Build experiment tracking framework
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning, tooling
Línea de trabajo
El issue no especifica archivos, pruebas ni puntos de entrada. Comienza por analizar cómo el repositorio ejecuta y compara actualmente los experimentos de ML, y luego define un enfoque unificado de tracking para comparar soluciones con las mismas métricas; para completar el trabajo, se requerirían un framework acordado y un plan de integración.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
As we start to solve multiple ML problems in parallel, having a unified experiment tracking framework like Weights & Biases or some alternative will be really critical in being able to quickly compare different solutions across the same metrics
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 11
- Forks
- 6
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de ML4GW/DeepClean
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Todos los issues de ML4GW/DeepClean
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