Add a second end-to-end example model beyond MNIST
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 55/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Aktiv
- Tech-Stack
- machine-learning, python
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
Read the existing cache_model_0/ structure and the guide in Documentation/public/what-can-be-trained.md; related issue #240 covers training beyond MNIST. Choose a small public dataset and model, then add a manifest.json and services/ example following that structure. Done means it completes a full training round on a local devnet and includes a short run guide.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Today the only model tested end-to-end on the network is the MNIST reference (cache_model_0/). We'd like a second working example, so model trainers can see the protocol isn't limited to one demo.
Suggested scope: a small model on a public dataset, for example a CNN on Fashion-MNIST or CIFAR-10, following the same structure as cache_model_0/ (manifest.json plus services/).
Done when:
- it completes a full training round on a local devnet
- a short doc explains how to run it
Good fit for: machine-learning contributors. No Solidity needed.
Related: #240 (guide to training models beyond MNIST) and Documentation/public/what-can-be-trained.md.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 4
- Forks
- 7
- Ø Merge
- 3 T. 5 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 34
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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