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Faster lab scans

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
numpy, postgresql, python
Ambito
data, performance

Direzione di ricerca

Start by profiling a 1M-vector GloVe run, then read scan in src/shrinkvec/lab.py and the codecs’ scores methods. Explore integer kernels such as packed bits and lookup tables, measuring speed against the current float32 scoring. Done means a measured speedup on GloVe-100 with identical recall numbers.

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

Descrizione

area: lab help wanted performance

The lab is NumPy and decodes codes to float32 to score them. Integer kernels (packed bits, lookup tables) would make large runs much faster.

Where to start: scan in src/shrinkvec/lab.py and the scores methods of the codecs. Profile a 1M-vector GloVe run first.

Done when: a measured speedup on GloVe-100 with identical recall numbers.

Lingua principale
Python
Stelle
0
Fork
0
Merge medio
1h 35m
PR unite (30g)
5

Preparare l'ambiente

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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