Speed up usage of threadpoolctl
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 18/100
- Tipo de issue
- Refactorización
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- performance
Línea de trabajo
The payload names only ThreadpoolController and the caching of CDLL handles, not specific files. Read the open pull request #249 first, since it is already working on this. Any change should be measured against the overhead benchmarks the issue describes, and the work is not done until those numbers improve.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Initial benchmarking with more extensive use of threadpoolctl in scikit-learn suggest that the overhead of setting limits can be considerable. While there may be ways to improve that within joblib and/or scikit-learn, having threadpoolctl itself be faster would help all users.
Some ideas:
- Microoptimizations.
- Caching the
ThreadpoolController, and invalidating it when imports change. - Caching individual
CDLL. This has the nice property that one can reasonably assume they never get unloaded, so you don't need invalidation logic. - ... maybe more as I look at profiling results and think ...
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 434
- Forks
- 38
- Merge medio
- 2 d 14 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
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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