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Architecture Explorer: expand model support beyond the curated list

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
huggingface, typescript
Ambito
ai, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia con il picker di Architecture Explorer e il percorso di runtime della build statica, quindi confrontali con il percorso Python full-stack. Valuta la crescita dell'elenco curato e il filtraggio automatico rispetto a ARCH_MAX_PARAMS, alla disponibilità di ONNX e alle capacità supportate da ciascun modello. Il lavoro è completato quando il picker corrisponde al comportamento del runtime, i modelli non supportati sono esclusi e il passaggio di red team non rileva affermazioni contraddittorie.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Context

Feature 004 removed the Architecture Explorer's free-text "any open-weights HuggingFace id" input and replaced it with a curated dropdown (FR-412). That was the honest move: the static build's live path depends on a community ONNX export existing for the model, and most HF repos have none — so the old input promised something the deployed demo could not deliver.

This issue tracks doing it properly.

Options to evaluate

  1. Grow the curated list. Cheap and safe. Each entry needs a verified ONNX export (onnx-community/...) plus a pinned revision, and needs to fit under the parameter ceiling (ARCH_MAX_PARAMS).
  2. Automatic filtering. Query the HF API for models that (a) carry an open-weights license, (b) have an ONNX export with the file layout transformers.js expects, and (c) are under the size gate — then offer those as a searchable list. This keeps the promise honest because the filter is the promise.

Constraints worth remembering

  • ONNX exports do not expose attention weights or hidden states, so live per-prompt tracing of an arbitrary model in the browser is not possible even when generation works. Any expansion must be explicit about which capabilities a given model gets (generate / tokenize / weight-inspect / trace).
  • The full-stack (Python) path can trace anything HF can load; only the static build is constrained. Copy must not blur the two.

Acceptance

  • The picker's affordance matches exactly what each listed model can do.
  • No model appears that the runtime cannot actually load.
  • Red-team pass finds no claim contradicted by behavior.
Lingua principale
TypeScript
Stelle
2
Fork
0
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

  • Include un Dockerfile o un file Docker Compose
  • Nessun modello di pull request
  • Nessuna guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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