Regarding the server's lifecycle
メンテナーはふだん 3 日以内に返信
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、trainer.dev と trainer.fit のエントリーポイント、およびそれらが呼び出すサーバーのライフサイクルを追跡します。想定されている推論ワークフローと、現在サーバーのシャットダウンがどのように処理されているかを確認します。この issue は、サポートされるアプローチとライフタイムの動作が明確に定義され、文書化または実装された場合にのみ完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
If I want to perform inference with a trained model, is using trainer.dev the most convenient approach?
Also, I’ve noticed that the server seems to be released after trainer.fit or trainer.dev finishes—how can I extend its lifetime?
- 主要言語
- Python
- スター
- 18.9k
- フォーク
- 1.7k
- 平均マージ
- 4日 11時間
- マージ済み PR（30日）
- 9
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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メンテナーはふだん 3 日以内に返信
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microsoft/agent-lightning#492 ·
メンテナーはふだん 3 日以内に返信
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enhancement store v0.x
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メンテナーはふだん 3 日以内に返信
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メンテナーはふだん 3 日以内に返信
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microsoft/agent-lightning#673 ·
メンテナーはふだん 3 日以内に返信
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