首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有一种方法可以在每次bazel调用时使用local=True执行repository_rule?

是的,可以在每次bazel调用时使用local=True执行repository_rule。

repository_rule是Bazel构建系统中的一个功能,用于定义和管理依赖项。它允许您在构建过程中动态地解析和加载依赖项。当您使用repository_rule时,可以通过设置local=True来指定本地执行。

local=True参数告诉Bazel在每次调用时使用本地执行。这意味着Bazel将在本地文件系统中查找依赖项,并将其作为本地资源加载,而不是从远程仓库下载。

使用local=True的优势是可以加快构建过程,尤其是在依赖项较多或网络连接较慢的情况下。它还可以减少对外部依赖项的依赖,使构建更加可靠和可重复。

local=True适用于各种场景,特别是在开发和测试过程中。它可以帮助您更快地构建和调试代码,提高开发效率。

腾讯云提供了一系列与Bazel相关的产品和服务,可以帮助您更好地使用和管理repository_rule。其中,腾讯云构建加速器(Cloud BuildX)是一个高效的构建加速服务,可以加速Bazel构建过程,提高构建速度和稳定性。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云构建加速器的信息:

通过使用腾讯云构建加速器,您可以更好地优化和管理Bazel构建过程,提高开发效率和代码质量。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

repository_rule() vs rule()

它还会中断远程执行,即主机的工具链可能在执行平台上不可用。而 repository_rule() 就可以解决这个问题。...首先整体比较下 repository_rule() 和 rule 的区别: repository_rule rule 仅可在 WORKSPACE 中使用 只能在 BUILD 中使用 构建的最开始(获取阶段...因此从构建的阶段来看,repository_rule 可以做的事情很多,比如包括: 创建/删除文件 执行本地可执行文件,并获取执行结果 创建软链接 下载解压文件 读取本地文件内容 实现自动化的 BUILD...query @{工作区名称}//:* 4 使用 repository_rule 实现下载工具链 我们可以Bazel 配置为使用本地工具链,但是为了实现构建环境的可复制性,我们可以将工具链统一远端管理...使用 repository_rule 实现工具链的下载,可以整个依赖环境统一到沙箱中,从而保证了可复制性。

2.4K20
  • 如何挖掘 Bazel 的极致性能

    因此,Bazel 构建时,可以把 Action 发送给另一台服务器执行,对方执行完,向 CAS 上传 ActionResult,然后本地再下载。...使用时应该信任 bazel 的增量构建机制,即便是从远端仓库同步了代码,也可以直接 build,无须先通过 bazel build 清理环境。...或许我们可以期待一下,未来能使用更方便的配置来管理。 缓存命中率优 上面的例子可以看出,Action 的缓存命中率直接决定了 remote cache 的收益,如何优化缓存命中率呢?...我们可以Bazel 的 repository_cache 和 action_local_cache 相关的目录进行缓存,下次构建就可以直接复用。...实际使用中,我们不仅需要深度了解 Bazel 的缓存和远程执行机制,也需要根据不同的场景配置不同的参数。本地场景需要关注网络和缓存命中率,以决定是否开启远端缓存和远端执行能力。

    66320

    envoy vscode调试环境搭建

    之前使用 jetbrain 全家桶体验都不错,包括 java的 idea,go的goland,python的pycharm,因此搜了一下 c++ 有对应的 clion 这个 ide。...使用 Clion 查看源码,但是 Clion 只能识别 CMakeLists 文件,需要安装 bazel 插件, 通过 bazel-cmakelists 工具 将 envoy 的 bazel 转为 cmake...(envoy) 版本依赖的 bazel 版本也不一样,我们可以直接安装 bazelisk ,一个用于 bazel 多版本管理的工具,它可以自动识别项目中 .bazelversion 文件,选取指定版本的...,禁用sandbox,否则lldb找不到符号表,显示的是汇编指令而不是代码 # 实际上添加了这个参数也没用 bazel build -c dbg --spawn\_strategy=local //...镜像打包成功会启动容器,并通过vscode进入容器内部 注意:需要把docker占用虚拟机的资源大,否则编译资源不足会报错 vscode 打开命令行执行以下命令(这时是容器内部) 生成配置文件:tools

    2.6K20

    ubuntu16.04 显卡驱动与cuda安装

    几乎所有的深度学习框架都可以感受到GPU加速的乐趣 准备工作 配置 apt-get 的源 第一种方法....系统设置-> 软件与更新 ->ubuntu 软件 -> Download from -> 把这里改成阿里的源或其它高校的源即可 第二种方法:只需将你想使用的源 添加到 /etc/apt/sources.list..., 如果进不去,进入BIOS启动页面,Boot(或Security)中找到Security BOOT ,将其disable就可以了 #查看驱动 nvidia-smi 会输出显卡信息 安装 cuda8.0.../deviceQuery # 再测试试一下nobody: cd ../../5_Simulations/nbody/ sudo make # 执行: ....sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel 可能碰到的错误: # 如果更新显卡驱动之前可以正常运行,但是更新显卡驱动之后出现了问题,可以尝试下面命令

    2.3K80

    Ubuntu中配置TensorFlow使用环境的方法

    安装结束后,使用如下命令,看到版本号则安装成功 $ protoc --version Bazel 安装准备 安装Bazel之前,需要安装JDK8,具体安装方法请参考如下链接 jdk8安装方法 然后安装其他的依赖工具包...$ source ~/.bashrc激活 然后终端输入bazel出现版本号的话,则安装成功。...开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。.../cuda/extras/demo_suite目录下,找到deviceQuery可执行文件,并执行,将会输出GPU相关信息。...简单的,插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以GPU上实现高性能现代并行计算。

    1.1K10

    想提高棋艺?试试这款围棋AI

    这些虽然书上可以学到一些基本技巧,但一到实战,往往不知如何下手。...但绝艺真是一个好工具,如果能对我以往下的棋进行复盘,了解对一些无理手的应对方法,以及一些选点提示,无疑可以提高实战水平。...编译 使用bazel进行编译: bazel build //mcts:mcts_main 经过漫长的编译,最后终于build完成。 4....使用 从主界面上,我们可以看出有很多复盘的方法,比如加载对局SGF文件,分析完成后,还可以保存为RSGF文件,避免每次加载都需要动用AI引擎进行分析(比较耗时),当然我们还可以进行实时对弈分析,就像大赛解说员那样...小结 关于PhoenixGo和GoReviewPartner的使用就先介绍到这儿, 其实PhoenixGo还有很多参数可以,GoReviewPartner的玩法也有好多种,这个就留给大家慢慢摸索吧。

    3.4K10

    TensorFlow开发环境搭建(Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译)

    GPU, 3 二进制安装 vs 源码安装 同时,安装时可以考虑采用二进制安装,还是源码安装, 4 二进制安装 二进制安装可以有很多选择, 5 实际使用选择 手头上有两台电脑, MacBook Pro...CUDA的下载目录运行, sudo sh cuda_xxx.run 要注意的是,询问是否安装“NVIDIA Accelerated Graphics Driver”可以选择“是”, Install...的安装手册《NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX》,并没有发现这一条,《NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX》 实际使用中...,还是将GCC做了降级(PS,安装时可以先不降级,看看是否会出问题),GCC降级方法如下, sudo apt-get install g++-4.9 sudo update-alternatives...Bazel官方地址:https://docs.bazel.build/versions/master/install.html 7.1安装准备 7.2安装 Bazel可以通过apt-get和下载安装两种方式完成

    1.7K60

    Jetson TX1上安装Tensorflow Serving遇到的问题总结

    (2) 执行bazel clean --expunge && export TF_NEED_CUDA=1 (3) 再执行bazel query 'kind(rule, @local_config_cuda...实际可以在编译完成后,把需要的可执行文件保留,其它中间文件都可以删掉,这样就不需要太多存储(放NFS上运行也没问题,就是加载会很慢)。...这个加太多也不好,因为大量的swap IO会导致编译很慢 (3) 多次尝试发现这个问题都出在同一个地方时,可以bazel编译时加个--jobs=2的选项,来限制同时编译任务数量,默认是用CPU核数(TX1...这时大致解释一下bazel编译的运作机制,执行bazel编译后,会执行BUILD文件里定义的目标;这里我们关注的是生成libevent.a的目标,即third_party/libevent.BUILD...,Makefile等文件是动态生成的,这也是修改Makefile等文件不生效的原因;bazel执行每个目标(如libevent)前,会先把此目标的输出(如libevent.a)都删除,然后执行后,再检测输出的文件是否存在

    2.8K40

    Istio实战——wasm 构建及使用

    例如,OpenGL WebGL 上执行,libc Date 和 time 方法使用浏览器的 Date 功能等等。...,重载方法里做自己需要业务逻辑即可(参考官方范例)。...原因是通过容器构建,每次运行容器,bazel 的相关缓存,沙箱的下载等等拖慢了速度,适用bazel分析工具测得 99%时间都耗费依赖分析上面了,真实的编译时间占用很少。   ...able to improve wasme to re-use the bazel cache   所以,这是一个很"虐心"的构建,每次敲下命令之后,你可以去茶水间喝杯茶去了。...所以普遍使用 docker预制的构建镜像来构建wasm。上面一小节就是方式其一。下面介绍一种和它类似的方式。istio/proxy的方式,示例在这里   这个扩展插件构建执行.

    3.9K30

    用Tensorflow让神经网络自动创造音乐

    和Tensorflow 注:我安装bazel的时候一直出现“Segmentation fault:11”的错误,google了很多解决方法后发现是gcc的安装版本问题,如果你是mac用户,下载了xcode...输入"which gcc"和"which clang",可以看到你的gcc和clang的位置,然后改一下软链接: 1 cd /usr/local/bin 2 sudo mv gcc gcc_OLD 3...当然,转换成midi格式的方法很多,我搜集了一个超好用的网址可以在线转:Convert Tool   读取MIDI文件后,Magenta要把MIDI文件转化成Sequence文件才能进行训练 ##创建旋律数据库.../tmp/training_melodies.tfrecord"里  4.训练神经网络模型   训练数据生成后就可以训练模型了,这里使用的是RNN模型: 1 ##训练神经网络模型 2 #首先compile...上面的注释是我遇到的问题,如果遇到了新的问题,可以论坛上发帖求助。我看到有的人生成的音乐很有那种诡异的哥特风哈哈。

    1.3K90

    自定义工具链

    //tools/cpp:toolchain 3 Platform 方式 3.1 平台 3.1.1 概述 Bazel 可以各种硬件、操作系统和系统配置上构建和测试代码,使用许多不同版本的构建工具,比如链接器和编译器...Bazel 认为平台可以扮演三个角色: Host(主机): Bazel 本身运行的平台 Execution(执行): 构建工具执行构建操作以产生中间和最终输出的平台,执行平台设置一般是固定的。...当然你也可以自己自定义。 Bazel 附带以下特殊的平台定义 :@local_config_platform//:host。会自动检测主机平台的值:表示 Bazel 运行的系统的平台。...3.2 工具链 “前言”一章节中,可以知道平台可以实现混合语言项目的构建,而如果对每一种语言实现构建,则需要配置工具链以及实现工具链的平台约束设定。...如果想了解 Bazel 如何选择或拒绝注册的工具链,可以使用 --toolchain_resolution_debug 标志来调试。

    4.7K31

    TensorFlow实战:验证码识别

    }} 然后终端执行 sudo ldconfig更新,安装完毕就可以重启机器重启图形界面了。...如果使用自动划分机制,那么TestSetNum测试集总数参数必须大于等于TestBatchSize测试集每次读取的批次大小。...3.2 开始训练 按照上面的介绍,配置只要修改极少数的参数对应的值,就可以开启正式的训练之旅了,具体操作如下: 可以直接使用PyCharm的Run,执行trains.py,也可以激活Virtualenv...,可以按照上述的卸载方法卸载已被弃用的模型释放内存。...部署的使用可以经过package.py编译为可执行文件,这样可以免去更换机器环境安装的烦恼,部署项目安装流程同训练项目,项目中提供的requirements.txt已经将所需的依赖都列清楚了,强烈建议部署项目安装

    3.6K21
    领券