Match renamed globals and submodules (embed/head/norm, vision ffn vs mlp)
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 54/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
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.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Merge medio
- 5 min
- PR fusionados (30 d)
- 3
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
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.
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