Update `api-server` to load a large point-cloud dataset for the pip viewport culling demo.
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- nodejs, typescript
調査の方向性
まず api-server のエントリーポイントを特定し、既存の HTTP API の提供範囲を確認します。Issue で説明されている @rapidsai/cudf の読み込み、リフレクション、Arrow ストリーミングのエンドポイントを確認し、呼び出し元が datafile を選択し、GPU に読み込まれたデータを検査して、読み込まれた列を受け取れることを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
api-server needs to provide one or more endpoints that enable a user, via the HTTP api, to specify a datafile, load it with GPU I/O into a column, and then serialize the column over arrow to a caller. I'd prefer to use a generic API that lets any @rapidsai/cudf API call to be used.
- Find a good dataset for the particles demo.
- Create an
api-serverendpoint that loads the file using one or more@rapidsai/cudfcommands, all visible on the HTTP api. - Create an
api-serverendpoint that lets the user reflect on data that has been loaded onto the GPU process. - Create an
api-serverendpoint that streams the loaded data specified by the user to a client via arrow.
- 主要言語
- TypeScript
- スター
- 211
- フォーク
- 29
- 平均マージ
- 17時間 30分
- マージ済み PR（30日）
- 1
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
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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