Puzzletron Progress 6/8 (calculating one block scores) takes 10 to 20 times more than in tutorial
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
@tejasng053 đang làm issue này rồi.
Từ ngày 26/9/2026.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 68/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Lĩnh vực
- documentation, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với tutorial Puzzletron và examples/puzzletron/configs/llama-3_1-8B_pruneffn_memory/Llama-3_1-8B.yaml, tập trung vào scoring.eval_samples, sau đó chạy lệnh torchrun được cung cấp để so sánh thời gian chạy được ghi lại với thời gian chạy thực tế. Công việc được xem là hoàn tất khi tutorial và cấu hình thống nhất về thời gian chạy dự kiến, đồng thời mọi chỉ báo tiến trình được issue yêu cầu đều đã được triển khai hoặc xác định rõ phạm vi.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
ModelOpt: release/0.44.0
Running torchrun --nproc_per_node 2 examples/puzzletron/main.py --config examples/puzzletron/configs/llama-3_1-8B_pruneffn_memory/llama-3_1-8B_pruneffn_memory.yaml 2>&1 | tee ./log.txt | grep "Puzzletron Progress"
takes 10 to 20 times longer than stated in the tutorial: https://github.com/NVIDIA/Model-Optimizer/tree/main/examples/puzzletron
it is due to scoring.eval_samples: 128 in the examples/puzzletron/configs/llama-3_1-8B_pruneffn_memory/Llama-3_1-8B.yaml
suggestions:
- adjust tutorial and config file
- provide a better progress bar to indicate the remaining time
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 5.3k
- Fork
- 745
- Merge trung bình
- 4 ngày 2 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 160
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của NVIDIA/Model-Optimizer
-
[Bug] modelopt-mcp: all launcher subprocesses hang when the server runs as a stdio MCP server — missing stdin=DEVNULLCó thể đã có người làm @ChenhanYu đã nhận 13 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2551 · 1 bình luận · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 3/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 72/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2810 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
test_cast_fp4_impl_gpu_mem is flaky on Jetson Thor: mem_get_info reports system-wide memory on integrated GPUsCó thể đã có người làm @LinCanNerd đã nhận 7 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 25/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2706 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
test_cuda_pack_reconstruction_matches_pytorch_at_scale[iq1_m] fails on Jetson Thor: exact ties exceed the blocks // 1000 boundCó thể đã có người làm @LinCanNerd đã nhận 7 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
NVIDIA/Model-Optimizer#2705 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Support activation-only scale search for PyTorch AWQ calibrationCó thể đã có người làm @meenchen đã nhận 9 ngày trước. Đang mở
NVIDIA/Model-Optimizer#2674 · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Tất cả issue của NVIDIA/Model-Optimizer
Issue tương tự
-
Path subtraction removes repeated suffix characters instead of one suffixCó thể đã có người làm @Gwerdonatus đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
joke2k/django-environ#671 ·
-
good first issue help wanted windows
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 80/100
-
test_pgbouncer deploys the server under test from Charmhub instead of the local build (track/1.31)Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
canonical/temporal-k8s-operator#195 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
`burr` fails to start when the Python path has a space in itCó thể đã có người làm @enekoreto đã nhận hôm nay. Đang mởstatus/needs-triage
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 5 ngày
-
device support request
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
zigpy/zha-device-handlers#5461 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày