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Train fallback model

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Non vengono indicati alcun file sorgente, test o punto di ingresso eseguibile. Inizia individuando il dataset di addestramento e il punto di ingresso del modello esistente, quindi esamina la loss, l’optimizer, lo schedule, il logging, il checkpoint, il seed, l’hardware, la latenza e i criteri di completamento richiesti; il lavoro è completo quando tutti i criteri di successo elencati sono soddisfatti e experiments/neural-fallback-v1/ contiene gli artefatti richiesti.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

experiment model

Summary

Train the neural fallback model on the training dataset.

Success Criteria

  • Training loop implemented with proper logging
  • Validation loss tracked
  • Best checkpoint saved automatically
  • Training reproducible with fixed seeds
  • Training completes in reasonable time (<24h on consumer GPU)
  • Final model meets latency requirements

Training Details

  • Loss: Cross-entropy on next token prediction
  • Optimizer: AdamW
  • LR schedule: Warmup + cosine decay
  • Batch size: Tune for hardware

Experiment Tracking

  • Log to experiments/neural-fallback-v1/
  • Track: loss curves, learning rate, gradient norms
  • Save: config, final metrics, best checkpoint

Hardware Target

  • Should train on single consumer GPU (RTX 3080 or similar)
  • CPU training acceptable if slow but completes
Lingua principale
Python
Stelle
0
Fork
0
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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