Faster lab scans
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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
- 42/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- numpy, postgresql, python
- 領域
- data, performance
調査の方向性
Start by profiling a 1M-vector GloVe run, then read scan in src/shrinkvec/lab.py and the codecs’ scores methods. Explore integer kernels such as packed bits and lookup tables, measuring speed against the current float32 scoring. Done means a measured speedup on GloVe-100 with identical recall numbers.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The lab is NumPy and decodes codes to float32 to score them. Integer kernels (packed bits, lookup tables) would make large runs much faster.
Where to start: scan in src/shrinkvec/lab.py and the scores methods of the codecs. Profile a 1M-vector GloVe run first.
Done when: a measured speedup on GloVe-100 with identical recall numbers.
- 主要言語
- Python
- スター
- 0
- フォーク
- 0
- 平均マージ
- 1時間 35分
- マージ済み PR（30日）
- 5
環境構築
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- 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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