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Check idata dims/coords for consistency before sampling begins

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#7.891 aberto em 8 de ago. de 2025

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Description

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This is a painful gotcha I get hit by once in a while. If you have inconsistencies between the model coords and variable shapes, PyMC will still happy sample (often for hours, ask me how I know), then error out when it gets to the final step of building the idata.

I don't think there needs to be complex logic to validate static shapes etc, I'm thinking we could do a smoke test on the model initial point (or a single prior draw) to make sure it can be converted to an idata, and raise before sampling if not.

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Examine o pipeline de amostragem do PyMC, particularmente a função `sample()` e como o InferenceData é criado. Procure onde o ponto inicial do modelo é tratado. O objetivo é adicionar uma etapa de validação que tente um único sorteio da priori e verifique se ele pode ser convertido em um idata antes do início da amostragem. Revise a discussão na issue #7891 para quaisquer restrições adicionais ou abordagens propostas. Considere a suíte de testes existente para amostragem para ver onde adicionar um teste.
Pilha de tecnologia
python
Domain
backend
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.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
basic PyMC knowledgeInferenceData structure understanding
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
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