এই নির্দেশিকা আপনাকে দেখায় কিভাবে XLA প্রকল্পের উন্নয়ন শুরু করতে হয়।
আপনি শুরু করার আগে, নিম্নলিখিত পূর্বশর্তগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- অবদান পৃষ্ঠাতে যান এবং অবদান প্রক্রিয়া পর্যালোচনা করুন।
- আপনি যদি ইতিমধ্যে এটি না করে থাকেন, তাহলে অবদানকারী লাইসেন্স চুক্তিতে স্বাক্ষর করুন৷
- নিম্নলিখিত নির্ভরতাগুলি ইনস্টল বা কনফিগার করুন:
তারপরে সোর্স কোড পেতে, একটি পরিবেশ সেট আপ করতে, সংগ্রহস্থল তৈরি করতে এবং একটি পুল অনুরোধ তৈরি করতে নীচের পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন৷
কোড পান
- XLA সংগ্রহস্থলের একটি কাঁটা তৈরি করুন।
আপনার GitHub ব্যবহারকারীর নাম দিয়ে
{USER}
প্রতিস্থাপন করে আপনার রেপোর কাঁটা ক্লোন করুন:git clone <a href="https://github.com/">https://github.com/</a>{USER}/xla.git
xla
ডিরেক্টরিতে পরিবর্তন করুন:cd xla
দূরবর্তী আপস্ট্রিম রেপো কনফিগার করুন:
git remote add upstream <a href="https://github.com/openxla/xla.git">https://github.com/openxla/xla.git</a>
একটি পরিবেশ স্থাপন করুন
Bazel ইনস্টল করুন।
XLA তৈরি করতে, আপনাকে অবশ্যই Bazel ইনস্টল করতে হবে। Bazel ইনস্টল করার প্রস্তাবিত উপায় হল Bazelisk ব্যবহার করা, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে XLA-এর জন্য সঠিক Bazel সংস্করণ ডাউনলোড করে। Bazelisk অনুপলব্ধ হলে, আপনি ম্যানুয়ালি Bazel ইনস্টল করতে পারেন।
একটি টেনসরফ্লো ডকার কন্টেইনার তৈরি করুন এবং চালান।
CPU এবং GPU বিল্ডিং উভয়ের জন্য TensorFlow ডকার ইমেজ পেতে, নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান:
docker run --name xla -w /xla -it -d --rm -v $PWD:/xla tensorflow/build:latest-python3.9 bash
নির্মাণ করুন
CPU-এর জন্য তৈরি করুন:
docker exec xla ./configure.py --backend=CPU
docker exec xla bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
GPU-এর জন্য তৈরি করুন:
docker exec xla ./configure.py --backend=CUDA
docker exec xla bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
./configure.py --backend=CUDA
bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
আপনার প্রথম বিল্ডে বেশ সময় লাগবে কারণ এটিকে XLA, MLIR এবং StableHLO সহ পুরো স্ট্যাক তৈরি করতে হবে।
XLA বিল্ডিং সম্পর্কে আরও জানতে, উৎস থেকে বিল্ড দেখুন।
একটি টান অনুরোধ তৈরি করুন
আপনি যখন পর্যালোচনার জন্য পরিবর্তনগুলি পাঠাতে প্রস্তুত হন, তখন একটি পুল অনুরোধ তৈরি করুন৷
XLA কোড পর্যালোচনা দর্শন সম্পর্কে জানতে, পর্যালোচনা প্রক্রিয়া দেখুন।