Faster lab scans
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- numpy, postgresql, python
- Área
- data, performance
Línea de trabajo
Start by profiling a 1M-vector GloVe run, then read scan in src/shrinkvec/lab.py and the codecs’ scores methods. Explore integer kernels such as packed bits and lookup tables, measuring speed against the current float32 scoring. Done means a measured speedup on GloVe-100 with identical recall numbers.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
The lab is NumPy and decodes codes to float32 to score them. Integer kernels (packed bits, lookup tables) would make large runs much faster.
Where to start: scan in src/shrinkvec/lab.py and the scores methods of the codecs. Profile a 1M-vector GloVe run first.
Done when: a measured speedup on GloVe-100 with identical recall numbers.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Merge medio
- 1 h 35 min
- PR fusionados (30 d)
- 5
Preparar el entorno
- Incluye un Dockerfile o un 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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