Turing performance, debugging and benchmarks meta issue
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 48/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- documentation, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con Turing.jl#668 e esamina le pagine esistenti Automatic Differentiation, Performance Tips e Troubleshooting collegate in questa issue. Definisci l’ambito della guida incentrandolo sull’interpretazione di ess, rhat e mcse e sulla diagnosi dei problemi di MCMC. Il lavoro è completato quando la parte restante della documentazione è coperta da una guida chiara e utilizzabile.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Tracking issue for documentation on measuring and improving the performance of Turing models, and on debugging them. It collects the following:
- TuringLang/docs#702 (better performance guidelines: benchmark and profile a model, choose an AD backend, write efficient models)
- TuringLang/Turing.jl#564 (a page on debugging tools)
- TuringLang/Turing.jl#565 (tips on optimising performance)
- TuringLang/Turing.jl#668 (interpreting chain summary statistics and debugging MCMC)
What the docs cover today
- Choosing an AD backend: Automatic Differentiation (heuristics,
run_adbenchmarking) and a FAQ entry. - Writing efficient models: Performance Tips (multivariate distributions, AD backend choice, type stability).
- Error-level debugging: Troubleshooting.
Note that TuringBenchmarking.jl is deprecated. The current tool is DynamicPPL.TestUtils.AD.run_ad, which gives primal and gradient timings per backend.
Remaining work
- Benchmarking and profiling guidance (Turing.jl#2414, TuringLang/Turing.jl#565)
- A page on model debugging tools:
check_model,model_warntype, and related utilities (#564) - Remove references to the archived ADTests site
- A guide on interpreting chain summary statistics (
ess,rhat,mcse) and diagnosing MCMC problems (#668)
The first three items are addressed by the linked PR. The last is a larger writing task and is left open here.
- Lingua principale
- Markdown
- Stelle
- 238
- Fork
- 107
- Merge medio
- 21h 48m
- PR unite (30g)
- 2
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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