Backend Delegates 的第三方依赖项管理¶
免责声明：我们计划围绕 delegates 重组存储库。因此，其中一些指南将来会有所改变。
Delegate 可能依赖于外部第三方库，以高效地实现预先编译 (AOT) partition() 或 preprocess() 函数，和/或实现运行时函数，如 init() 或 execute()，或者以特定方式运行测试。本指南旨在对 delegate 可能依赖的不同类型的第三方依赖项进行分类，并提供关于如何包含它们的高级指导。
预先编译依赖项¶
这包括 delegate 的 partitioner() 和 preprocess() 函数使用的依赖项，用于生成预处理结果，该结果将在稍后的运行时使用。
根据 preprocess() 函数的实现方式，这可以是 Python 或 C++ 依赖项。本指南仅讨论 Python AOT 依赖项。
指南
如果 ExecuTorch 已经包含您需要的依赖项，请尽可能优先使用它。
如果依赖项仅由
executorch/backends/<delegate_name>/目录内的文件需要，则应以仅供该目录下的代码使用的方式引入它。安装 ExecuTorch Python 包时，不应默认安装该依赖项。
更多详情请参阅 下方 章节。
运行时依赖项¶
此类别涵盖 delegate 运行时代码使用的 C++ 依赖项。它可以像实现某些 delegate 运算符的第三方数学库一样简单，也可以是处理 delegate 降低的子图的整个框架。
指南
在较高层面，“仅为您使用的部分付费”应该是这些第三方依赖项的期望方法。
与 AOT 依赖项类似，此依赖项的使用也应仅限于 delegate 运行时源文件。
如果 delegate 具有
executorch/third-party中已包含的依赖项，请尽可能尝试使用它。这有助于在启用 delegate 时减小二进制文件大小。Delegate 之外的 ExecuTorch 代码的其余部分不应依赖于此。并且在构建时禁用 delegate 时，它应该能够正确构建和运行，而无需此依赖项。
更多详情请参阅 下方 章节。
仅测试依赖项¶
某些库或工具仅用于执行 delegate 测试。根据测试的类型，这些可以是 Python 依赖项或 C++ 依赖项。
指南
对于 Python 测试依赖项，安装 ExecuTorch Python 包时，不应默认安装它。
对于 C++ 测试依赖项，即使在构建/启用 delegate 时，它也不应成为 ExecuTorch 运行时的一部分。
其他注意事项¶
版本控制¶
显式和特定版本是首选。例如，PyPI 版本（或范围）或 git 标签/发布版本。
记录依赖项¶
在引入新依赖项时，至少应在 executorch/backends/<delegate_name>/ 下提供一些文档，其中包括：
引入新的第三方依赖项的理由
如何升级依赖项
新依赖项的任何特殊注意事项
在列出高级指南之后，现在让我们讨论实际包含 delegate 依赖项的具体步骤：
