EducationalTestingService / EducationalTestingService/rsmtool
Look into parallelization
- 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