Match renamed globals and submodules (embed/head/norm, vision ffn vs mlp)
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 54/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Start by tracing how quantdiff matches tensor names between the quantized candidate and upstream weights, especially suffix matching for embed, head, and norm. Then inspect the vision tensor name handling for blocks.N.ffn versus upstream blocks.N.mlp. Verify that the reported tensors match correctly and that the extra-tensor rule no longer flags them.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
From the DeepSeek-V4.1 iQ-MLX 3.0bpw run: 67 pack tensors listed as not in upstream. language_model.embed.weight, .head.weight and .norm.weight don't match upstream's embed.weight, head.weight and norm.weight, probably because the 2-segment suffix isn't unique once layers.N.engram.embed.weight exists. The vision tower's blocks.N.ffn.w1/w2 is mlp.w1/w2 upstream. Upstream also lists 6 of those mlp tensors as missing from the candidate. None of it is tampering, but an unmatched tensor is unchecked, and the extra-tensor rule flags the run.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 0
- Fork
- 0
- Merge trung bình
- 5 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
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 STRML/quantdiff
-
Diffing an FP8 pack against its own FP8 upstream exits 2 with an opaque errorCó thể đã có người làm Có pull request liên kết đang mở hoặc đã được merge. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 44/100
-
Stacked experts: fetch only the sampled expert slices, count decoded bytes in the prefetch budgetĐang mở
Độ khó 4/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 58/100
Tất cả issue của STRML/quantdiff
Issue tương tự
-
Skill submission: negative-test-first (testing discipline; PR creation is collaborator-only)Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
ComposioHQ/awesome-claude-skills#2398 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
bug converter
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
grafana/sigma-rule-deployment#435 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 73/100
datamodel-code-generator/datamodel-code-generator#5589 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Shell: serve the home app's Cookie Policy on a hard reloadCó thể đã có người làm @2001anshkaushik đã nhận hôm nay. Đang mởfeature module:ai
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
rocketride-org/rocketride-server#2899 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
GEFSv12
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100