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Freeze architecture

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning, performance

Direzione di ricerca

Inizia individuando i risultati dell'esperimento, l'implementazione del modello e i requisiti dell'hardware di destinazione; l'issue non indica i relativi file né gli entry point. Confronta le architetture candidate con i vincoli dichiarati in termini di accuratezza, latenza, dimensioni e utilizzo esclusivo della CPU. Il lavoro è completato quando le decisioni sono registrate in docs/architecture.md, viene aggiunta la configurazione congelata e i modelli sono sottoposti a versionamento.

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

Descrizione

infra model

Summary

Based on experiment results, freeze the architecture decisions for the MVP release.

Success Criteria

  • N-gram order finalized (1/2/3-gram or combination)
  • Confidence threshold finalized
  • Neural model architecture finalized
  • Model size and latency meet requirements
  • Architecture documented in docs/architecture.md
  • No further architectural changes until post-MVP

Decisions to Finalize

Component Options Decision Rationale
N-gram order 1, 2, 3, or combo
Confidence gate Fixed threshold, adaptive
Neural arch Transformer, LSTM
Model size <10MB, <50MB, <100MB

Freeze Criteria

  • Meets accuracy targets from experiments
  • Meets latency targets (<100ms p99)
  • Meets size constraints (<50MB total)
  • Works on target hardware (CPU only)

Output

  • Frozen config file
  • Architecture documentation
  • Version tag on models
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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