A Colab quickstart notebook
Los mantenedores suelen responder en 1 día
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 76/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- google-cloud, jupyter-notebook, python
- Área
- documentation
Línea de trabajo
Create examples/quickstart.ipynb and add an “Open in Colab” badge in the README Quickstart and docs site's quickstart page. Start by checking the existing quickstart docs and the tabctx.serve entry point, then build the notebook around fitting and predicting with TabctxClassifier, quantile prediction, and context listing and deletion. Run all cells on a fresh Colab CPU runtime; completion means it runs without installation outside the notebook and keeps readable outputs.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
A first-time user should be able to try tabctx in a browser in two minutes, without installing anything.
What to do
examples/quickstart.ipynb: installtabctx[standalone,tabicl,client], startpython -m tabctx.servein the background (CPU is fine), fit credit-g withTabctxClassifier, predict, showpredict_quantileson a regression dataset, list and delete contexts.- An "Open in Colab" badge in the README's Quickstart and on the docs site's quickstart page.
- Keep outputs in the notebook so it reads well on GitHub.
Done when
- "Run all" works on a fresh Colab CPU runtime.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1
- Forks
- 1
- Merge medio
- 6 h 45 min
- PR fusionados (30 d)
- 66
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una 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.
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