इस गाइड में XLA प्रोजेक्ट बनाने का तरीका बताया गया है.
शुरू करने से पहले, इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करें:
- CONTRIBUTING.md पर जाएं और योगदान की समीक्षा करें प्रोसेस.
- अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो योगदान देने वाले के लाइसेंस के समझौते पर हस्ताक्षर करें.
- इन डिपेंडेंसी को इंस्टॉल या कॉन्फ़िगर करें:
इसके बाद, सोर्स कोड पाने, एनवायरमेंट सेट अप करने, और बिल्ड बनाने के लिए नीचे दिया गया तरीका अपनाएं और पुल का अनुरोध करें.
कोड प्राप्त करें
- XLA रिपॉज़िटरी का फ़ोर्क बनाएं.
<USER>
को अपने GitHub उपयोगकर्ता नाम से बदलकर, रेपो के फ़ोर्क का क्लोन बनाएं:git clone <a href="https://github.com/">https://github.com/</a><USER>/xla.git
xla
डायरेक्ट्री में बदलें:cd xla
रिमोट अपस्ट्रीम रेपो को कॉन्फ़िगर करें:
git remote add upstream <a href="https://github.com/openxla/xla.git">https://github.com/openxla/xla.git</a>
एक एनवायरमेंट सेट अप करें
Basel इंस्टॉल करें.
XLA बनाने के लिए, आपके पास Bazel इंस्टॉल होना चाहिए. Bazel को इंस्टॉल करने का सुझाया गया तरीका, Bazelisk का इस्तेमाल करना है. इससे XLA के लिए, Bazel का सही वर्शन अपने-आप डाउनलोड हो जाता है. इफ़ बाज़ेलिस्क उपलब्ध नहीं है, तो Basel का सुझाव दिया जा सकता है मैन्युअल रूप से.
Google Workspace for Education Plus TensorFlow Docker कंटेनर.
सीपीयू और जीपीयू, दोनों के लिए TensorFlow की Docker इमेज पाने के लिए, यह कमांड चलाएं:
docker run --name xla -w /xla -it -d --rm -v $PWD:/xla tensorflow/build:latest-python3.9 bash
बनाएं
सीपीयू के लिए बनाएं:
docker exec xla ./configure.py --backend=CPU
docker exec xla bazel build --test_output=all --spawn_strategy=sandboxed //xla/...
जीपीयू के लिए बनाए गए ऐप्लिकेशन:
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/...
आपके पहले बिल्ड में काफ़ी समय लगेगा, क्योंकि इसमें XLA, MLIR, और StableHLO के साथ-साथ पूरा स्टैक बनाना होगा.
XLA बनाने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, सोर्स से बनाएं लेख पढ़ें.
Pull Request बनाना
जब आप बदलावों को समीक्षा के लिए भेजने को तैयार हों, तो पुल का अनुरोध भी किया जा सकता है.
XLA कोड की समीक्षा से जुड़ी सोच के बारे में जानने के लिए, देखें प्रक्रिया की समीक्षा करें.