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Refactor sampler warnings to a serializable data structure

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#6 252 ouverte le 28 oct. 2022

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Description

As discussed in this and this comment the sampler warnings should be refactored into a data structure that can accomodate...

  • Hierarchical samplers
  • Samplers of different type (not everything is NUTS)

This is mostly a matter of thinking (hard) about data structures, also with McBackend protobufs and ArviZ InferenceData schema in mind.

Guide contributeur

Direction de recherche
Étudiez les discussions de PR liées (#6192) pour comprendre la motivation et les contraintes. Examinez le schéma protobuf de McBackend et le schéma ArviZ InferenceData. Analysez l'implémentation actuelle des avertissements de l'échantillonneur dans PyMC pour identifier tous les types d'avertissements et leur structure. Concevez une structure de données pouvant accueillir des échantillonneurs hiérarchiques et différents types d'échantillonneurs. Envisagez des formats de sérialisation comme JSON ou protobuf. Le livrable est une proposition et une implémentation pour les avertissements refactorisés.
Stack technique
python
Domaine
backend
Type d'issue
Refactorisation
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.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Plutôt claire
Prérequis
Python
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
35