इस गाइड में, XLA प्रोजेक्ट को डेवलप करने का तरीका बताया गया है.
शुरू करने से पहले, इन ज़रूरी शर्तों को पूरा करें:
- योगदान देने वाले पेज पर जाएं और योगदान की प्रोसेस की समीक्षा करें.
- अगर आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो योगदान देने वाले के लाइसेंस के समझौते पर हस्ताक्षर करें.
- नीचे दी गई डिपेंडेंसी इंस्टॉल या कॉन्फ़िगर करें:
इसके बाद, सोर्स कोड पाने, एनवायरमेंट सेट अप करने, रिपॉज़िटरी बनाने, और पुल का अनुरोध करने के लिए यह तरीका अपनाएं.
कोड प्राप्त करें
- XLA रिपॉज़िटरी का फ़ोर्क बनाएं.
<USER>
को अपने GitHub उपयोगकर्ता नाम से बदलकर, रेपो के फ़ोर्क का क्लोन बनाएं:git clone https://github.com/
/xla.git xla
डायरेक्ट्री में बदलें:cd xla
रिमोट अपस्ट्रीम रिपॉज़िटरी को कॉन्फ़िगर करें:
git remote add upstream https://github.com/openxla/xla.git
एनवायरमेंट सेट अप करना
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. अगर Bazelisk उपलब्ध नहीं है, तो Bazel को मैन्युअल तरीके से इंस्टॉल किया जा सकता है.
TensorFlow Docker कंटेनर बनाएं और चलाएं.
सीपीयू और जीपीयू, दोनों बिल्डिंग के लिए TensorFlow Docker इमेज पाने के लिए, यह निर्देश चलाएं:
docker run --name xla -w /xla -it -d --rm -v $PWD:/xla tensorflow/build:latest-python3.9 bash
बनाएं
सीपीयू के लिए बनाए गए ऐप्लिकेशन:
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/...
पहले बिल्ड को बनाने में काफ़ी समय लगेगा, क्योंकि इसमें XLA, MLIR, और StableHLO जैसे पूरे स्टैक को बनाना है.
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 के लिए तैयार हों, तो एक पुल रिक्वेस्ट बनाएं.
XLA कोड की समीक्षा के फ़िलॉज़ोफ़ी के बारे में जानने के लिए, समीक्षा की प्रोसेस देखें.