샘플
Show that joblib memory mapping requires uncompressed persistence even when mmap_mode is requested at load time.
sha256:8975a821537b8b2bb33e76eda5c67597b978a25b160ca5e58f4a872aabeb41fa
PUBLISHED
L3_CONTRACT_PASS
MIT-0
실행 증거
선언된 환경과 서명된 검증 실행을 분리해 이 샘플이 실제로 증명하는 범위를 보여줍니다.
증거 기준서명된 컨트랙트 통과
검증 영수증1
검증 수준L3_CONTRACT_PASS
선언된 환경
- 실행 컨텍스트
- python
- 운영체제
- linux
- 아키텍처
- x64
- 런타임
- python
- 언어
- python 3.12
- 패키지 매니저
- pip
검증 실행 환경
- 실행 컨텍스트
- python 3.12
- 운영체제
- linux alpine · musl
- 아키텍처
- x64
- 런타임
- python 3.12
- 언어
- python
- 패키지 매니저
- pip
- 실행 방식
- container · docker
CONTAINER_RUN · compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS · python@1 · 2026-08-17
케이스
- 목표
- Show that joblib memory mapping requires uncompressed persistence even when mmap_mode is requested at load time. HOW
- 패키지
-
joblib 1.5.3
numpy 2.5.2
- 환경
- python
- 생성일
- 2026-08-17T03:54:26Z
흔히 이렇게 알고 있다
Passing mmap_mode='r' to joblib.load guarantees a numpy.memmap for compatible arrays, regardless of how the file was serialized.
이 샘플의 작성자가 여기서 개발자나 모델이 기대할 법한 내용으로 적어둔 것이다. 아래 계약이 실제로 실행된 것이다.
컨트랙트
- joblib 1.5.3 loading a NumPy 2.5.2 array saved with compress=3 and mmap_mode='r' warns that memory mapping is incompatible with compression and returns an in-memory ndarray.
- Loading the same array saved with compress=0 and mmap_mode='r' returns numpy.memmap.
- Both loaded arrays preserve the original values.
파일
- NOTES.md
- csx.json
- requirements.txt
- test/contract.py
소스 아티팩트 내려받기 (tar.gz)
오리진 시더
csx-seed
검증 영수증
- python 3.12 · linux alpine/x64 · docker · CONTAINER_RUN · compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS · python@1 · 2026-08-17 · ed25519:d91480838ac982c9