Repository for MLCommons Chakra schema and tools

mlcommons/chakra は初心者に優しい?

mlcommons/chakra への外部コントリビューターの PR が最近は少なく、どのくらいマージされるかはまだ言えません。 初心者向けの issue が現在 3 件オープンです。

スター
201
フォーク
87
オープンの初心者向け issue
3
索引済み issue
73
平均マージ
6日 43分
マージ済み PR(30日)
2
主要言語
Python
ライセンス
Apache-2.0
最終 GitHub push
2026年10月23日
最新の索引
2026年9月19日
コントリビューションガイド
コントリビューションガイド
行動規範
行動規範がありません
初心者向けラベル
help wanted

mlcommons/chakra にコントリビュートするには

  1. まずコントリビューションガイドを読みましょう。変更の提案、テスト、レビューの進め方が書かれています。
  2. あなたのコントリビュートはプロジェクトの Apache-2.0 ライセンスで公開されます。
  3. 下にある 3 件の初心者向けのオープンな issue から 1 つ選び、作業を始める前に取り組みたいとコメントしましょう。
issue を読み込んでいます

誰かが対応中かもしれないイシューは最後に並べています。 すべて日付順に表示

  • Remove gRPC code generation
    オープン

    難易度 3/5 半日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#252 ·

  • Clean pypi and stale branches
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 22/100

    mlcommons/chakra#251 ·

  • Goal 7: Cleanup
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 12/100

    mlcommons/chakra#250 ·

  • Update documentation
    オープン

    難易度 3/5 半日 初心者へのやさしさ 45/100

    mlcommons/chakra#249 ·

  • Goal 6: Documentation
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 28/100

    mlcommons/chakra#248 ·

  • Trusted publishing
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 30/100

    mlcommons/chakra#247 ·

  • Release notes from PR titles
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100

    mlcommons/chakra#246 ·

  • Release workflow
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 22/100

    mlcommons/chakra#245 ·

  • Goal 5: Velocity
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 12/100

    mlcommons/chakra#244 ·

  • Enforce additional merge checks
    オープン

    難易度 2/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#243 ·

  • Add code formatting check
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 68/100

    mlcommons/chakra#242 ·

  • Goal 4: Merge gates
    オープン

    難易度 4/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 22/100

    mlcommons/chakra#241 ·

  • Goal 3: Imports
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 12/100

    mlcommons/chakra#240 ·

  • Goal 2: Package Identity
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 12/100

    mlcommons/chakra#238 ·

  • Handle et_replay installation
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 18/100

    mlcommons/chakra#237 ·

  • Record the clean-install time baseline before the dependency changes
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 65/100

    mlcommons/chakra#236 ·

  • Proper versioning
    オープン
    enhancement feature help wanted packaging

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#232 · コメント 4 件 ·

  • Replace the sys.path workaround for imports between generated protobuf modules
    オープン
    enhancement packaging

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#230 · コメント 2 件 ·

  • Single shared build script for the C++ feeder
    オープン
    enhancement packaging

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 57/100

    mlcommons/chakra#228 · コメント 1 件 ·

  • clean-install check
    オープン
    enhancement packaging

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 57/100

    mlcommons/chakra#227 ·

  • Storage I/O tracing
    オープン

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#222 · リアクション 1 件 ·

  • Interval between highest level CPU op not captured correctly
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#220 ·

  • Question: Does Chakra support alltoallv collective communication?
    オープン
    question

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 30/100

    mlcommons/chakra#209 ·

  • No module named 'chakra.et_generator'
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#208 ·

  • TensorRT-LLM
    オープン
    question

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 20/100

    mlcommons/chakra#207 ·

  • ET for Multiple Training Jobs
    オープン
    question

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#205 ·

  • Variable ETFeederNode::num_ops_ can have uninitialized value
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 48/100

    mlcommons/chakra#201 · コメント 3 件 ·

  • Should install param with pip install
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 42/100

    mlcommons/chakra#200 ·

  • Converting to Chakra Execution Trace with chakra_converter failed with unsupported schema version '1.0.1'.
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 38/100

    mlcommons/chakra#198 ·

  • trace_linker: An error occurred when following the user-guide
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#197 · コメント 1 件 ·

  • wrong linkage between GPU ops and their CPU parents
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 45/100

    mlcommons/chakra#196 · コメント 6 件 ·

  • Protobuf version mismatch
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#195 · コメント 6 件 ·

  • trace_linker: [WARNING]: No CUDA runtime operator found for correlation ID
    オープン
    question

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#194 · コメント 3 件 ·

  • wiki -Chakra Execution Trace Collection have some errors
    オープン

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 45/100

    mlcommons/chakra#192 ·

  • chakra_converter PyTorch - conversion failed to due to Cyclic dependecny in DAG
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#189 · コメント 1 件 ·

  • How to i enable logging ( logging.debug ) prints
    オープン
    question

    難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 30/100

    mlcommons/chakra#188 · コメント 1 件 ·

  • Progress bar for chakra trace link converter
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 42/100

    mlcommons/chakra#187 · コメント 1 件 · リアクション 2 件 ·

  • Lack of GPU comm to compute dependency.
    オープン
    question

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#186 · コメント 1 件 ·

  • How to view the contents of the .et file directly
    オープン
    question

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#179 · コメント 2 件 ·

  • Kineto collection of nccl:coalesced don't record metadata
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#178 ·

  • what do I specify for the argument --rank when linking the traces on single node single gpu?
    オープン
    question

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 30/100

    mlcommons/chakra#175 · コメント 1 件 ·

  • Chakra Module Missing Issue
    オープン
    question

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 28/100

    mlcommons/chakra#174 · コメント 3 件 ·

  • About chakra_trace_link
    オープン
    question

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#173 · コメント 1 件 ·

  • Communication Nodes Incorrectly Marked as COMP_NODE
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 28/100

    mlcommons/chakra#172 · コメント 1 件 ·

  • Synthesize Chakra ET Using Generative AI models
    オープン
    question

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 20/100

    mlcommons/chakra#170 · コメント 1 件 ·

  • About obtaining ET before execution
    オープン
    question

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#168 · コメント 1 件 · リアクション 1 件 ·

  • Incorrect JSON format during Pytorch Execution Trace generation
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 42/100

    mlcommons/chakra#166 · コメント 4 件 ·

  • Do we have to do tracing in a real system when we try to analyze a 10,000 GPUs training system?
    オープン
    question

    難易度 5/5 1週間以上 初心者へのやさしさ 25/100

    mlcommons/chakra#164 · コメント 3 件 · リアクション 3 件 ·

  • Traces without ProfilerStep no longer convertible since addition of HTA
    オープン

    難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 35/100

    mlcommons/chakra#162 · コメント 1 件 ·

  • NCCL:Broadcast collectives are missing from the converted trace but present in the trace_link
    オープン

    難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 42/100

    mlcommons/chakra#161 · コメント 5 件 ·

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