Mac (Metal) support?

Repository metrics

Stars

6,331 個のスター (6,331 個のスター)

PR merge metrics

30d に merged PR はありません (30d に merged PR はありません)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

この問題は、StyleTTS2 が Apple Silicon Mac 上で統一メモリを使用して実行できるかどうかを尋ねています。調査は、PyTorch モデルに Metal Performance Shaders (MPS) バックエンドサポートを追加する実現可能性に焦点を当てるべきです。検討すべき主要な領域には、CUDA への現在の依存関係、モデルの PyTorch MPS デバイスとの互換性、およびパフォーマンスの考慮事項が含まれます。潜在的なアプローチについて 37 件のコメントがあり、それらのコメントとリポジトリの現在のコードベースを確認することが不可欠です。現在、関連する PR は存在しません。

技術スタック

pythonpytorch

領域

machine learningai

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。

1-2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。

明確

前提条件

PyTorchmacOS

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。

40