lmcinnes/umap

Create a benchmark to track speed improvements / regressions

Open

#293 aberto em 11 de set. de 2019

Ver no GitHub
 (8 comments) (0 reactions) (0 assignees)Python (751 forks)batch import
help wanted

Métricas do repositório

Stars
 (6.478 stars)
Métricas de merge de PR
 (Mesclagem média 12h 3m) (15 fundiu PRs em 30d)

Description

Considering a lot of time goes into optimizing the speed of UMAP it seems necessary to have some kind of bechmark/suite to evaluate performance.

EDIT: A collection of useful links to get started: Tracking System Capabilities: https://github.com/giampaolo/psutil Datasets: https://www.tensorflow.org/datasets Benchmarking: https://pypi.org/project/pyperf/

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Investigue como configurar um conjunto de benchmarks para UMAP usando pyperf (https://pypi.org/project/pyperf/). Considere usar os conjuntos de dados do TensorFlow (https://www.tensorflow.org/datasets) para conjuntos de dados padronizados e psutil (https://github.com/giampaolo/psutil) para rastrear as capacidades do sistema. Examine a base de código existente para identificar áreas chave sensíveis ao desempenho (por exemplo, busca por vizinhos mais próximos, rotinas de otimização) e projete benchmarks que meçam melhorias ou regressões de velocidade nesses componentes.
Pilha de tecnologia
python
Domain
performancedatabackend
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Antigo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Principalmente claro
Prerequisites
Pythonbenchmarkingperformance testing
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
60