TransformerLayer implementation is overly complex and difficult to follow
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
- issue の種類
- リファクタリング
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
調査の方向性
まず70行目付近の transformer_engine/pytorch/transformer.py を読み、その単一の TransformerLayer 設計を、リンク先の Hugging Face モデルの構成と比較してください。この issue では具体的な分解方法、受け入れ条件、テストが定義されていないため、実装前に、望ましいリファクタリングと definition of done について合意する必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I understand that you want to implement a single TransformerLayer class to support various model architectures.
However, this design leads to an issue: the code inside the TransformerLayer class has become overly complex, with too many parameters and a large number of if-else statements. For beginners, it is really difficult to figure out how to configure the parameters to fit their own model structures.
I'm curious why you didn't design it like the Hugging Face Transformers framework, where one model corresponds to one file:
https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/models
This kind of design is much more user-friendly, because users only need to focus on the code they care about.
- 主要言語
- Python
- スター
- 3.6k
- フォーク
- 844
- 平均マージ
- 4日 55分
- マージ済み PR（30日）
- 51
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
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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