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 # MindFormers贡献指南
 
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+[![查看源文件](https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg)](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/docs/mindspore/source_zh_cn/mindformers/faq/mindformers_contribution.md)
+
+## 上传模型至社区的要求
+用户可以将自定义模型上传至openMind社区进行托管。
+### 1. Mindformers内置模型
+1. 若用户的自定义模型使用了Mindformers提供的内置模型，即模型代码位于mindformers/models下的模型，且对模型结构代码未进行任何修改，则只需上传模型的权重文件和配置即可。
+如用户使用Mindformers的内置Llama-7B模型，进行了微调训练，想分享微调后的模型权重，那么上传模型配置和权重文件即可。
+下面是保存模型配置和权重的代码
+
+```python
+import mindspore as ms
+from mindformers import LlamaConfig, LlamaForCausalLM
+
+# 自定义超参的LlamaConfig
+config = LlamaConfig()
+
+# 初始化模型
+model = LlamaForCausalLM(config)
+
+# 加载自定义权重
+ms.load_checkpoint("path/model.ckpt", model)
+
+# 保存预训练模型
+model.save_pretrained("./my_llama", save_json=True)
+```
+2. 保存后可使用openmind_hub库，进行模型上传
+
+```python
+from openmind_hub import MdsApi
+
+# 创建MdsApi实例，使用特定的token
+api = MdsApi(token="xxx")
+
+# 上传文件到openmind_hub
+api.upload_file(
+    path_or_fileobj="./my_llama/config.json",
+    path_in_repo="config.json",
+    repo_id="username/test-dataset",
+)
+
+```
+### 2. 自定义模型
+若用户有自定义的模型代码，则需要同时上传模型代码文件，并在json配置文件中添加映射，使其可以通过Auto类导入。
+#### 命名规则
+上传到社区的自定义代码文件，一般有统一的命名规则，假设自定义模型名为xxx，其代码命名应当如下
+
+```
+---- xxx
+|-configuration_xxx.py # Config类代码文件
+|-modeling_xxx.py # Model类代码文件
+|-tokenization_xxx.py # Tokenizer代码文件
+```
+#### 添加映射
+为让Auto类使用时，能够顺利找到用户自定义的模型类，需要在config.json文件中，添加auto映射。添加内容如下
+
+```json
+{
+  "auto_map": {
+    "AutoConfig": "configuration_xxx.MyConfig",
+    "AutoModel": "modeling_xxx.MyModel",
+    "AutoModelForCausalLM": "modeling_xxx.MyModelForCausalLM"
+  }
+}
+```
+#### 上传模型
+可使用openmind_hub库，进行模型上传
+
+```python
+from openmind_hub import MdsApi
+
+# 创建MdsApi实例，使用特定的token
+api = MdsApi(token="xxx")
+
+# 调用upload_file方法上传文件到openmind_hub
+api.upload_file(
+    path_or_fileobj="./my_llama/config.json",  # 指定本地文件路径
+    path_in_repo="config.json",               # 指定在仓库中的路径
+    repo_id="username/test-dataset"           # 指定目标仓库的ID
+)
+```
+
+##  贡献代码至MindFormers
+### 代码风格要求
+请遵循此风格，以便Mindformers审查、维护和开发。
+- 编码指南
+Mindformers社区使用`Python PEP 8` 编码风格。建议在IDE中安装以下插件，用于检查代码格式：`Lizard`、`ShellCheck` 和`PyLint`。
+- 单元测试指南
+Mindformers社区使用Python单元测试框架pytest。注释名称需反映测试用例的设计意图。
+重构指南
+我们鼓励开发人员重构我们的代码，以消除代码坏味道。所有代码都要符合编码风格和测试风格，重构代码也不例外。无注释的代码行（nloc）的Lizard阈值为100，圈复杂度（cnc）的阈值为20。当收到Lizard警告时，必须重构要合并的代码。
+- 文档指南
+
+我们使用MarkdownLint来检查Markdown文档格式。基于默认配置修改了以下规则
+	- MD007（无序列表缩进）：参数indent设置为4，表示无序列表中的所有内容都需要缩进4个空格。
+	- MD009（行尾空格）：参数br_spaces设置为2，表示行尾可以有0或2个空格。
+	- MD029（有序列表的序列号）：参数style设置为ordered，表示升序。
+
+### Fork-Pull 开发模型指导
+- Fork Mindformers代码仓
+在提交代码至Mindformers项目之前，请确保已fork此项目到您自己的代码仓。Mindformers代码仓和您自己的代码仓之间可能会并行开发，请注意它们之间的一致性。
+- 克隆远程代码仓
+如果您想将代码下载到本地计算机，最好使用git方法
+
+```
+# 在Gitee上克隆仓库
+git clone https://gitee.com/(insert_your_forked_repo)/mindformers.git
+```
+- 本地开发代码
+为避免分支不一致，建议切换到新分支
+
+```
+git checkout -b {新分支名称} origin/dev
+```
+- 提交PR到MindSpore代码仓
+在最后一步中，您需要在新分支和Mindformers主分支之间拉取比较请求。完成拉取请求后，Jenkins CI将自动设置，进行构建测试。PR应该尽快合并到上游dev分支中，以降低合并的风险。
+
+```
+# 添加所有更改到暂存区
+git add
+
+# 查看更新状态
+git status
+
+# 提交更改，使用-m选项添加commit标题
+git commit -m "你的commit标题"
+
+# 添加commit的具体描述，使用-s选项添加签名，-amend选项修改最近一次提交
+git commit -s --amend
+
+# 推送更改到远程仓库的新分支
+git push origin {新分支名称}
+
+```
+
+### 文件及代码格式
+若希望将自定义模型合入Mindformers代码仓库，需要注意几点
+1.	文件格式及位置要遵循规范
+2.	将新模型在代码中进行注册，以适配高阶接口使用
+#### 文件格式及位置
+1. 模型代码文件统一放置于mindformers/models文件夹下，格式如下
+```plaintext
+mindformers/models
+├── XXX
+| ├── init.py
+| ├── convert_weight.py # Torch权重转MindSpore权重脚本（迁移模型需提供）
+| ├── convert_reversed.py # MindSpore权重转Torch权重脚本（迁移模型需提供）
+| ├── configuration_xxx.py # Config类代码文件
+| ├── modeling_xxx.py   # Model类代码文件
+| └── tokenization_xxx.py # Tokenizer代码文件
+```
+2. 模型文档放置于docs/model_cards文件夹下
+```plaintext
+docs/model_cards
+├── XXX.md
+```
+#### 注册机制
+1. 使用MindFormerRegister类进行注册
+需要将自定义模型的主要类通过该类进行注册，实例如下
+
+```python
+from mindformers.tools.register import MindFormerRegister, MindFormerModuleType
+
+@MindFormerRegister.register(MindFormerModuleType.CONFIG)
+class LlamaConfig(PretrainedConfig):
+    pass
+
+```
+
+```python
+class MindFormerModuleType:
+    TRAINER = 'trainer'
+    PIPELINE = 'pipeline'
+    PROCESSOR = 'processor'
+    TOKENIZER = 'tokenizer'
+    DATASET = 'dataset'
+    MASK_POLICY = 'mask_policy'
+    DATASET_LOADER = 'dataset_loader'
+    DATASET_SAMPLER = 'dataset_sampler'
+    TRANSFORMS = 'transforms'
+    ENCODER = 'encoder'
+    MODELS = 'models'
+    MODULES = 'modules'
+    TRANSFORMER = 'transformer'
+    BASE_LAYER = 'base_layer'
+    CORE = 'core'
+    HEAD = 'head'
+    LOSS = 'loss'
+    LR = 'lr'
+    OPTIMIZER = 'optimizer'
+    CONTEXT = 'context'
+    CALLBACK = 'callback'
+    WRAPPER = 'wrapper'
+    METRIC = 'metric'
+    CONFIG = 'config'
+    TOOLS = 'tools'
+    FEATURE_EXTRACTOR = 'feature_extractor'
+```
+
+## 提交PR的要求
+### 提交的PR要求只有一个commit
+对于多commit的PR，请使用`git rebase` 命令将多个commit合并为一个
+例如使用
+
+```
+git rebase -i HEAD^3
+```
+可以看到
+```
+pick 1234567 添加新功能A
+pick 89abcdef 修复了功能A中的bug
+pick 01234567 对功能A进行了一些优化
+```
+squash合并commit（可简化为 s，p等简写）
+```
+pick 1234567 添加新功能A
+squash 89abcdef 修复了功能A中的bug
+squash 01234567 对功能A进行了一些优化
+```
+### PR描述
+请使用以下md模板
+```
+### 相关的Issue
+
+
+### 原因（目的、解决的问题等）
+
+
+### 描述（做了什么，变更了什么）
+
+
+### check list
+
+#### 是否完成方案评审或问题根因分析（Y/N）
+
+#### 是否完成了功能模块的UT/ST，并执行通过，附上结果（Y/N）
+
+#### 是否涉及公共组件或对外接口修改，涉及时需给出修改范围和影响评估（Y/N）
+
+#### 是否涉及资料修改，涉及时需同步修改（Y/N）
+
+```
+对于文档的合入，可以使用 `code_docs_xxx`前缀跳过NPU门禁检查
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