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https://github.com/THUDM/CogVideo.git
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# コントリビューションガイド
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本プロジェクトにはまだ多くの未完成の部分があります。
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以下の分野でリポジトリへの貢献をお待ちしています。上記の作業を完了し、PRを提出してコミュニティと共有する意志がある場合、レビュー後、プロジェクトのホームページで貢献を認識します。
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## モデルアルゴリズム
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- モデル量子化推論のサポート (Int4量子化プロジェクト)
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- モデルのファインチューニングデータロードの最適化（既存のdecordツールの置き換え）
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## モデルエンジニアリング
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- モデルのファインチューニング例 / 最適なプロンプトの実践
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- 異なるデバイスでの推論適応（例: MLXフレームワーク）
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- モデルに関連するツール
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- CogVideoXオープンソースモデルを使用した、完全にオープンソースの最小プロジェクト
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## コード標準
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良いコードスタイルは一種の芸術です。本プロジェクトにはコードスタイルを標準化するための `pyproject.toml`
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設定ファイルを用意しています。以下の仕様に従ってコードを整理してください。
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1. `ruff` ツールをインストールする
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```shell
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pip install ruff
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```
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次に、`ruff` ツールを実行します
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```shell
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ruff check tools sat inference
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```
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コードスタイルを確認します。問題がある場合は、`ruff format` コマンドを使用して自動修正できます。
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```shell
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ruff format tools sat inference
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```
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コードが標準に準拠したら、エラーはなくなるはずです。
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## 命名規則
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1. 英語名を使用してください。ピンインや他の言語の名前を使用しないでください。すべてのコメントは英語で記載してください。
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2. PEP8仕様に厳密に従い、単語をアンダースコアで区切ってください。a、b、cのような名前は使用しないでください。
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