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Preserve double precision when parsing FP64 REST inputs

Aperta
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I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni

@YugShah1510 ci sta già lavorando.

Dal 22/10/2026.

  • #4687 di @YugShah1510 — aperta

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
cpp
Ambito
api, backend

Direzione di ricerca

Read the FP64 conversion in src/rest_parser.cpp and the regression test in src/test/kfs_rest_parser_test.cpp. Check how the parsed value is stored in protobuf fp64_contents, then run the parser test with the project’s C++ test setup. Done means the test confirms 1.23456789012345 retains double precision; an open linked pull request already addresses this issue.

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

Descrizione

Description

The KServe REST parser's FP64 handling appears to convert JSON numeric values to single-precision float using RapidJSON GetFloat() before storing them in protobuf fp64_contents, which is a double field. This loses precision for FP64 inputs.

Expected behavior

FP64 REST input values should retain double precision when parsed.

Reproduction

Send a KServe REST request with an input containing:

  • datatype: FP64
  • shape: [1]
  • data: [1.23456789012345]

The parsed value should match the original double.

Evidence

Source inspection identifies the GetFloat() conversion in src/rest_parser.cpp. A numerical check shows the value becomes 1.2345678806304932 after float32 conversion, rather than 1.23456789012345.

Test status

A regression test has been added to src/test/kfs_rest_parser_test.cpp, but the C++ test has not been executed because Bazel and Bazelisk are unavailable in the current environment.

Lingua principale
C++
Stelle
952
Fork
285
Merge medio
3g 5h
PR unite (30g)
45

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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