Train fallback model
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
No se indica ningún archivo fuente, prueba ni punto de entrada ejecutable. Empieza por localizar el dataset de entrenamiento y el punto de entrada del modelo existente; después, revisa la loss, el optimizer, el schedule, el logging, el checkpoint, la seed, el hardware, la latencia y los criterios de finalización solicitados; se considera terminado cuando se cumplen todos los criterios de éxito enumerados y experiments/neural-fallback-v1/ contiene los artefactos solicitados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Summary
Train the neural fallback model on the training dataset.
Success Criteria
- Training loop implemented with proper logging
- Validation loss tracked
- Best checkpoint saved automatically
- Training reproducible with fixed seeds
- Training completes in reasonable time (<24h on consumer GPU)
- Final model meets latency requirements
Training Details
- Loss: Cross-entropy on next token prediction
- Optimizer: AdamW
- LR schedule: Warmup + cosine decay
- Batch size: Tune for hardware
Experiment Tracking
- Log to experiments/neural-fallback-v1/
- Track: loss curves, learning rate, gradient norms
- Save: config, final metrics, best checkpoint
Hardware Target
- Should train on single consumer GPU (RTX 3080 or similar)
- CPU training acceptable if slow but completes
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- 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.
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