Serve more open models: Mitra and TabDPT
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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
- 35/100
- 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
- python
調査の方向性
Start with backends/tabicl.py and backends/tabpfn.py, then read benchmarks/eval_real_datasets.py and the README models table. Implementing each model spans backend fit and predict, GPU memory calibration, model registration, documentation, and accuracy checks against its own package. Done means predictions match within tolerance and GPU out-of-memory fits are refused before execution.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Serve more open tabular foundation models, so tabctx is the vendor-neutral server for them. Today it serves tabicl-v2 and tabpfn-3.5.
Candidates
- Mitra (AutoGluon, Amazon)
- TabDPT (Layer 6)
Per model
- A backend class next to
backends/tabicl.pyandbackends/tabpfn.py: fit to a cached context, predict against it. - Memory calibration for admission, as for TabICL and TabPFN.
- Its own id in
GET /v1/models, plus a row in the README's models table with the weights license. - Accuracy on the real-dataset suite (
benchmarks/eval_real_datasets.py) matches the model's own package.
Accept
- Fit and predict through the server give the same predictions as the model's own package, within tolerance.
- A fit that would run the GPU out of memory is refused before it runs.
- 主要言語
- Python
- スター
- 1
- フォーク
- 1
- 平均マージ
- 6時間 16分
- マージ済み PR（30日）
- 71
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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