EducationalTestingService / EducationalTestingService/rsmtool

Look into parallelization

Ouverte
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Langage dominant
Python
Étoiles
71
Forks
21
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Description

[JIRA] Perhaps, we can use multiprocessing or multithreading to speed up model training, report generation etc.

This might be relevant: http://ipyparallel.readthedocs.io/en/latest/intro.html

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Piste de recherche

L’issue ne nomme aucun fichier, test ni point d’entrée. Commencez par localiser les points d’entrée de l’entraînement du modèle et de la génération de rapports, puis comparez multiprocessing, multithreading et l’approche ipyparallel liée. L’issue ne définit pas de critères d’acceptation ; sa réalisation nécessiterait donc une conception approuvée et une accélération mesurable de l’entraînement ou de la génération de rapports.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
python
Domaine
machine-learning, performance
Type d'issue
Fonctionnalité
Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Activité
À l'abandon
Clarté
À clarifier
Accessibilité débutants
20/100

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