EducationalTestingService / EducationalTestingService/rsmtool
Look into parallelization
オープン
- 主要言語
- Python
- スター
- 71
- フォーク
- 21
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
[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
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
この issue では、ファイル、テスト、エントリーポイントが指定されていません。まずモデルのトレーニングとレポート生成のエントリーポイントを特定し、次に multiprocessing、multithreading、リンクされている ipyparallel アプローチを比較してください。この issue では受け入れ基準が定義されていないため、完了には合意された設計と、トレーニングまたはレポート生成の測定可能な高速化が必要になります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- machine-learning, performance
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 20/100