IREE项目从源码构建入门指南

IREE项目从源码构建入门指南

iree A retargetable MLIR-based machine learning compiler and runtime toolkit. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ire/iree

前言

IREE是一个开源的机器学习编译器运行时系统，能够将机器学习模型高效地部署到各种硬件平台上。本文将详细介绍如何从源码构建IREE项目，帮助开发者快速搭建开发环境。

环境准备

基础工具链

构建IREE需要以下基础工具：

• CMake：跨平台构建系统
• Ninja：高效的构建工具
• 编译器：推荐使用clang或MSVC

Linux系统配置

sudo apt install cmake ninja-build clang lld

macOS系统配置

brew install cmake ninja

Windows系统配置

1. 安装Visual Studio或Visual Studio Build Tools
2. 安装CMake和Ninja
3. 使用vcvarsall.bat初始化MSVC环境

源码获取与基础构建

获取源码

git clone https://github.com/iree-org/iree.git
cd iree
git submodule update --init

基础构建命令

# 配置构建
cmake -G Ninja -B ../iree-build/ .

# 执行构建
cmake --build ../iree-build/

注意：完整构建可能需要较长时间（5-10分钟在64核机器上），如果不需要编译器部分，可通过-DIREE_BUILD_COMPILER=OFF加速构建。

优化构建配置

推荐开发配置

Linux/macOS优化配置

cmake -G Ninja -B ../iree-build/ -S . \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo \
    -DIREE_ENABLE_ASSERTIONS=ON \
    -DIREE_ENABLE_SPLIT_DWARF=ON \
    -DIREE_ENABLE_THIN_ARCHIVES=ON \
    -DCMAKE_C_COMPILER=clang \
    -DCMAKE_CXX_COMPILER=clang++ \
    -DIREE_ENABLE_LLD=ON

Windows优化配置

cmake -G Ninja -B ../iree-build/ -S . \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo \
    -DIREE_ENABLE_ASSERTIONS=ON

构建类型选择

• RelWithDebInfo：推荐开发使用，平衡性能与调试信息
• Debug：包含完整调试信息，适合深度调试
• Release：优化性能，适合生产环境
• MinSizeRel：优化代码体积

使用ccache加速构建

-DCMAKE_C_COMPILER_LAUNCHER=ccache -DCMAKE_CXX_COMPILER_LAUNCHER=ccache

组件定制

IREE支持灵活的组件配置，开发者可以根据需求启用或禁用特定功能。

典型配置示例

仅启用CPU后端

cmake -G Ninja -B ../iree-build/ -S . \
    -DIREE_TARGET_BACKEND_DEFAULTS=OFF \
    -DIREE_TARGET_BACKEND_LLVM_CPU=ON \
    -DIREE_HAL_DRIVER_DEFAULTS=OFF \
    -DIREE_HAL_DRIVER_LOCAL_SYNC=ON \
    -DIREE_HAL_DRIVER_LOCAL_TASK=ON

禁用CUDA支持

cmake -G Ninja -B ../iree-build/ -S . \
    -DIREE_TARGET_BACKEND_CUDA=OFF \
    -DIREE_HAL_DRIVER_CUDA=OFF

测试与示例

运行测试

# 构建默认目标
cmake --build ../iree-build/

# 运行测试
ctest --test-dir ../iree-build/

运行完整测试

cmake --build ../iree-build --target iree-run-tests

运行示例程序

../iree-build/runtime/src/iree/runtime/demo/hello_world_embedded

Python绑定

环境准备

需要Python 3.9+环境，推荐使用虚拟环境：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 .venv\Scripts\activate.bat (Windows)

构建Python绑定

cmake -G Ninja -B ../iree-build/ \
  -DIREE_BUILD_PYTHON_BINDINGS=ON \
  -DPython3_EXECUTABLE="$(which python)" \
  .
  
cmake --build ../iree-build/

使用Python绑定

source ../iree-build/.env && export PYTHONPATH
python -c "import iree.compiler; help(iree.compiler)"
python -c "import iree.runtime; help(iree.runtime)"

ML框架导入工具

pip install -r integrations/tensorflow/test/requirements.txt
pip install integrations/tensorflow/python_projects/iree_tf
pip install integrations/tensorflow/python_projects/iree_tflite

结语

本文详细介绍了IREE项目的构建流程，从环境准备到组件定制，再到测试运行和Python绑定使用。开发者可以根据实际需求选择合适的配置选项，构建最适合自己开发环境的IREE版本。

iree A retargetable MLIR-based machine learning compiler and runtime toolkit. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ire/iree