Inferring the decoder and encoder of a transformer model in a streaming manner

Métriques du dépôt

Stars

29 107 stars (29 107 stars)

Métriques de merge PR

Aucune PR mergée en 30 j (Aucune PR mergée en 30 j)

Description

Guide contributeur

Direction de recherche

Vérifiez les capacités d'export ONNX de fairseq en examinant la documentation et les exemples dans le dépôt. Étudiez si l'encodeur et le décodeur peuvent être exportés sous forme de graphes ONNX séparés. Recherchez les issues ou PR existants liés à l'inférence en streaming avec ONNX dans fairseq. Envisagez de tester avec un petit modèle pour vérifier l'inférence séparée.

Stack technique

pythonpytorch

Domaine

machine learningai

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.

1-3 heures

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.

Claire

Prérequis

familiarity with fairsequnderstanding of transformer modelsONNX runtime concepts

Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.

50