Allow calculating geometric mean of groups of benchmarks based on tags
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 32/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- performance, tooling
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách theo dõi cách các tag benchmark từ pyperformance's pyproject.yaml được biểu diễn trong kết quả và siêu dữ liệu của benchmark, sau đó kiểm tra luồng compare_to của pyperf. Công việc được xem là hoàn tất khi các tag được cung cấp trong siêu dữ liệu và các trung bình hình học được tính cho từng tập con tag cũng như cho tất cả benchmark, đồng thời hành vi tương thích ngược đã được giải quyết.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
[Moved from https://github.com/faster-cpython/ideas/discussions/395]
It's becoming obvious that:
- The pyperformance suite needs more benchmarks that are more similar to real-world workloads, and we should lean into optimizing for these and using these to report progress.
- Microbenchmarks of a particular feature are also useful and belong in the benchmark suite, but we shouldn't over-optimize for them or use them as a (misleading) indicator of overall progress.
It seems that one way to address this would be to lean into "tags" more in the pyperformance/pyperf ecosystem. pyperformance already allows for tags in each benchmark's pyproject.yaml.
I propose we:
- Output the tags for each benchmark in the benchmark results in the
metadatadictionary. pyperfcompare_towould then calculate the geometric mean for each subset of benchmarks for each tag found in the results, as well as "all" benchmarks (existing behavior). This could be behind a flag if backward compatibility matters.
Alternatives:
We could instead use the nested benchmark heirarchy, rather than tags. Personally, I think tags is easier to understand and more flexible (a benchmark could be associated with multiple tags).
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 1k
- Fork
- 203
- Merge trung bình
- 1 giờ 20 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 2
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
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 python/pyperformance
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
python/pyperformance#346 · 3 bình luận ·
-
python/pyperformance#474 · 4 reaction · 1 người được giao ·
-
Enable decimal benchmarks Đang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
python/pyperformance#473 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
python/pyperformance#464 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
python/pyperformance#460 · 2 bình luận · 1 reaction ·
Tất cả issue của python/pyperformance
Issue tương tự
-
Add: hunch Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
AbdelStark/awesome-typesafe#104 ·
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
DiamondLightSource/dodal#2211 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
openml/openml-python#1749 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
sipyourdrink-ltd/bernstein#6191 ·