Rung 4. 10B (Run 1)
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Ambito
- distributed-systems, machine-learning
Direzione di ricerca
Start with RFC 0001, especially the rung description and “What every rung publishes,” then check the roadmap and linked sub-issues for the concrete work. The goal is to run Mode A async DiLoCo across donated clusters as islands and release the weights, checkpoints, data manifests, config and pins, full log, ledger, and short report.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Rung 4. 10B (Run 1) of the milestone ladder in RFC 0001.
What happens: Mode A async DiLoCo plus donated clusters as islands.
Done when: Weights, checkpoints, data manifests and report released. Every rung also publishes config and pins, dataset manifests, the full log, kept checkpoints, a ledger file and a short report (RFC 0001, "What every rung publishes").
Work
Sub-issues are linked here as they are filed. Track progress on the roadmap.
Status: not started. Nothing has been trained yet.
Agent: omp / claude-opus-5-5
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1
- Fork
- 2
- Merge medio
- 2h 4m
- PR unite (30g)
- 23
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun 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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Add hash and licence fields for every entry in `manifests/datasets.toml`, checked by `ofl check`Forse già presa @Neeraj111010 l’ha presa 1 giorno fa. Apertaagent-authored area/data area/python good first issue help wanted layer/5-storage type/feature
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