Pytorch Skills

PyTorch ऑपरेटरों में अहस्ताक्षरित पूर्णांक (uint) प्रकार का समर्थन जोड़ने के लिए AT_DISPATCH मैक्रोज़ को अपडेट करें। uint16, uint32, uint64 प्रकारों का समर्थन जोड़ते समय उपयोग करें।

AOTInductor (AOTI) त्रुटियों और क्रैश को डीबग करें। AOTI सेगफॉल्ट, डिवाइस बेमेल त्रुटियों, स्थिरांक लोडिंग विफलताओं, या रनटाइम त्रुटियों का सामना करने पर उपयोग करें…

PyTorch AT_DISPATCH मैक्रोज़ को ATen C++ कोड में AT_DISPATCH_V2 प्रारूप में बदलें। AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND*, AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES*, या… का पोर्टिंग करते समय उपयोग करें।

ऑनकॉल:डिस्ट्रिब्यूटेड कतार में मुद्दों का उप-त्रैज करता है, डिस्ट्रिब्यूटेड मॉड्यूल लेबल असाइन करके, उप-ऑनकॉल को रूट करके, और त्रैज किए गए के रूप में चिह्नित करके। उपयोग तब करें जब किसी मुद्दे में...

PyTorch फ़ंक्शन और विधियों के लिए PyTorch परंपराओं का पालन करते हुए docstrings लिखें। PyTorch कोड में docstrings लिखते या अपडेट करते समय उपयोग करें।

PyTorch में अप्रलेखित सार्वजनिक APIs को docs/source/conf.py में coverage_ignore_functions और coverage_ignore_classes से फ़ंक्शन हटाकर, चलाकर दस्तावेज़ित करें…

PyTorch ऑपरेटरों के लिए Metal/MPS कर्नेल लिखें। ऑपरेटरों में MPS डिवाइस समर्थन जोड़ते समय, Metal शेडर लागू करते समय, या CUDA कर्नेल को Apple में पोर्ट करते समय उपयोग करें…

PyTorch पुल अनुरोधों की कोड गुणवत्ता, परीक्षण कवरेज, सुरक्षा और पिछड़ी संगतता के लिए समीक्षा करें। PRs की समीक्षा करते समय, कोड परिवर्तनों की समीक्षा करने के लिए कहने पर उपयोग करें,…

PyTorch 2 कंपाइलर स्टैक की विफलताओं को डीबग करें, जिसमें Dynamo ग्राफ ब्रेक, Inductor कोडजन त्रुटियाँ, AOTAutograd क्रैश और सटीकता बेमेल शामिल हैं। इसका उपयोग तब करें जब...

सभी फ़ंक्शन, क्लास और विशेषताओं के लिए आवश्यक एनोटेशन के साथ सख्त Pyrefly प्रकार जाँच का उपयोग करने के लिए फ़ाइल को माइग्रेट करें।

GitHub मुद्दों के पुनरुत्पादन को लाएँ, विश्लेषण करें, पुनरुत्पादित करें और न्यूनतम करें। इसका उपयोग तब करें जब किसी मुद्दे के पुनरुत्पादन की जाँच करने, पुनरुत्पादन को न्यूनतम करने, बग रिपोर्ट का विश्लेषण करने, या… के लिए कहा जाए।

क्लॉड कोड के लिए अच्छी तरह से संरचित एजेंट स्किल बनाने की मार्गदर्शिका, जिसमें सर्वोत्तम प्रथाएँ और मान्यता शामिल है। पूर्ण स्किल जीवनचक्र को कवर करती है: स्कोपिंग, फ़ाइल संरचना, YAML फ्रंटमैटर मान्यता, सामग्री संगठन और परीक्षण प्रक्रियाएँ। सख्त नामकरण नियम (लोअरकेस, हाइफ़न, अधिकतम 64 वर्ण) और विवरण आवश्यकताएँ (विशिष्ट ट्रिगर, फ़ाइल प्रकार, "क्या" और "कब" खं

GitHub मुद्दों को ऑनकॉल टीमों को रूट करके, लेबल लगाकर और प्रश्नों को बंद करके ट्राइएज करता है। नए PyTorch मुद्दों को प्रोसेस करते समय या किसी मुद्दे को ट्राइएज करने के लिए कहने पर उपयोग करें…