Match renamed globals and submodules (embed/head/norm, vision ffn vs mlp)
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 54/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Aktiv
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
Start by tracing how quantdiff matches tensor names between the quantized candidate and upstream weights, especially suffix matching for embed, head, and norm. Then inspect the vision tensor name handling for blocks.N.ffn versus upstream blocks.N.mlp. Verify that the reported tensors match correctly and that the extra-tensor rule no longer flags them.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
From the DeepSeek-V4.1 iQ-MLX 3.0bpw run: 67 pack tensors listed as not in upstream. language_model.embed.weight, .head.weight and .norm.weight don't match upstream's embed.weight, head.weight and norm.weight, probably because the 2-segment suffix isn't unique once layers.N.engram.embed.weight exists. The vision tower's blocks.N.ffn.w1/w2 is mlp.w1/w2 upstream. Upstream also lists 6 of those mlp tensors as missing from the candidate. None of it is tampering, but an unmatched tensor is unchecked, and the extra-tensor rule flags the run.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 0
- Forks
- 0
- Ø Merge
- 5 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
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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