Update the client-service guide to explain training and uploading separately
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 76/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- documentation
Direzione di ricerca
Trova la guida tecnica e i commenti del servizio che menzionano train_client_model_and_upload_to_ipfs o descrivono l’addestramento come un caricamento; l’issue non indica i percorsi dei relativi file. Leggi il manifest attuale e le descrizioni del servizio, quindi confrontali con il workflow train-lms e submit-lm descritto nell’issue. Il lavoro è completato quando la guida e i commenti spiegano l’addestramento e il caricamento/invio come passaggi separati e usano il nome attuale della funzione, senza modificare il comportamento dei comandi.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Following up on my local DevNet testing report (#260). These findings are from my October 9–10, 2026 tests.
The technical guide still describes an older workflow where training and uploading happened together. Updating it would make the current steps easier to follow.
From the report:
The guide names train_client_model_and_upload_to_ipfs, while the current manifest and service use train_client_model. The guide also makes it sound as though the training service handles the upload.
In the current workflow, train-lms prepares inputs and runs the worker, which returns a local model file. The separate submit-lm command uploads and submits it. The service's own description still mentions uploading, so that wording also needs alignment.
Suggested improvement:
- Explain that training creates a local model file, and uploading/submitting is a separate step.
- Update the old function name and related descriptions in the guide and service comments.
- Keep this focused on documentation, without changing how the commands work.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 4
- Fork
- 7
- Merge medio
- 2g 20h
- PR unite (30g)
- 38
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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