本プロジェクトにはまだ多くの未完成の部分があります。
以下の分野でリポジトリへの貢献をお待ちしています。上記の作業を完了し、PRを提出してコミュニティと共有する意志がある場合、レビュー後、プロジェクトのホームページで貢献を認識します。
- モデル量子化推論のサポート (Int4量子化プロジェクト)
- モデルのファインチューニングデータロードの最適化（既存のdecordツールの置き換え）
- モデルのファインチューニング例 / 最適なプロンプトの実践
- 異なるデバイスでの推論適応（例: MLXフレームワーク）
- モデルに関連するツール
- CogVideoXオープンソースモデルを使用した、完全にオープンソースの最小プロジェクト
良いコードスタイルは一種の芸術です。本プロジェクトにはコードスタイルを標準化するための pyproject.toml
設定ファイルを用意しています。以下の仕様に従ってコードを整理してください。
ruffツールをインストールする
pip install ruff次に、ruff ツールを実行します
ruff check tools sat inferenceコードスタイルを確認します。問題がある場合は、ruff format コマンドを使用して自動修正できます。
ruff format tools sat inferenceコードが標準に準拠したら、エラーはなくなるはずです。
- 英語名を使用してください。ピンインや他の言語の名前を使用しないでください。すべてのコメントは英語で記載してください。
- PEP8仕様に厳密に従い、単語をアンダースコアで区切ってください。a、b、cのような名前は使用しないでください。