Add the model registry and load_detector
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 55/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Start with lettucedetect/detectors/factory.py, llm.py, and tests/test_factory_pytest.py; run the issue's pytest command to see the current factory behavior. Check the detector constructors and config handling before adding the private model registry and load_detector. Done means the registered ids resolve to the expected classes, the specified errors and option routing are tested, and the tests pass without network access.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Parent: #172 · Epic: #126 · Blocked by: #152, #155, #165
Branch from stateless_core; open the PR against it.
Problem
Detectors are chosen by method string and, inside LLMDetector, by looking for substrings in the model name. A typo silently falls through, and a model that needs a client fails late.
Current behavior
lettucedetect/detectors/factory.py:10-32make_detector(method, **kwargs)passes kwargs through.llm.py:26_looks_nativeguesses judge vs generative from the name.
Steps
- Add
lettucedetect/detectors/registry.pywith a private mapping from KR Labs model id to detector class: encodersKRLabsOrg/lettucedect-base-modernbert-en-v1,...-large-modernbert-en-v1,lettucedect-v2-mmbert-base,lettucedect-mmbert-base-hu-v1,lettucedect-210m-eurobert-{de,pl,it,fr,es,cn}-v1,lettucedect-610m-eurobert-de-v1,tinylettuce-ettin-17m-en; generativeKRLabsOrg/lettucedect-v2-qwen-2b. Confirm each id on the Hugging Face Hub before merging and say so in the PR. load_detector(model_id, *, client=None, device=None, model_version=None, **options): encoders →EncoderDetector.from_pretrained; generative →GenerativeDetector(requiresclient).optionsgo to the config orfrom_pretrained.- Unknown id →
InvalidInputError(unknown_model_id, parammodel_id) listing the known ids, no default fallback. Generative id withoutclient→ConfigurationError(client_required). An argument the entry doesn't accept (e.g.clientfor an encoder,devicefor a generative id) →ConfigurationError(invalid_config). - No public registration function;
RAGFactCheckerDetectoris not in the registry. Exportload_detector.
Acceptance criteria
- A test resolves every registered id with fakes in place of loading and checks the class.
- The three error cases tested;
optionsreach the right place (taxonomy_head,include_taxonomy,include_reasoning). - No code outside
LLMDetectordecides judge vs generative by model name. - Network-free; existing tests pass; follows CONTRIBUTING "Errors and logging".
Start here
uv run --extra dev pytest tests/test_factory_pytest.py -q
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 615
- Fork
- 60
- Merge medio
- 1g 8h
- PR unite (30g)
- 10
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
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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Stop-hook --min-confidence drops every --llm-model span (missing confidence treated as 0.0), reporting hallucinated answers as cleanForse già presa @Clannad47 l’ha presa 18 giorni fa. Apertabug
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