Notas de la reunión de colaboradores de TFF del 22/09/2022

• [Ajay Kannan, Michael Reneer] Gestión de las versiones y las dependencias

  • Propuesta de LinkedIn

  • [Michael] Dos puntos que preocupan

    • Las versiones de TFF dependen de TF y de Python

    • Python: ¿podemos trabajar con versiones anteriores?, ¿podemos trabajar con versiones nuevas?

    • Por ahora, trabajamos con 3.9; pronto, con 3.10

  • [A] Podríamos negociar versiones específicas. Analicémoslo.

  • [M] Por qué 3.9

    • Principalmente por el pytype

    • Puede haber otras funciones. Podría estar resguardado por una "bandera" (flag).

  • (Muchas idas y vueltas sobre detalles básicos sin importancia, no tomé notas).

  • Resolución/acciones pendientes:

    • Usar TFF para bajar la versión OSS de las cosas hasta llegar a la que funciona.

    • Michael coordinará el reversionado hacia atrás con Ajay. Ajay hará las pruebas de lo que funciona.

    • Se seguirá la versión revisada de la propuesta

    • Necesitaremos un sistema para actualizar periódicamente la “versión rebajada” para asegurarnos de seguir avanzando.

    • Ajay y Michael propondrán un cronograma de actualización a versiones posteriores.

    • Revisar el borrador de forma asincrónica, para presentarlo la próxima vez.

• [Tong Zhou et al.] Conversación sobre los experimentos o hallazgos recientes sobre escalabilidad.

  • Preguntas sobre TFF

  • [Tong] Pregunta sobre la duración esperada para las rondas de TFF

    • El tiempo extra no parece dedicarse a forward o propagación hacia atrás o hacia adelante

    • Agregación sospechosa

    • TFF esperado vs. coincidencia con rendimiento Keras para una sola ronda

      • Lectura de datos no de un factor

      • “All time” es el tiempo TF

    • Se sospecha sobre la probable ingestión de datos. Debe medirse mejor.

      • La superposición de ingestión de datos y el procesamiento de uno de los factores.

      • En general, faltan oportunidades para la optimización cuando las rondas de entrenamiento son de 0 (segundos).

    • En TFF es posible preextraer/preprocesar rondas K de datos por delante del entrenamiento.

      • Las API que se usan en el tutorial son sincrónicas, pero hay asincrónicas y canalizaciones disponibles nativas bajo el tiempo de ejecución de TFF.

      • Hay código relevante en OSS, solo que no está bien expuesto para usarlo.

      • Pareciera que podría resolver el problema. Hay que probarlo.

    • AI del equipo de TFF dará seguimiento con los links para saber, con anticipación, cómo configurar la ingestión y el preprocesamiento de rondas K.

    • Tong dará seguimiento a los experimentos nuevos.

• Habrá una instancia asincrónica de la próxima reunión, posiblemente dentro de una semana.

• Dar seguimiento de forma interactiva en Discord.