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Add a second end-to-end example model beyond MNIST

Ouverte
#276 0 commentaires 0 réactions 3 personnes assignées Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

@Abidoyesimze y travaille déjà.

Depuis le 27/10/2026.

  • #289 par @robertocarlous — ouverte

Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
55/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Plutôt claire
Activité
Active
Stack technique
machine-learning, python

Piste de recherche

Read the existing cache_model_0/ structure and the guide in Documentation/public/what-can-be-trained.md; related issue #240 covers training beyond MNIST. Choose a small public dataset and model, then add a manifest.json and services/ example following that structure. Done means it completes a full training round on a local devnet and includes a short run guide.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

help wanted

Today the only model tested end-to-end on the network is the MNIST reference (cache_model_0/). We'd like a second working example, so model trainers can see the protocol isn't limited to one demo.

Suggested scope: a small model on a public dataset, for example a CNN on Fashion-MNIST or CIFAR-10, following the same structure as cache_model_0/ (manifest.json plus services/).

Done when:

  • it completes a full training round on a local devnet
  • a short doc explains how to run it

Good fit for: machine-learning contributors. No Solidity needed.

Related: #240 (guide to training models beyond MNIST) and Documentation/public/what-can-be-trained.md.

Langage dominant
Python
Étoiles
4
Forks
7
Merge moyen
3 j 58 min
PR mergées (30 j)
39

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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