Feature idea: cache results of `CmdStanMCMC.summary()`
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu từ điểm vào CmdStanMCMC.summary() và kiểm tra cách đối tượng fit hiện đang tải và giữ lại các draw. Xác minh lệnh gọi stansummary hiện tại và xác định nơi có thể giữ lại một dataframe tóm tắt. Được xem là hoàn tất khi các lần gọi summary() lặp lại trên cùng một fit không chạy lại stansummary mà vẫn trả về dataframe như mong đợi.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
The CmdStanMCMC.summary() method runs stansummary under the hood (passing appropriate arguments to the command call). In large models with draws from thousands of quantities, computing this summary can be pretty slow. If one wants to re-use the summary results, the output dataframe needs to stored in a new variable. I think a small quality-of-life feature would be to cache the results of this call within the fit object so in code where .summary() is called more than once on a single fit, we don't re-run the summary (this is something I run into quite often in models I run).
In comparison to the loading we do of draws into memory when accessed via the fit object, the extra memory cost of also storing the summary would be minimal.
Should be an easy implementation if this is something we want to do.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 198
- Fork
- 80
- Merge trung bình
- 6 ngày 5 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 1
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 stan-dev/cmdstanpy
-
documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
-
Release 2.0Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 30/100
-
feature
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
-
documentation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 55/100
-
feature method outputs
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
Tất cả issue của stan-dev/cmdstanpy
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 70/100
-
FingerprintSplitter raises ZeroDivisionError when int(frac_train * len(dataset)) floors to zeroĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 7 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
lmstudio-ai/mlx-engine#376 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
pyiron/bagofholding#166 ·