lensacom/sparkit-learn

[RFC] Integrate with numba / parakeet

Open

#26 opened on 2015年6月11日

GitHub で見る
 (0 comments) (0 reactions) (0 assignees)Python (1,144 stars) (255 forks)batch import
enhancementhelp wantedrfc

説明

Execution time could benefit from an optimizer like numba.

From numba's documentation: "Numba works by generating optimized machine code using the LLVM compiler infrastructure at import time, runtime, or statically (using the included pycc tool). Numba supports compilation of Python to run on either CPU or GPU hardware, and is designed to integrate with the Python scientific software stack."

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonscikit learnsparknumpy
領域
performancedatamachine learning
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。
4
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。
over 1 week
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。
stale
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。
unclear
前提条件
numba basicsPython and numpyPySparkscikit learn
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。
10
調査方針
Investigate the sparkit learn codebase to identify performance bottlenecks, particularly in core computation functions like parallel predict or fit. Review numba documentation and examples for integrating with numpy and scikit learn. Propose specific functions to accelerate with numba and provide benchmark comparisons to demonstrate improvements.
[RFC] Integrate with numba / parakeet · lensacom/sparkit-learn#26 | Good First Issue