Finally I have Onnxruntime recipe
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- android, cmake, numpy, opencv, python
調査の方向性
まず、daslearning-org/vision-ai の onnx/p4a_local_recipes/onnxruntime にあるカスタムレシピを確認し、CMake と wheel のビルド手順を含めて読み、その後 issue #3203 に記載されている制約を確認します。python-for-android 用の Android レシピを確認し、そのビルド要件と制限事項に明確に対処できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Background
- Onnxruntime is an an open-source, high-performance inference engine that accelerates machine learning models in the Open Neural Network Exchange (ONNX) format.
- Building it for
androidwas a huge challenge. I have followed some patterns fromtermux-packages& after many days of hit-n-try, I was able to build it.
Custom recipe link
- Here is my open-source project on
onnxruntime& here is the recipe link which builds thecmakepart first & then it build the wheel. - You can try my app from releases.
Constraints
- I am currently building on
numpy 1.26.5due to #3203 issue as I also needopencvin my project. - Another one is, currently it is built using
ndk 25band that problem is also written in the above mentioned issue.
My thoughts
I'm not a build expert on cmake, wheel etc. I tried my best to make it work and I am sure that the developers can make it more robust.
Please feel free to let me know your thoughts. Thank you
- 主要言語
- Python
- スター
- 8.9k
- フォーク
- 2k
- 平均マージ
- 5日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 8
環境構築
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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