CASE EVIDENCE / A RECORD

Altafk960 使用 Qwen3 235B 处理真实任务执行

Altafk960 公开的真实任务执行案例，来源为公开代码库，复核于 2026-06-27T09:51:06Z。

原始记录：Altafk960 在 Apache Spark 调度器中接入 Cerebras Qwen3-235B 做实时任务放置决策

Chinese Brief

中文案例导读

Altafk960 公开的真实任务执行案例，来源为公开代码库，复核于 2026-06-27T09:51:06Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据，因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。 Model Atlas 不把 benchmark、教程、发布说明或集合页包装成真实案例。

厂商Qwen / Alibaba

模型Qwen3 235B

任务类型真实任务执行

审核状态auto_approved

任务

真实任务背景

在 Apache Spark 的 DAGScheduler、TaskSetManager 和 TaskSchedulerImpl 内嵌 LLMAdvisor，在每个 stage 边界调用 Cerebras OpenAI-compatible API 上的 qwen-3-235b-a22b-instruct，让模型根据分区、executor 状态、preferred locations 和近期 stage metrics 生成调度策略。

真实任务执行公开代码库A 类可核验real_case

公开产物

仓库公开了 Spark 源码补丁、LLMAdvisor.scala、构建脚本和 POC；README 说明真实 Cerebras API 调用来自 Spark DAGScheduler 内部，8 个 workload stages 获得建议，约 140ms/次 LLM 调用，并在 API 失败或限流时回退到默认 Spark scheduling。

模型作用

Qwen3-235B 负责生成 JSON scheduling policy，包括 avoid_executors、prefer_executors、locality_override 和 speculation_hint；Spark 调度器随后用这些建议调整 executor offer 顺序、跳过不合适 executor、放宽/收紧 locality 并控制 speculative execution。

风险边界

公开证据为个人 GitHub 工程与 POC 说明，未见外部生产部署证明；但仓库包含可访问代码产物、明确模型绑定和具体 Spark 调度任务，不属于 benchmark-only 或教程-only。