Inferring the decoder and encoder of a transformer model in a streaming manner

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

pythonpytorch

領域

machine learningai

Issue 種別

feature

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-3 hours

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

fresh

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

clear

前提条件

familiarity with fairsequnderstanding of transformer modelsONNX runtime concepts

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

50

調査方針

Check fairseq's ONNX export capabilities by reviewing the documentation and examples in the repo. Investigate whether the encoder and decoder can be exported as separate ONNX graphs. Look for any existing issues or PRs related to streaming inference with ONNX in fairseq. Consider testing with a small model to verify separate inference.