FluxML / FluxML/fluxml.github.io

Website / doc improvements to improve user experience

Đang mở
#60 6 bình luận 4 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
HTML
Star
20
Fork
44
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

- [x] Update Features and Ecosystems - Remove some of the older ones
- [x] Update all the GPU links
- [x] Separate section: Showcase community projects that have the common models - GeometricFlux, Flux3D, MetalHead, ObjectDetector.jl, Transformers.jl, SciML (DiffEqFlux), TextAnalysis
- [x] Separate section: Showcase some more research-y things that are end applications - Yao, RayTracer, ...
- [ ] Deployment - with PackageCompiler. We know this won't work - but figure out where it breaks and file relevant issues.
- [x] Blog: Can we link to other blogs that are not written by us? Aggregation example: [JuliaGPU](https://github.com/JuliaGPU/juliagpu.org/edit/master/content/post/2020-01-05-itensors.md).
- [ ] Have a table of all available models. Could be model zoo (where you cut and paste) or complete models that you can import (MetalHead). Should this be a table, where models are listed as rows, and then level of availability is checkboxes in columns?
- [ ] Observe some first time users, see where they fall, and make sure we have a quickstart or an FAQ to address common issues
- [x] Update partners. Add CMU, maybe others.
- [ ] Performance comparisons with PyTorch and TensorFlow. This should be front and center, and we should not be shy about admitting where work needs to be done. This will help address the perception that Flux is slow.
- [ ] How can people contribute - improvements, new models, new models with weights. Document that.
- [ ] Docs probably need to be organized for end users and for model builders. Model builders may need to have more information on GPU dev. Common gotchas (like scalar indexing), etc.
- [x] Link all the users of Flux packages: https://juliahub.com/ui/Packages/Flux/QdkVy/0.10.4?t=2 There's the laundry list, but perhaps some can also be classified into domains.
- [ ] What should users install? Torch.jl is optional - so publish blog and mention in docs, etc.
- [ ] Papers
- [ ] Add JuliaAcademy link

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng việc xem xét các mục deployment, bảng mô hình, nghiên cứu người dùng và FAQ, so sánh hiệu năng, hướng dẫn đóng góp, tổ chức tài liệu, hướng dẫn cài đặt, các paper và các mục JuliaAcademy chưa được đánh dấu trong issue này. Kiểm tra các trang hiện có của website và ví dụ JuliaGPU được liên kết để xác định các điểm bắt đầu phù hợp trong tài liệu; được coi là hoàn tất khi mỗi cải tiến đã được tách thành một task tập trung và nội dung cùng các liên kết của task đó đã được xác minh.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
julia, pytorch, tensorflow
Lĩnh vực
content, documentation, web-dev
Loại issue
Tài liệu
Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
15/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.