Match renamed globals and submodules (embed/head/norm, vision ffn vs mlp)
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 54/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Start by tracing how quantdiff matches tensor names between the quantized candidate and upstream weights, especially suffix matching for embed, head, and norm. Then inspect the vision tensor name handling for blocks.N.ffn versus upstream blocks.N.mlp. Verify that the reported tensors match correctly and that the extra-tensor rule no longer flags them.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
From the DeepSeek-V4.1 iQ-MLX 3.0bpw run: 67 pack tensors listed as not in upstream. language_model.embed.weight, .head.weight and .norm.weight don't match upstream's embed.weight, head.weight and norm.weight, probably because the 2-segment suffix isn't unique once layers.N.engram.embed.weight exists. The vision tower's blocks.N.ffn.w1/w2 is mlp.w1/w2 upstream. Upstream also lists 6 of those mlp tensors as missing from the candidate. None of it is tampering, but an unmatched tensor is unchecked, and the extra-tensor rule flags the run.
- 主要言語
- Python
- スター
- 0
- フォーク
- 0
- 平均マージ
- 5分
- マージ済み PR（30日）
- 3
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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