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ONNX extractor: Piper TTS models report name "main_graph" and version 9223372036854775807

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Évaluation

Difficulté
2/5
Temps estimé
1-3 heures
Accessibilité débutants
82/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Clairement spécifiée
Activité
Active
Stack technique
machine-learning, python, pytorch
Domaine
machine-learning, observability

Piste de recherche

Lis wildedge/integrations/onnx.py, en particulier OnnxExtractor.extract_info, et examine comment le nom du graphe, la version et le chemin du modèle sont dérivés d’une InferenceSession ONNX. Reproduis les métadonnées produites par une voix Piper, puis ajoute ou mets à jour des tests ciblés couvrant main_graph, INT64_MAX ou d’autres versions négatives ainsi que le repli vers le fichier du modèle. Le travail est terminé lorsque les voix Piper produisent des noms distincts, que les versions non définies sont omises et que le chemin de repli est utilisé pour les noms de graphe génériques.

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

Description

What happens

Loading a Piper TTS voice (onnxruntime.InferenceSession on e.g. pl_PL-*.onnx) with the onnx integration registers:

  • model_name = "main_graph"
  • model_version = "9223372036854775807"

In OnnxExtractor.extract_info (wildedge/integrations/onnx.py:144):

  • main_graph (the default name from torch.onnx.export in newer PyTorch) isn't in _GENERIC_GRAPH_NAMES, so it's used as the model name.
  • meta.version is INT64_MAX, an "unset" sentinel, and only "0" is treated as missing.

Every Piper voice therefore shows up as the same model, with a nonsense version.

Expected

  • Add main_graph to _GENERIC_GRAPH_NAMES.
  • Treat INT64_MAX (and probably any negative value) as no version.
  • When the graph name is generic, fall back to the model file name stem (session._model_path when available, or the path passed to InferenceSession) before "onnx-model".

SDK 0.2.2, onnxruntime on macOS.

🤖 Generated with Claude Code

Langage dominant
Python
Étoiles
17
Forks
1
Merge moyen
1 h 48 min
PR mergées (30 j)
23

Préparer son environnement

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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