Run perf tests on large datasets / stress test

倉庫指標

星標

2,254 顆星 (2,254 顆星)

PR 合併指標

平均合併 12天 20小時 (平均合併 12天 20小時)30 天內合併 17 個 PR (30 天內合併 17 個 PR)

描述

貢獻者指南

研究方向

使用效能測試框架（例如pytest benchmark）在大型合成資料集上執行現有測試套件。識別並衡量公平性評估流程中最耗時的操作。

技術棧

python

領域

backendtesting

議題類型

效能

難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。

3

預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。

1-2 天

活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。

新近可參與

清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。

需要先調研

前置要求

PythonpytestMachine Learning basics

新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。

40