awslabs/gluonts

Introduce model input API

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#2 650 ouverte le 14 févr. 2023

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Description

Model networks expect a set of parameters.

For example, DeepAR (mxnet) takes the following values:

https://github.com/awslabs/gluonts/blob/9260639dd28791e48db694d409fe5ef1eeb6806d/src/gluonts/mx/model/deepar/_network.py#L874-L886

It would be useful to make these parameters available on Estimator and Predictor to expose what input values (incl. type, etc) are expected.

We already do this to some extend in torch, where we expose input_shapes and input_types on some models.

Ideally we have single way of retrieving this information from all trainable models, both mxnet and torch.

Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez les `input shapes` et `input types` existants dans les modèles torch, puis concevez une API unifiée qui fonctionne à la fois pour les modèles mxnet et torch, en assurant la rétrocompatibilité.
Stack technique
python
Domaine
machine learning
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
3-5 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Récente
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Plutôt claire
Prérequis
PythonGluonTS
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
30