Taichi 开源项目教程
2024-09-27 09:51:02作者:蔡怀权
1. 目录结构及介绍
仓库 yuanming-hu/taichi 是 taichi-dev/taichi 的一个fork,以下主要基于原项目结构进行说明。 Taichi的核心目标在于提供高性能的数值计算能力,特别是在Python环境下利用GPU和CPU资源。下面简要介绍一下关键的目录结构:
- benchmarks # 性能测试基准
- benchmarks # (重复项,可能是误列)
- c_api # C接口相关
- ci # 持续集成配置
- cmake # CMake构建系统相关文件
- conda # Conda环境配置
- cpp_examples # C++示例代码
- docs # 文档资料
- external # 外部依赖或库
- misc # 杂项文件
- python # Python相关的源码和模块
- scripts # 脚本工具
- taichi # Taichi核心源代码
- tests # 测试套件
- clang-format # Clang格式化工具配置
- clang-tidy # Clang静态分析工具配置
- git-blame-ignore-revs # Git忽略修订号配置
- gitignore # .gitignore文件
- gitmodules # Git子模块配置
- pre-commit-config.yaml # Pre-commit配置文件
- pylintrc # Pylint检查规则配置
- CMakeLists.txt # CMake主列表文件
- CODE_OF_CONDUCT.md # 项目行为准则
- CONTRIBUTING.md # 贡献指南
- LICENSE # 许可证文件(Apache-2.0)
- MANIFEST.in # 包含在分发包内的额外文件清单
- README.md # 项目简介
- build.py # 构建脚本
- netlify.toml # Netlify部署配置
- pyproject.toml # Python项目配置,用于依赖管理
- requirements_dev.txt # 开发环境依赖
- requirements_test.txt # 测试环境依赖
- setup.cfg # Python配置文件
- setup.py # Python设置脚本
- version.txt # 版本信息
- vs-chromium-project.txt # Visual Studio Chromium项目配置
2. 项目启动文件介绍
虽然直接的“启动文件”可能不那么直观,但通常开发者通过以下几个步骤开始使用Taichi:
-
入口点: 对于用户来说,常常从安装Taichi库开始:
pip install taichi安装后,通过Python脚本来启动项目,例如,在示例中,一个典型的启动可能涉及导入
taichi库并调用相应的函数或进入演示模式:import taichi as ti ti.init(arch=ti.gpu) # 接着是具体的程序代码... -
示例脚本: 仓库中
python/examples目录下提供了多个示例作为启动点,如simulation/fractal.py用于快速展示Taichi的能力。
3. 项目的配置文件介绍
-
CMakeLists.txt 和 setup.py: 分别用于构建C++部分和Python包。对于开发者想要自定义编译选项或打包时非常关键。
-
pyproject.toml: 根据PEP 517和PEP 518, 用于现代Python项目的元数据声明和依赖管理。
-
requirements.txt*: 包含了项目的开发和测试依赖,这对于确保开发环境的一致性至关重要。
-
pre-commit-config.yaml: 自动化代码风格检查配置,保证提交的质量和一致性。
-
CODE_OF_CONDUCT.md 和 CONTRIBUTING.md: 规定了社区的行为标准和贡献指导原则,对参与项目的贡献者尤为重要。
请注意,实际操作时,应详细查阅项目文档以获取最准确的信息。这个概览旨在提供一个快速的导航和理解起点。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
297
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
152
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
608
191
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
591
128
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
496
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
47
77
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
179
64
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
456