Match renamed globals and submodules (embed/head/norm, vision ffn vs mlp)
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 54/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- Active
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Start by tracing how quantdiff matches tensor names between the quantized candidate and upstream weights, especially suffix matching for embed, head, and norm. Then inspect the vision tensor name handling for blocks.N.ffn versus upstream blocks.N.mlp. Verify that the reported tensors match correctly and that the extra-tensor rule no longer flags them.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
From the DeepSeek-V4.1 iQ-MLX 3.0bpw run: 67 pack tensors listed as not in upstream. language_model.embed.weight, .head.weight and .norm.weight don't match upstream's embed.weight, head.weight and norm.weight, probably because the 2-segment suffix isn't unique once layers.N.engram.embed.weight exists. The vision tower's blocks.N.ffn.w1/w2 is mlp.w1/w2 upstream. Upstream also lists 6 of those mlp tensors as missing from the candidate. None of it is tampering, but an unmatched tensor is unchecked, and the extra-tensor rule flags the run.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 0
- Forks
- 0
- Merge moyen
- 5 min
- PR mergées (30 j)
- 3
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
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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