tripy-documentation

bởi nvidia

Viết tài liệu API cho nvtripy theo quy ước của dự án. Sử dụng khi: viết docstring cho ops hoặc modules, thêm ví dụ mã, sử dụng…

npx skills add https://github.com/nvidia/tensorrt-incubator --skill tripy-documentation

API Documentation for nvtripy

When to Use

  • Writing or updating docstrings for public API functions, classes, or modules
  • Adding working code examples to documentation
  • Choosing the correct document_under path for @export.public_api
  • Understanding how documentation is generated and built

Documentation Pipeline

  1. @export.public_api(document_under="...") registers APIs in PUBLIC_APIS list
  2. docs/generate_rsts.py reads PUBLIC_APIS and generates .rst files in the docs hierarchy
  3. Sphinx builds the final HTML docs from those .rst files
  4. Docstring code examples are extracted and validated during testing

@export.public_api Parameters

@export.public_api(
    document_under="operations/functions",   # Doc hierarchy path
    autodoc_options=[":special-members:"],    # Sphinx autodoc options
    bypass_dispatch=True,                     # Skip function registry overhead
)

document_under Path Conventions

PathUse For
"operations/functions"General tensor operations (softmax, reshape, etc.)
"operations/initializers"Tensor creation (ones, zeros, full, arange)
"operations/modules"Neural network modules (Linear, LayerNorm, etc.)
"compiling_code/compile.rst"Compilation-related APIs
"compiling_code/input_info/index.rst"InputInfo and related classes
"config.rst"Configuration variables

The path creates a directory structure: "operations/functions"operations/functions/<name>.rst.

APIs targeting the same .rst file render on the same page.

autodoc_options

  • [":special-members:"] — Include __init__, __call__, etc.
  • [":no-members:", ":no-special-members:"] — Show only the class/module itself
  • [":no-value:"] — Hide the default value of a variable

bypass_dispatch

  • True on a function: Disables the function registry's overload dispatch and type-checking (performance optimization)
  • True on a class: Bypass dispatch for ALL methods
  • ["__init__", "__call__"]: Bypass only for listed methods

Docstring Format

Functions

def my_op(input: "nvtripy.Tensor", dim: int = 0) -> "nvtripy.Tensor":
    r"""
    Brief one-line description of what the function does.

    Longer description with math if applicable:

    :math:`\text{my_op}(x) = f(x)`

    Args:
        input: The input tensor.
        dim: The dimension to operate along.

    Returns:
        A tensor of the same shape as the input.

    .. code-block:: python
        :linenos:

        input = tp.iota([2, 3], dtype=tp.float32)
        output = tp.my_op(input, dim=0)

        assert tp.allclose(output, expected)

    .. seealso:: :func:`related_func`, :class:`RelatedClass`
    """

Classes (Modules)

class MyModule(Module):
    r"""
    Brief description with math notation.

    :math:`\text{MyModule}(x) = xW^T + b`
    """

    dtype: datatype.dtype
    r"""The data type used to perform the operation."""

    weight: Tensor
    r"""The :math:`W` parameter of shape :math:`[\text{out}, \text{in}]`."""

    def __init__(self, features: int, dtype: datatype.dtype = datatype.float32) -> None:
        r"""
        Args:
            features: Size of the feature dimension.
            dtype: The data type for parameters.

        .. code-block:: python
            :linenos:

            module = tp.MyModule(3)
            module.weight = tp.iota(module.weight.shape)

            input = tp.iota((2, 3))
            output = module(input)

            assert cp.from_dlpack(output).get().shape == (2, 3)

            torch_out = torch.nn.functional.my_op(torch.from_dlpack(input))  # doc: omit
            assert np.allclose(cp.from_dlpack(output).get(), cp.from_dlpack(torch_out).get())
        """

Code Example Conventions

Required elements

  1. Setup: Create inputs using tp.iota(), tp.ones(), tp.zeros(), or tp.Tensor()
  2. Operation: Call the function/module under test
  3. Assertion: Verify the result with assert (using tp.allclose, np.array_equal, or shape checks)

Available imports in code blocks

Code examples automatically have access to:

  • tp (nvtripy)
  • np (numpy)
  • cp (cupy)
  • torch

Special directives

  • # doc: omit — Line is excluded from rendered documentation but still executes
  • # doc: no-print-locals <var> — Suppresses automatic printing of the variable
  • :linenos: — Always include for numbered lines

Cross-references

  • :func:function_name`` — Link to a function
  • :class:ClassName`` — Link to a class
  • :math:expression`` — Inline LaTeX math
  • .. seealso:: :func:related`" — "See also" section at the end

Math notation

Use r""" raw strings for docstrings containing :math: to avoid backslash issues.

LaTeX examples:

  • Inline: :math:\text{softmax}(x_{i})``
  • Block: Use \Large / \normalsize for fraction sizing
  • Common: :math:\bar{x} (mean), `:math:`\sigma^2 (variance), :math:\epsilon`` (epsilon)

Checklist

  • @export.public_api(document_under="...") with correct hierarchy path
  • Docstring uses r""" if it contains :math: directives
  • Args section documents all parameters with types
  • Returns section describes output shape/type
  • .. code-block:: python with :linenos: and working assertions
  • .. seealso:: links to related functions/classes
  • Field docstrings for all dataclass fields on modules
  • # doc: omit for verification-only lines that shouldn't appear in docs

Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…