automake大杂烩

从网上多篇文章综合而来:

(一)完整的从头开始生成:

1.进入源码目录,执行autoscan,得到configure.scan文件。对此文件进行修改,然后改名为configure.ac。修改后的configure.scan文件如下:

# Process this file with autoconf to produce a configure script.

AC_PREREQ(2.61)



# 修改模块名,版本号,bug report为自己所需的内容
AC_INIT(am_test, 1.0, none)



# !!!手工添加此句以支持automake
AM_INIT_AUTOMAKE(am_test, 1.0)



# 一个有效的源代码文件。无需改动
AC_CONFIG_SRCDIR([src/t1.h])
AC_CONFIG_HEADER([config.h])



# Checks for programs.

# 检测g++编译器。如果代码中有c++代码scan时会自动添加
AC_PROG_CXX



# 检测gcc编译器。如果代码中有c代码scan时会自动添加
AC_PROG_CC



# Checks for libraries.

# 检测pthread库是否存在

# AC_CHECK_LIB(库名称,需要库中的函数,[如果找到,[如果没找到]])
AC_CHECK_LIB(pthread, pthread_create, HAVE_PTHREAD=yes,HAVE_PTHREAD=no)
if test "$HAVE_PTHREAD" = "no"; then
AC_MSG_ERROR([pthread is required])
fi
PTHREAD_LIBS=-lpthread

# AC_SUBST 定义的变量可以在Makefile.am中使用
AC_SUBST(PTHREAD_LIBS)



# 检测使用pkg-config管理的库是否存在

# PKG_CHECK_MODULES(VARIABLE-PREFIX, MODULES, [action-if-found], [action-if-not-fount])

# 使用检测png库作为例子

PNG_VER=0.2
PKG_CHECK_MODULES(PNG, libpng >= $PNG_VER, HAVE_PNG=yes, HAVE_PNG=no)
AC_SUBST(PNG_LIBS)
AC_SUBST(PNG_CFLAGS)
if test "$HAVE_PNG" = "no"; then
AC_MSG_ERROR([png = $PNG_VER is required])
fi



# Checks for header files.

# Checks for typedefs, structures, and compiler characteristics.

# Checks for library functions.



# Config file name
AC_CONFIG_FILES(Makefile)



AC_OUTPUT

2.运行aclocal -> 处理本地宏定义

3.autoconf -> 生成configure文件

4.autoheader -> 生成config.h.in文件

5.创建Makefile.am文件。automake会根据此文件生成Makefile.in文件

# 要生成的可执行文件名

bin_PROGRAMS= am_exe



# 生成此文件所需要的源文件
am_exe_SOURCES= src/main.c \
src/t1.c \
src/t2.cpp \
src/tt.c



# 要额外链接的静态库

am_exe_LDADD=



# 要额外链接的动态库。PTHREAD_LIBS, PNG_LIBS在configure.ac中使用AC_SUBST()指定
am_exe_LDFLAGS=$(PTHREAD_LIBS) $(PNG_LIBS)



# 传给gcc的编译标志
am_exe_CFLAGS=$(PNG_CFLAGS)



# 传给g++的编译标志
am_exe_CXXFLAGS=$(PNG_CFLAGS)

6.touch README NEWS AUTHORS ChangeLog 创建gnu标准的文件。如果不加这些文件就要在Makefile.am最后增加:AUTOMAKE_OPTIONS=foreign


7.automake --add-missing --copy 根据Makefile.am 生成Makefile.in文件

8.运行configure文件根据Makefile.in生成实际的Makefile

9.编写autogen.sh,然后chmod a+x autogen.sh

aclocal
autoheader
#libtoolize --force #如果使用libtool
automake --add-missing --copy
autoconf

(二)新加代码文件:

修改Makefile.am,然后执行autogen.sh

(三)新加库引用:

修改configure.ac,增加库的检测

执行autogen.sh
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用Automake来构建或管理本地大模型项目。首先,我得回忆一下Automake的基本概念和作用。Automake是GNU构建系统的一部分,通常与Autoconf一起使用,用于自动生成符合GNU标准的Makefile文件。用户提到的是本地大型模型项目,可能涉及大量代码和依赖,所以构建系统的管理尤为重要。 首先,我需要确认用户的需求。他们可能有一个大型的机器学习模型项目,比如用C++或Python编写的,需要自动化编译、测试和安装流程。Automake主要用于C/C++项目,但如果是Python项目的话,可能需要其他工具,比如setuptools。不过用户明确提到Automake,所以我应该专注于C/C++的情况。 接下来,我应该考虑项目结构。大型项目通常有多个子目录,包含源代码、头文件、测试用例等。Automake需要配置configure.ac和Makefile.am文件。用户可能需要创建这些文件,并定义编译规则。例如,src目录下的源代码如何编译成可执行文件或库,测试目录下的测试用例如何集成到构建流程中。 然后,我需要解释基本步骤:安装Automake和Autoconf,创建configure.ac和Makefile.am文件,运行autoreconf生成配置脚本,然后通过configure和make来构建项目。这可能包括处理依赖库,比如如果大模型项目依赖线性代数库如BLAS或CUDA,如何在configure.ac中检测这些依赖。 另外,用户可能需要处理资源文件,比如预训练的模型权重或数据集,这些可能需要被安装到特定目录。这时候,Automake的数据文件处理功能就派上用场了,可以通过dist_或data_DATA来指定安装路径。 还要考虑到大型项目的构建优化,比如并行编译,自动化测试,以及如何管理子项目或第三方依赖。可能还需要提到递归构建和非递归构建的区别,推荐非递归方式以减少复杂性。 用户可能会遇到的问题包括Autotools的语法错误,比如在Makefile.am中不正确的变量赋值,或者configure.ac中缺少必要的宏。这时候需要引导用户查看生成的config.log文件来调试。 最后,生成的相关问题要围绕用户可能的后续疑问,比如依赖管理、多平台支持、性能优化和调试技巧。这些都是在实际使用Automake时常见的问题点,需要预先考虑并提供参考。</think>### 使用 Automake 构建本地大模型项目 #### 1. Automake 基础概念 Automake 是 GNU 构建系统的核心工具,通过生成符合规范的 `Makefile.in` 文件简化编译流程。它需与 Autoconf 配合使用,支持跨平台编译和依赖管理[^1]。 #### 2. 项目初始化 ```bash # 安装工具链 sudo apt-get install automake autoconf libtool # 创建项目目录结构 mkdir -p my_model_project/{src,include,data,test} ``` #### 3. 配置文件编写 - **configure.ac**(核心配置) ```m4 AC_INIT([my_model], [1.0], [user@example.com]) AM_INIT_AUTOMAKE AC_PROG_CXX AC_CHECK_LIB([m], [sqrt]) # 数学库检测 AC_CHECK_HEADERS([eigen3/Eigen/Dense], [], [AC_MSG_ERROR([Eigen3 not found])]) AC_CONFIG_FILES([Makefile src/Makefile test/Makefile]) AC_OUTPUT ``` - **Makefile.am**(根目录) ```makefile SUBDIRS = src test dist_doc_DATA = README.md data_DATA = data/model_weights.bin ``` #### 4. 源代码管理 ```makefile # src/Makefile.am bin_PROGRAMS = model_trainer model_trainer_SOURCES = main.cpp tensor_ops.cpp model_trainer_CPPFLAGS = -I${top_srcdir}/include model_trainer_LDADD = -lm -lopenblas ``` #### 5. 高级功能实现 - **条件编译**(CUDA 支持示例): ```m4 # configure.ac AC_ARG_ENABLE([cuda], [AS_HELP_STRING([--enable-cuda], [Enable CUDA acceleration])], [USE_CUDA=$enableval], [USE_CUDA=no]) AM_CONDITIONAL([USE_CUDA], [test x$USE_CUDA = xyes]) ``` ```makefile # src/Makefile.am if USE_CUDA model_trainer_SOURCES += cuda_kernels.cu model_trainer_LDADD += -lcudart -lcublas endif ``` #### 6. 构建与部署 ```bash autoreconf -ivf # 生成配置脚本 mkdir build && cd build ../configure --enable-cuda # 启用特定功能 make -j$(nproc) # 并行编译 make install DESTDIR=/opt/my_model # 指定安装路径 ``` #### 7. 性能优化实践 - 通过 `AM_CFLAGS` 添加编译优化参数: ```makefile AM_CFLAGS = -O3 -march=native -fopenmp AM_CXXFLAGS = $(AM_CFLAGS) -std=c++17 ``` #### 8. 调试支持 ```bash ./configure CFLAGS="-g -O0" # 禁用优化并添加调试符号 make V=1 # 显示完整编译命令 ```
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