ort-build

โดย microsoft

สร้าง ONNX Runtime จากซอร์สโค้ด ใช้สกิลนี้เมื่อถูกขอให้ build, compile หรือสร้างไฟล์ CMake สำหรับ ONNX Runtime

npx skills add https://github.com/microsoft/onnxruntime --skill ort-build

Building ONNX Runtime

The build scripts build.sh (Linux/macOS) and build.bat (Windows) delegate to tools/ci_build/build.py.

Build phases

Three phases, controlled by flags:

  • --update — generate CMake build files
  • --build — compile (add --parallel to speed this up)
  • --test — run tests

For native builds, if none are specified (and --skip_tests is not passed), all three run by default. For cross-compiled builds, the default is --update + --build only.

When to use --update

You need --update when:

  • First build in a new build directory
  • New source files are added (some CMake targets use glob patterns, others use explicit file lists — re-run to pick up new files either way)
  • CMake configuration changes (new flags, updated CMakeLists.txt)

You do not need --update when only modifying existing .cc/.h files — just use --build. Skipping it saves time.

Examples

# Full build (update + build + test)
./build.sh --config Release --parallel
.\build.bat --config Release --parallel     # Windows

# Just regenerate CMake files
./build.sh --config Release --update

# Just compile (skip CMake regeneration and tests)
./build.sh --config Release --build --parallel

# Just run tests (after a prior build)
./build.sh --config Release --test

# Build with CUDA execution provider
./build.sh --config Release --parallel --use_cuda --cuda_home /usr/local/cuda --cudnn_home /usr/local/cuda

# Configure and build the WebGPU execution provider as a shared library (Windows)
.\build.bat --config RelWithDebInfo --build_dir .\build\WGPU --use_webgpu --build_shared_lib --update --build --parallel

# Incrementally rebuild the same WebGPU configuration after changing existing source files
.\build.bat --config RelWithDebInfo --build_dir .\build\WGPU --use_webgpu --build_shared_lib --build --parallel

# Build Python wheel
./build.sh --config Release --parallel --build_wheel

# Build a specific CMake target (much faster than a full build)
./build.sh --config Release --build --parallel --target onnxruntime_common

# Load flags from an option file (one flag per line)
./build.sh "@./custom_options.opt" --build --parallel

Key flags

FlagDescription
--configDebug, MinSizeRel, Release, or RelWithDebInfo
--parallelEnable parallel compilation (recommended)
--skip_testsSkip running tests after build
--build_wheelBuild the Python wheel package
--use_cudaEnable CUDA EP. Requires --cuda_home/--cudnn_home or CUDA_HOME/CUDNN_HOME env vars. On Windows, only cuda_home/CUDA_HOME is validated.
--target TBuild a specific CMake target (requires --build; e.g., onnxruntime_common, onnxruntime_test_all)
--use_webgpuEnable WebGPU EP. To run its tests locally on Linux without a GPU, see the webgpu-local-testing skill.
--cmake_extra_defines onnxruntime_QUICK_BUILD=ONFaster CUDA build: instantiates a reduced kernel set. Side effect: Flash is compiled for head_dim 128 only, so most attention shapes fall back to MEA (changes which attention kernel is compiled/dispatched). Don't use it to characterize Flash-vs-arch behavior.
--build_dirBuild output directory

Build output path

Default: build/<Platform>/<Config>/ where Platform is Linux, MacOS, or Windows.

With Visual Studio multi-config generators, the config name appears twice (e.g., build/Windows/Release/Release/).

It may be customized with --build_dir. For example, --build_dir .\build\WGPU --config RelWithDebInfo creates the CMake build tree at build/WGPU/RelWithDebInfo/; Visual Studio places final binaries in its RelWithDebInfo/ subdirectory. The --build_shared_lib flag in the WebGPU example is optional and is only needed when building the ONNX Runtime DLL.

Agent tips

  • Activate a Python virtual environment before building. See "Python > Virtual environment" in AGENTS.md.
  • Build flags can silently reroute which kernel/code path executes. A build option can change which kernel is compiled, and therefore which code path actually runs — so a CI failure can live in a different code path than your local build exercises. Before hypothesizing a hardware- or algorithm-specific cause (e.g. "this GPU arch miscomputes"), first identify which kernel actually ran for the failing configuration (see the ort-test skill → "Verify which path/kernel actually executed"). Concrete instance: onnxruntime_QUICK_BUILD=ON compiles FlashAttention for head_dim 128 only, so most attention shapes silently dispatch to Memory-Efficient Attention instead of Flash — details in the cuda-attention-kernel-patterns skill.
  • Prefer python tools/ci_build/build.py directly over build.bat/build.sh when redirecting output. The .bat wrapper runs in cmd.exe, which breaks PowerShell redirection.
  • Redirect output to a file (e.g., > build_log.txt 2>&1). Build output is large and will overflow terminal buffers.
  • Run builds in the background — a full build can take tens of minutes to over an hour. Poll the log for "Build complete" or errors.
  • Use --parallel by default unless the user says otherwise.
  • Ask the user what they want to build (config, execution providers, wheel, etc.) if not clear from their prompt.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development