Test puzzletron tutorial step by step and collect feedback
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 48/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Ambito
- documentation
Direzione di ricerca
Segui examples/puzzletron/README.md passo dopo passo, seguendo il tutorial come un nuovo utente. Registra i problemi concreti, le istruzioni poco chiare e i suggerimenti di miglioramento, poi controlla la discussione dell’issue per conoscere il formato previsto per il feedback. Il lavoro è completato quando fornisci un feedback operativo che copra l’esperienza del tutorial.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Go through the puzzletron tutorial and collect feedback with things to improve.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 5.3k
- Fork
- 745
- Merge medio
- 4g 2h
- PR unite (30g)
- 160
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.
Altre issue di NVIDIA/Model-Optimizer
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[Bug] modelopt-mcp: all launcher subprocesses hang when the server runs as a stdio MCP server — missing stdin=DEVNULLForse già presa @ChenhanYu l’ha presa 13 giorni fa. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 88/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2551 · 1 commento · 1 assegnatario ·
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
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Puzzletron Progress 6/8 (calculating one block scores) takes 10 to 20 times more than in tutorialForse di nuovo libera @tejasng053 l’ha presa 20 giorni fa e non c’è nessuna pull request aperta. Apertabug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
NVIDIA/Model-Optimizer#1667 ·
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
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fp4_kernel_hopper.py uses tl.make_block_ptr, which is removed in Triton main (breaks NVFP4 fake quant)Forse già presa @kinjalpatel27 l’ha presa 1 giorno fa. Aperta
Difficoltà 3/5 Mezza giornata Idoneità per principianti 72/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2810 · 1 assegnatario ·
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
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test_cast_fp4_impl_gpu_mem is flaky on Jetson Thor: mem_get_info reports system-wide memory on integrated GPUsForse già presa @LinCanNerd l’ha presa 8 giorni fa. Aperta
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NVIDIA/Model-Optimizer#2706 ·
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
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test_cuda_pack_reconstruction_matches_pytorch_at_scale[iq1_m] fails on Jetson Thor: exact ties exceed the blocks // 1000 boundForse già presa @LinCanNerd l’ha presa 8 giorni fa. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 35/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2705 ·
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
Tutte le issue di NVIDIA/Model-Optimizer
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