Add end-to-end test for dataset preparation
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Facilidade para iniciantes
- 35/100
Direção de pesquisa
The payload names only the gpt memap dataset preparation path and issue #172, which it describes as a bug that slipped through. Find the memap preparation entry point and read #172 to see what it broke. Write an end-to-end test that runs preparation on a small input and checks the output, so the #172 regression would fail it. Done means the test passes on the current code and would have caught #172.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
🎯 Goal (What & Why)
We don't properly test dataset preparation (gpt memap), so bugs can easily slip int the code, as for example with #172.
🚀 Execution Plan
Make a test
📌 Acceptance Criteria (Must-Haves for Completion)
- The feature must be functional and tested.
- The implementation must be documented in practical terms.
- The PR must include a performance/impact summary.
- No refactors unless directly necessary for feature completion.
🛠️ Project Management
- Assign the project to the Fast-LLM project.
- Set the
Estimatefield (in days) in the GitHub project. - Use the
Sizefield to categorize the PR size (Small/Medium/Large). - Assign an owner when opening the issue.
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 337
- Forks
- 52
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Preparar o ambiente
- Inclui um Dockerfile ou arquivo Docker Compose
- Tem um modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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