Release full TextEncoder
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 45/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- huggingface, python
- 領域
- ai, machine-learning, release
調査の方向性
Start with the model packaging and release workflow around the text_encoder model and LensGptOssEncoder. Confirm where model artifacts are published, then add or validate a non-quantized BFloat16 text_encoder release without changing the existing mxfp4 version. The issue is clear, but a newcomer would first need to learn the project’s model-release process and verify that the new artifact can load and be quantized by downstream applications.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Right now Lens ships with LensGptOssEncoder at https://huggingface.co/microsoft/Lens/tree/main/text_encoder which is pre-quantized using mxfp4 method - which is great for Hopper architecture, but not-so-great for any other GPU due to lack of native FP4 support.
Ask is to release text_encoder in non-quantized BFloat16 so it can be quantized as needed by different apps.
For example, SD.Next prefers its own SDNQ method which among others, has efficient kernels for UINT dtypes and is fully cross-platform compatible (nVidia, AMD, IPEX, etc.)
- 主要言語
- Python
- スター
- 2
- フォーク
- 0
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
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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