Should there be `models_predictions_tests` for all supported models?
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning, testing
Direzione di ricerca
Start by locating the existing models_predictions_tests and reviewing how they validate supported models. Confirm whether this remains the preferred validation approach, then define which model coverage is wanted, including YOLO v9, v11, v12, ResNet, or Qwen; done means an agreed scope and maintainers' guidance for potential PRs.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Search before asking
- I have searched the Inference issues and found no similar feature requests.
Question
Are models_predictions_tests still the preferred approach for new model validation? For example, would adding coverage for YOLO v9, v11, v12, ResNet, and Qwen models be useful?
Additional
I'm definitely still poking around this repo and am interested in trying things out with some models I've fine tuned. It would be great to understand your validation approaches for the widely used models so I can apply that to my use case! Also happy to submit PRs for a few of the models, especially the ones mentioned above or ones that you would find particularly useful.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.5k
- Fork
- 340
- Merge medio
- 2g 11h
- PR unite (30g)
- 92
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun 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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