feat(jax): implement TensorBoard training output
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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
- 52/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
共通スキーマの training.tensorboard* オプションと、JAX trainer に保存されている設定から始めます。トレーニングのエントリポイントを追跡し、writer の作成、メトリクスの出力、フラッシュ、クリーンアップ、rank の選択、再起動時の step の処理をどこに配置すべきかを判断します。完了の条件は、有効化、頻度、再起動、分散タグ、クリーンアップについてのテストで受け入れ条件がカバーされていることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
The common schema exposes training.tensorboard* options, and the JAX trainer stores related configuration, but training does not currently emit TensorBoard events.
Scope
- Implement writer creation, metric emission, flushing, and cleanup.
- Honor the enable flag, frequency, and log-directory options independently of console display frequency.
- Emit stable tags for learning rate, training/validation metrics, timing, and task identity.
- Ensure only the designated rank writes a shared event stream.
- Avoid per-step host transfers or imports when no event is due or TensorBoard is disabled.
- Continue global step numbering correctly after restart.
Acceptance criteria
- No event file is created when TensorBoard is disabled.
- Enabled training emits scalars at the configured frequency and global step.
- Multi-task metrics use unambiguous stable tag names.
- Distributed training has a documented chief-only or rank-separated policy without collisions.
- Writers flush and close on normal and exceptional exits.
- Tests cover enablement, frequency, restart, and cleanup.
Refs #5756.
Coding agent: Codex
Codex version: codex-cli 0.144.4
Model: gpt-5.6-sol
Reasoning effort: xhigh
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.1k
- フォーク
- 654
- 平均マージ
- 3日 10時間
- マージ済み PR（30日）
- 13
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- 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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