Release full TextEncoder
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
- 45/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- huggingface, python
- Lĩnh vực
- ai, machine-learning, release
Hướng nghiên cứu
Start with the model packaging and release workflow around the text_encoder model and LensGptOssEncoder. Confirm where model artifacts are published, then add or validate a non-quantized BFloat16 text_encoder release without changing the existing mxfp4 version. The issue is clear, but a newcomer would first need to learn the project’s model-release process and verify that the new artifact can load and be quantized by downstream applications.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Right now Lens ships with LensGptOssEncoder at https://huggingface.co/microsoft/Lens/tree/main/text_encoder which is pre-quantized using mxfp4 method - which is great for Hopper architecture, but not-so-great for any other GPU due to lack of native FP4 support.
Ask is to release text_encoder in non-quantized BFloat16 so it can be quantized as needed by different apps.
For example, SD.Next prefers its own SDNQ method which among others, has efficient kernels for UINT dtypes and is fully cross-platform compatible (nVidia, AMD, IPEX, etc.)
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2
- Fork
- 0
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
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 microsoft/Lens
-
Verify evals on Papers with CodeĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 12/100
-
Community: config-driven Lens-Base LoRA trainer (flow-match, Comfy export) — working on 16GBĐang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 30/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
Tất cả issue của microsoft/Lens
Issue tương tự
-
[Bug]: Revit selector reads process ids 2000-2099 as years (flaky AgentClientTests.AYearOrAProcessIdSelectsTheHost)Có thể đã có người làm @Wurschdhaud đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 83/100
pyrevitlabs/pyRevit#3817 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
521xueweihan/HelloGitHub#4074 ·
-
follow-up
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Helm chart: allow setting ingressClassName on the IngressCó thể đã có người làm @commarla đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
pgadmin-org/pgadmin4#10658 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100