Add a second end-to-end example model beyond MNIST
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 55/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- machine-learning, python
調査の方向性
Read the existing cache_model_0/ structure and the guide in Documentation/public/what-can-be-trained.md; related issue #240 covers training beyond MNIST. Choose a small public dataset and model, then add a manifest.json and services/ example following that structure. Done means it completes a full training round on a local devnet and includes a short run guide.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Today the only model tested end-to-end on the network is the MNIST reference (cache_model_0/). We'd like a second working example, so model trainers can see the protocol isn't limited to one demo.
Suggested scope: a small model on a public dataset, for example a CNN on Fashion-MNIST or CIFAR-10, following the same structure as cache_model_0/ (manifest.json plus services/).
Done when:
- it completes a full training round on a local devnet
- a short doc explains how to run it
Good fit for: machine-learning contributors. No Solidity needed.
Related: #240 (guide to training models beyond MNIST) and Documentation/public/what-can-be-trained.md.
- 主要言語
- Python
- スター
- 4
- フォーク
- 7
- 平均マージ
- 3日 4時間
- マージ済み PR（30日）
- 34
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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