Spark Mlib support in NNI

Repository metrics

Stars

13,504 個のスター (13,504 個のスター)

PR merge metrics

PR metrics pending (PR metrics pending)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

Spark MLlib API を調査し、NNI のハイパーパラメータチューニング機能を Spark ML パイプラインに公開する統合レイヤーを設計します。

技術スタック

python

領域

machine learningdatainfrastructure

Issue 種別

機能

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。

3-5日

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。

アクティブ

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。

おおむね明確

前提条件

PythonSparkMachine Learning

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。

30