- [Ajay Kannan、Michael Reneer] バージョン管理/依存関係の管理
- LinkedIn からの提案
- [マイケル] 二つの懸念
- バージョン TFF は TF と Python に依存します
- Pythin - 古いものはサポートできますか、新しいものはサポートできますか
- 現時点では 3.9 をサポートしていますが、まもなく 3.10 をサポートします。
- [A] 特定のバージョンについて交渉できる - 開梱しましょう
- [M] なぜ 3.9
- 主にpytype用
- 他の機能である可能性があります-フラグが守られている可能性があります
- (ナットとボルトについて何度も行ったり来たりしました - メモを取りませんでした)
- 解決策/アクション アイテム:
- OSS バージョンのものを機能するものにダウングレードするための TFF
- Michael は Ajay とダウングレードを調整し、Ajay は何が機能するかをテストします
- 従うべき提案の改訂版
- 「ダウングレード版」を定期的に更新し、進化し続ける仕組みが必要
- Ajay、Michael がそのアップグレード スケジュールを提案します
- リビジョン ドラフト非同期、次回提示
- [Tong Zhou et al.] スケーラビリティに関する最近の実験/調査結果の議論
- TFF の質問
- [Tong] TFF ラウンドの予想される長さに関する質問
- 余分な時間は、フォワードまたはバックプロップに費やされていないようです
- 集計の疑い
- TFFとKerasのパフォーマンスが1ラウンドで一致することは当然のことです
- データの読み取りは要因ではありません
- すべての時間は TF 時間
- データの取り込みは疑わしい可能性が高く、より適切に測定する必要があります
- データの取り込みと処理の重複が要因の 1 つです。
- 一般に、トレーニング ラウンドが O(秒) の場合に最適化の機会を逃す
- トレーニングの K ラウンド前にデータをプリフェッチ/前処理するための TFF での Thre のサポート
- チュートリアルで使用される API は同期的ですが、非同期およびパイプライン処理は TFF ランタイムの内部でネイティブに利用可能です
- OSS の関連コード、使用するために十分に公開されていない
- 問題を解決できるようです - 試してみてください
- TFF チームの AI は、K ラウンド先に取り込みと前処理をセットアップする方法へのリンクをフォローアップします
- 新しい実験をフォローアップするトン
- 次の会議の非同期インスタンス (おそらく 1 週間後)
- Discord でインタラクティブにフォローアップするため。
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最終更新日 2024-10-31 UTC。
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