Product quantization (PQ) baseline in the lab
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 65/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- databases, machine-learning
Direzione di ricerca
Start with the codec implementations in src/shrinkvec/codecs/ and follow TurboQuant as the model. Read tests/test_crosscheck.py to see how recall is compared against faiss IndexPQ. Done means pq-<m>x<bits> works in the lab, byte counts include shared codebooks, and the cross-check passes.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
PQ is the classic baseline the TurboQuant and RaBitQ papers compare against, and it trains on the data. Having it in the lab shows what training buys.
Where to start: a new codec in src/shrinkvec/codecs/ following TurboQuant. Cross-check recall against faiss IndexPQ in tests/test_crosscheck.py.
Done when: pq-<m>x<bits> works in the lab, byte counts include the codebooks as shared state, and the cross-check passes.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 0
- Fork
- 0
- Merge medio
- 1h 35m
- PR unite (30g)
- 5
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un 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.
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