎
• 函数管理: Function registry 和 operator 管理
• 配置系统: 统一的配置管理和验证

⚙️ 任务管理 (sage.kernels.jobmanager)

• 任务调度: 分布式任务执行和调度
• 执行图: DAG 执行图构建和优化
• 客户端接口: JobManager 客户端和服务端

🔧 运行时系统 (sage.kernels.runtime)

• 服务工厂: 任务和服务的动态创建
• 通信队列: 高性能的进程间通信
• 服务管理: 微服务架构的服务生命周期管理

💻 命令行工具 (sage.cli)

• 集群管理: 分布式集群的部署和管理
• 任务提交: 命令行任务提交和监控
• 配置管理: 交互式配置设置和验证
• 扩展管理: 插件和扩展的安装管理

🚀 Installation

From Source

# 从源码安装
pip install -e packages/sage-kernel

# 或者从 PyPI 安装（发布后）
pip install intellistream-sage-kernel

📖 Quick Start

Using Core API

from sage.core import Function, Config
from sage.kernels.jobmanager import JobManager
from sage.kernels.runtime import ServiceTaskFactory


# 创建并使用函数
@Function
def my_processor(data):
    return data * 2


# 使用 JobManager
job_manager = JobManager()
job = job_manager.submit_job(my_processor, data=[1, 2, 3])

使用命令行工具

# 启动 SAGE 集群
sage cluster start

# 提交任务
sage job submit my_job.py

# 管理配置
sage config set utils.provider openai
sage config show

# 查看帮助
sage --help

🏗️ 架构设计

sage-kernel/
├── src/sage/
│   ├── core/           # 核心框架
│   ├── jobmanager/     # 任务管理
│   ├── runtime/        # 运行时系统
│   └── cli/            # 命令行工具
├── tests/              # 标准化测试结构
│   ├── core/
│   ├── jobmanager/
│   ├── runtime/
│   └── cli/
└── pyproject.toml      # 统一配置

🧪 测试

# 运行所有测试
pytest

# 运行特定模块测试
pytest tests/core/
pytest tests/cli/

# 运行覆盖率测试
pytest --cov=sage --cov-report=html

🔧 开发环境

# 安装开发依赖
pip install -e "packages/sage-kernel[dev]"

# 安装增强CLI功能
pip install -e "packages/sage-kernel[enhanced]"

# 代码格式化
black src/ tests/
ruff check src/ tests/

# 类型检查
mypy src/sage

📚 依赖关系

内部依赖

• sage-utils: 基础工具包

外部核心依赖

• ML/AI: torch, transformers, sentence-transformers, faiss-cpu
• Web/API: fastapi, uvicorn, aiohttp
• 数据处理: numpy, pandas, scipy, scikit-learn
• CLI: typer, rich, click, questionary
• 配置: pydantic, PyYAML, python-dotenv

🎯 设计理念

单一内核原则

将核心框架和 CLI 工具合并到一个包中，遵循以下原则：

1. 统一入口: 所有核心功能通过一个包提供
2. 逻辑分离: 不同组件保持清晰的模块边界
3. 依赖优化: 避免循环依赖，清晰的依赖层次
4. 测试标准化: 所有测试文件位于标准 tests/ 目录

CLI 集成策略

• CLI 功能完全集成到内核包中
• 通过入口点 sage 和 sage-kernel 提供命令行访问
• CLI 模块不污染核心 API 的导入

🔄 从旧包迁移

如果你之前使用 sage-kernel 或 sage-cli：

# 旧代码
from sage_core import Function
from sage_cli.main import app

# 新代码
from sage.core import Function

# CLI 通过命令行使用: sage command

📋 TODO

• 完善模块间的导入优化
• 添加性能基准测试
• 完善CLI命令的集成测试
• 优化依赖版本冲突问题
• 添加更多示例代码

🤝 贡献

请查看项目根目录的贡献指南。对于 kernel 相关的开发：

1. 确保测试位于 tests/ 目录
2. 保持模块间的清晰边界
3. CLI 功能通过入口点而非直接导入使用
4. 遵循现有的代码风格和架构模式

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🔗 相关包: sage-utils | sage-extensions | sage-lib

📄 License

MIT License - see LICENSE for details.