Graph-autofusion贡献指南
2026/5/9 22:27:35 网站建设 项目流程

贡献指南

【免费下载链接】graph-autofusionGraph-autofusion 是一个面向昇腾(Ascend)芯片的轻量级、解耦式组件集合,旨在通过自动融合技术加速模型执行。 目前已开源 SuperKernel 组件,未来将持续开放更多自动融合相关模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/graph-autofusion

本项目欢迎广大开发者体验并参与贡献,在参与社区贡献之前。请参见cann-community了解行为准则,进行CLA协议签署,了解源码仓的贡献流程,该仓详细介绍了如何参与CANN开源项目的贡献的前置条件,包括但不限于:

  1. 如何提交PR
  2. gitcode工作流
  3. 流水线触发命令
  4. 代码检视
  5. 其他注意事项 详情可以参考cann-community。

除此之外,开发者准备本地代码与提交PR时需要重点关注如下几点:

  1. 提交PR时,请按照PR模板仔细填写本次PR的业务背景、目的、方案等信息。
  2. 若您的修改不是简单的bug修复,而是涉及到新增特性、新增接口、新增配置参数或者修改代码流程等,请务必先通过Issue进行方案讨论,以避免您的代码被拒绝合入。若您不确定本次修改是否可被归为“简单的bug修复”,亦可通过提交Issue进行方案讨论。
  3. 提交pr时,请确保您的代码符合项目的代码规范,具体参考google的开源代码规范,包括但不限于:
    • 代码格式化
    • 注释规范
    • 变量命名规范
    • 函数命名规范
    • 类命名规范
    • 接口命名规范
    • 配置参数命名规范
    • 代码流程规范
  4. 提交pr时,如果存在多个无效commit,建议您在提交pr前先进行rebase操作,合并多个commit为一个,以保持代码的简洁性和可读性,具体参考git rebase,同时,commit message也需要符合项目的代码规范,能够清晰地描述本次变更的意图和内容,格式为:<类型>: <简短描述>。 例如:

|类型|说明|示例| |--|--|--| |feat|新功能|feat: 添加用户注册功能| |fix|修复 bug|fix: 修复登录态过期问题| |docs|文档更新|docs: 更新 API 使用说明| |style|代码格式调整(不影响逻辑)|style: 调整代码缩进| |refactor|重构(非功能新增/修复)|refactor: 优化用户服务类结构| |perf|性能优化|perf: 减少数据库查询次数| |test|测试相关|test: 添加登录功能单元测试| |chore|构建/工具链变更|chore: 更新 webpack 配置| |ci|CI 配置相关|ci: 添加自动化测试流程|

开发者贡献场景主要包括:

  • Bug修复

    如果您在本项目中发现了某些Bug,希望对其进行修复,欢迎您新建Issue进行反馈和跟踪处理。

    您可以按照提交Issue/处理Issue任务指引新建Bug-Report|缺陷反馈类Issue对Bug进行描述,然后在评论框中输入“/assign”或“/assign @yourself”,将该Issue分配给您进行处理。

  • 贡献新功能

    如果您在本项目中发现了某些功能缺失,希望对其进行新增,欢迎您新建Issue进行反馈和跟踪处理。

    您可以按照提交Issue/处理Issue任务指引新建Requirement|需求建议类Issue对新增功能进行说明,并提供您的设计方案, 然后在评论框中输入“/assign”或“/assign @yourself”,将该Issue分配给您进行跟踪实现。

  • 文档纠错

    如果您在本项目中发现某些文档描述错误,欢迎您新建Issue进行反馈和修复。

    您可以按照提交Issue/处理Issue任务指引新建Documentation|文档反馈类Issue指出对应文档的问题,然后在评论框中输入“/assign”或“/assign @yourself”,将该Issue分配给您纠正对应文档描述。

  • 帮助解决他人Issue

    如果社区中他人遇到的问题您有合适的解决方法,欢迎您在Issue中发表评论交流,帮助他人解决问题和痛点,共同优化易用性。

    如果对应Issue需要进行代码修改,您可以在Issue评论框中输入“/assign”或“/assign @yourself”,将该Issue分配给您,跟踪协助解决问题。

【免费下载链接】graph-autofusionGraph-autofusion 是一个面向昇腾(Ascend)芯片的轻量级、解耦式组件集合,旨在通过自动融合技术加速模型执行。 目前已开源 SuperKernel 组件,未来将持续开放更多自动融合相关模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/graph-autofusion

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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