torch_fl

基于 PyTorch PrivateUse1 扩展机制的自定义设备插件，将 FlagGems 高性能 Triton 算子注册为 flagos 设备后端，实现统一的多芯支持。

特性

自动将 FlagGems Triton 算子注册为 flagos 设备的 dispatch 实现
可配置的后端路由：按算子粒度选择 FlagGems 或原始的厂商后端（CUDA/MetaX/Ascend）
目前支持 CUDA、MetaX 和 Ascend 三种硬件平台
完整的设备管理 API（stream、event、RNG、AMP）

环境要求

依赖	版本
Python	3.12
PyTorch	2.11.0
CUDA	12.8
FlagGems	5.0.2

CUDA 12.2 存在已知的数值精度问题（NaN），请使用 12.9 或更高版本。

安装

前置依赖

硬件 Runtime 依赖：
- CUDA toolkit 12.8 （仅在 CUDA 平台需要）
- MetaX cu-bridge 库（仅在 MetaX 平台需要）
- CANN toolkit（仅在 Ascend 平台需要）
PyTorch 2.11.0
FlagGems（5.0.2 版本以上）
- CUDA 平台：从 FlagGems 官方仓库安装，需开启 FLAGGEMS_BUILD_C_EXTENSIONS
- Ascend 平台：从 Hchnr/FlagGems 的 torch_fl 分支安装，需指定 FLAGGEMS_BACKEND=FLAGOS（详见下方 Ascend 安装步骤）

从源码安装（CUDA 平台）

git clone https://github.com/flagos-ai/PyTorch-Plugin-FL.git && cd PyTorch-Plugin-FL

ACCELERATOR=cuda FLAGGEMS_DIR=/path/to/FlagGems/build/cpython-312/ \
  FLAGGEMS_KERNEL=1 FLAGGEMS_PYTHON=1 CUDA_KERNEL=1 \
  pip install --no-build-isolation -vvv -e .

从源码安装（MetaX 平台）

MetaX 构建与 Ascend 类似：主工程仅 CXX，设备算子由 mxcc/cucc 编译 csrc/aten/backends/metax/*.cu 后以 object 链入 libtorch_fl.so；运行时走 runtime/accelerator/metax（cu-bridge），不委托 at::cuda/at::maca。

前置依赖

MetaX MACA SDK（默认 /opt/maca），含 cu-bridge 与 mxcc/cucc
与 MetaX 栈匹配的 PyTorch wheel（见下方运行时说明）
FlagGems 5.0.2+（可选；仅当算子路由到 flagos_python 时需要）

git clone https://github.com/flagos-ai/PyTorch-Plugin-FL.git && cd PyTorch-Plugin-FL

# MetaX SDK 路径（按实际安装位置调整）
export METAX_PATH=/opt/maca
export PATH=/opt/maca/tools/cu-bridge/bin:/opt/maca/bin:/opt/maca/mxgpu_llvm/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/maca/lib:/opt/maca/tools/cu-bridge/lib:/opt/maca/mxgpu_llvm/lib:$LD_LIBRARY_PATH

ACCELERATOR=metax METAX_KERNEL=ON FLAGGEMS_PYTHON=1 FLAGGEMS_KERNEL=0 CUDA_KERNEL=0 \
  pip install --no-build-isolation -vvv -e .

在 MetaX 上，PyPI 通用版 Triton（nvidia 后端）无法为 MetaX 硬件 JIT 内核。请使用 torch_fl/backends_metax.conf 或 torch_fl/backends_metax_flagos_py.conf，将不兼容算子路由到 metax C++ kernel（见MetaX 后端配置）。

从源码安装（Ascend 平台）

1. 安装 FlagGems（FLAGOS 后端）

Ascend 平台上 FlagGems 需要使用我们 fork 的 torch_fl 分支，并以 FLAGGEMS_BACKEND=FLAGOS 编译。这样 FlagGems 不依赖 torch_npu / libtorch_npu.so，而是通过 torch_fl 提供的 GetCurrentStream C API 获取 ACL stream。

# 克隆 FlagGems（torch_fl 分支）
git clone -b torch_fl https://github.com/Hchnr/FlagGems.git
cd FlagGems

# 确保 CANN toolkit 环境已激活
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

# 安装 FlagGems（指定 FLAGOS 后端，跳过 C++ 扩展编译）
pip install --no-build-isolation -e . \
  --config-settings=cmake.define.FLAGGEMS_BACKEND=FLAGOS \
  --config-settings=cmake.define.FLAGGEMS_BUILD_C_EXTENSIONS=OFF

cd ..

为什么用 FLAGOS 后端？ FlagGems 的 ascend/npu 后端会链接 libtorch_npu.so，而我们的环境没有 torch_npu（torch_fl 本身就是 PrivateUse1 后端）。 FLAGOS 后端通过 extern "C" void* GetCurrentStream(int) 获取 stream，由 torch_fl 的 libstream_api.so 提供实现，完全绕开 torch_npu 依赖。

2. 安装 torch_fl

git clone https://github.com/flagos-ai/PyTorch-Plugin-FL.git && cd PyTorch-Plugin-FL

# 确保 CANN toolkit 环境已激活
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

ACCELERATOR=ascend FLAGGEMS_KERNEL=0 FLAGGEMS_PYTHON=1 \
  CUDA_KERNEL=0 ASCEND_KERNEL=1 \
  pip install --no-build-isolation -vvv -e .

说明：

FLAGGEMS_KERNEL=0：禁用 FlagGems C++ kernel 封装（FLAGOS 后端暂不编译 liboperators.so）
FLAGGEMS_PYTHON=1：启用 FlagGems Python 封装，通过 python_wrapper 机制调用 FlagGems Triton kernel
ASCEND_KERNEL=1：编译 Ascend C++ 算子后端（ACL NN API）

3. Patch triton-ascend

原版 triton-ascend 依赖 torch_npu / libtorch_npu.so。由于 torch_fl 替代了 torch_npu 作为 PrivateUse1 后端，需要 patch triton-ascend 使其使用 flagos 设备接口：

python scripts/patch_triton_ascend.py

脚本会自动检测 triton 安装路径并应用修改。脚本幂等，可重复执行。patch 后请清理 kernel 缓存：

rm -rf ~/.triton/cache/

4. 验证安装

python -c "
import torch_fl
print('device count:', torch_fl.flagos.device_count())
print('FlagGems enabled:', torch_fl.is_flaggems_enabled())
print('registered ops:', len(torch_fl.get_registered_ops()))
"

5. 运行推理测试

pytest tests/integration/test_qwen3_infer.py -v -s --model /path/to/Qwen3-0.6B

6. 运行训练测试

pytest tests/integration/test_qwen3_train.py -v -s --model /path/to/Qwen3-0.6B

常见问题：libtorch_npu.so: cannot open shared object file

如果遇到此错误，说明 triton-ascend 仍在尝试加载 torch_npu。请确认：

安装 triton-ascend 后执行了 python scripts/patch_triton_ascend.py

FlagGems 是从 https://github.com/Hchnr/FlagGems 的 torch_fl 分支安装的

安装时指定了 FLAGGEMS_BACKEND=FLAGOS

已清理 triton kernel 缓存（rm -rf ~/.triton/cache/）

构建环境变量

变量	说明
`ACCELERATOR`	硬件平台：`cuda`（默认）、`metax` 或 `ascend`
`FLAGOS_BUILD_JOBS`	原生库并行编译线程数（默认 CPU 核数）；日志过长可设 `1`
`CUDA_HOME`	CUDA toolkit 路径
`METAX_PATH`	MetaX SDK 路径（默认 `/opt/maca`，metax 构建必需）
`METAX_ARCH` / `METAX_MXCC`	可选：GPU 架构或 mxcc/cucc 编译器路径
`METAX_KERNEL`	启用 MetaX C++ kernel 构建（`ON`/`OFF`；`ACCELERATOR=metax` 时自动开启）
`ASCEND_HOME`	CANN toolkit 路径（默认 `/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest`）
`FLAGGEMS_DIR`	FlagGems C++ 库路径（启用低开销 C++ dispatch）
`FLAGGEMS_KERNEL`	启用 FlagGems C++ kernel 封装（`ON`/`OFF`，默认 `ON`；Ascend 设为 `0`）
`FLAGGEMS_PYTHON`	启用 FlagGems Python kernel 封装（`ON`/`OFF`，默认 `OFF`；设为 `1` 启用）
`CUDA_KERNEL`	启用 CUDA kernel 构建（`ON`/`OFF`，默认 `ON`；Ascend 设为 `0`）
`ASCEND_KERNEL`	启用 Ascend kernel 构建（`ON`/`OFF`，默认 `OFF`；Ascend 设为 `1`）

运行时环境变量

变量	说明
`FLAGOS_DISABLE_FLAGGEMS_PY`	设为 `1` 关闭 FlagGems Python 层注册（C++ stub-only 模式）
`FLAGOS_METAX_CUDART_SHIM`	设为 `1` 在 import 前加载 libcudart 兼容 shim（通用 PyTorch wheel 常需）
`FLAGOS_METAX_COMPAT`	设为 `1` 为 FlagGems 修补 `torch.cuda` 设备属性查询
`GEMS_VENDOR`	FlagGems 厂商名；MetaX 上设为 `metax`
`LD_PRELOAD`	常设为 `/opt/maca/lib/libsymbol_cu.so`，用于 cu-bridge 符号解析
`FLAGGEMS_SOURCE_DIR`	FlagGems 源码目录（算子路由到 `flaggems` 或 `flagos_python` 时需设置）
`FLAGOS_BACKEND_CONFIG`	覆盖后端路由配置（MetaX：`backends_metax.conf` 或 `backends_metax_flagos_py.conf`）
`FLAGOS_LOG_DISPATCH`	设为 `1` 打印每次算子 dispatch 的后端选择
`FLAGOS_OP_<name>`	按算子覆盖后端（算子名中的 `.` 替换为 `__`）

使用

基本用法

import torch
import torch_fl  # 导入即自动注册 FlagGems 算子

# 在 flagos 设备上创建 tensor
x = torch.randn(1000, 1000, device="flagos")
y = torch.randn(1000, 1000, device="flagos")

# 所有运算自动使用 FlagGems Triton 内核
z = x + y
mm_result = torch.mm(x, y)
softmax_result = torch.softmax(x, dim=-1)

设备间数据搬移

cpu_tensor = torch.randn(3, 3)
flagos_tensor = cpu_tensor.to("flagos")
back_to_cpu = flagos_tensor.cpu()

设备上下文管理

with torch_fl.flagos.device(0):
    a = torch.randn(10, 10, device="flagos")

MetaX 平台导入顺序

在 MetaX 硬件上，必须在 import torch 之前导入 torch_fl：

import torch_fl  # 必须先导入
import torch

原因：PyTorch 自带的 CUDA 12.x 运行时与 MetaX 的 cu-bridge（CUDA 11.6 兼容层）ABI 不兼容。torch_fl 会预加载一个 shim 库来提供所需的符号版本。

CUDA 平台无此限制。

MetaX 运行时环境

运行测试或推理前，配置 SDK 路径与混合后端：

export METAX_PATH=/opt/maca
export PATH=/opt/maca/tools/cu-bridge/bin:/opt/maca/bin:/opt/maca/mxgpu_llvm/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/maca/tools/cu-bridge/lib:/opt/maca/lib:/opt/maca/mxgpu_llvm/lib:/opt/mxdriver/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_PRELOAD=/opt/maca/lib/libsymbol_cu.so

export FLAGOS_METAX_CUDART_SHIM=1
export FLAGOS_METAX_COMPAT=1
export GEMS_VENDOR=metax
export FLAGOS_BACKEND_CONFIG=torch_fl/backends_metax_flagos_py.conf
export FLAGGEMS_SOURCE_DIR=$(python -c "import os,flag_gems;print(os.path.dirname(flag_gems.__file__))")

MetaX 运行时说明

PyTorch + Triton 栈：官方 maca-pytorch 镜像自带 torch+metax 与 triton+metax（输出 mcfatbin）。通用 PyTorch wheel + PyPI Triton 走 NVIDIA 后端，在 MetaX 上会报 PTX JIT compilation failed，需将相关算子路由到 metax C++ kernel。
flash_attn：预编译 MetaX flash_attn wheel 可能与较新 PyTorch ABI 不兼容；加载 Qwen3/transformers 前需禁用或 patch。
relu / sigmoid：当前树中未通过 m.impl 注册，走 cpu_fallback；除非已在 MetaxKernels.cmake 中启用 GPU kernel，否则不要在配置里写 metax。

C++ Stub-Only 模式

可以完全关闭 FlagGems Python 层注册，仅使用 C++ 统一 wrapper 进行算子 dispatch。适用于验证 C++ stub 覆盖度是否完整。

# 必须：告知 FlagGems C++ native API Triton kernel 源码位置
export FLAGGEMS_SOURCE_DIR=$(python -c "import os;import flag_gems;print(os.path.dirname(flag_gems.__file__))")

python your_script.py

此模式下所有算子 dispatch 由 C++ dispatch stub（backends.conf 路由）处理，不经过 FlagGems 的 Python torch.library 注册。

查询状态

torch_fl.flagos.is_available()       # 设备是否可用
torch_fl.flagos.device_count()       # 设备数量
torch_fl.flagos.current_device()     # 当前设备索引
torch_fl.flagos.synchronize()        # 同步设备
torch_fl.is_flaggems_enabled()       # FlagGems 算子是否已注册
torch_fl.get_registered_ops()        # 已注册的算子列表

后端配置

可以按算子粒度配置使用 FlagGems 还是 CUDA 后端执行。

配置文件

默认路径 torch_fl/backends.conf，可通过 FLAGOS_BACKEND_CONFIG 环境变量覆盖：

# 格式: op_name = backend
# backend: "flagos" | "flaggems" | "cuda"
# 未列出的算子默认使用 flagos (FlagGems)
mm = cuda
bmm = flagos
cat = cuda

环境变量覆盖

单个算子可通过环境变量覆盖配置文件（优先级更高）：

# 格式: FLAGOS_OP_<op_name>=cuda|flaggems
# 算子名中的 "." 替换为 "__"
export FLAGOS_OP_mm=cuda
export FLAGOS_OP_mm__out=cuda

MetaX 后端配置

文件	用途
`torch_fl/backends_metax.conf`	所列算子全部 → `metax` C++ kernel。pytest 检测到 MetaX（`/dev/mxcd`）且未设置 `FLAGOS_BACKEND_CONFIG` 时自动选用。
`torch_fl/backends_metax_flagos_py.conf`	集成测试推荐。混合路由：多数计算算子 → `flagos_python`；将 Triton 不兼容算子（`mm`/`bmm`/`mean.dim`）以及分配/工厂算子（`zeros`、`scalar_tensor`、`embedding` 等）保留在 `metax`。

示例（backends_metax_flagos_py.conf）：

 # elementwise / inference-path ops
 abs = flagos_python
 add.Tensor = flagos_python
 cos = flagos_python
 sin = flagos_python     
 
 # Triton 不兼容
 mm = metax
 bmm = metax
 mean.dim = metax
 # 分配/工厂算子
 zeros = metax
 scalar_tensor = metax

调试 dispatch

export FLAGOS_LOG_DISPATCH=1  # 打印每次算子 dispatch 的后端选择

测试

tests/integration/ops/ 下的测试通过 @pytest.mark 标记平台分类：

标记	含义	运行时机
`@pytest.mark.anyplatform`	正确性测试，所有平台都应运行	始终
`@pytest.mark.cuda`	CUDA/FlagGems dispatch 路由测试	仅 CUDA 平台
`@pytest.mark.ascend`	Ascend 后端 dispatch 测试	仅 Ascend 平台

CUDA 平台

# 算子测试（需要 FlagGems 源码用于 C++ native API）
FLAGGEMS_SOURCE_DIR=/path_to_repos/FlagGems/src/flag_gems \
  pytest tests/integration/ops/ -v -m "anyplatform or cuda"

# Qwen3 推理测试
FLAGGEMS_SOURCE_DIR=/path_to_repos/FlagGems/src/flag_gems \
  pytest tests/integration/test_qwen3_infer.py -v -s

# Qwen3 训练测试（单卡）
FLAGGEMS_SOURCE_DIR=/path_to_repos/FlagGems/src/flag_gems \
  pytest tests/integration/test_qwen3_train.py -v -s --steps 10

# 仅运行 CUDA 相关测试
pytest tests/integration/ops/ -v -m cuda

# 仅运行 FlagGems (Triton) 后端测试
pytest tests/integration/ops/ -v -m flaggems

# 仅运行 FlagGems Python wrapper 测试
pytest tests/integration/ops/ -v -m flaggems_python

# 仅运行平台无关的正确性测试
pytest tests/integration/ops/ -v -m anyplatform

# FlagGems Python wrapper (flagos_python) 端到端测试
FLAGOS_BACKEND_CONFIG=torch_fl/backends_flagos_py.conf \
  pytest tests/integration/ops/ -v

MetaX 平台

# 运行时环境（见上文「MetaX 运行时环境」）
export METAX_PATH=/opt/maca
export PATH=/opt/maca/tools/cu-bridge/bin:/opt/maca/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/maca/tools/cu-bridge/lib:/opt/maca/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_PRELOAD=/opt/maca/lib/libsymbol_cu.so
export FLAGOS_METAX_CUDART_SHIM=1
export FLAGOS_METAX_COMPAT=1
export GEMS_VENDOR=metax
export FLAGOS_BACKEND_CONFIG=torch_fl/backends_metax_flagos_py.conf
export FLAGGEMS_SOURCE_DIR=$(python -c "import os,flag_gems;print(os.path.dirname(flag_gems.__file__))")

# 基础算子测试（含 Qwen3 推理路径：cos/sin/rsqrt/silu 等）
pytest tests/integration/test_ops.py -v

# 逐算子 dispatch 测试（混合配置）
pytest tests/integration/ops/ -v

# Qwen3 推理
pytest tests/integration/test_qwen3_infer.py -v -s --model /path/to/Qwen3-0.6B

# Qwen3 训练（单卡）
pytest tests/integration/test_qwen3_train.py -v -s --steps 10

# 纯 metax C++ kernel 模式（不走 flagos_python）
FLAGOS_BACKEND_CONFIG=torch_fl/backends_metax.conf \
  FLAGOS_DISABLE_FLAGGEMS_PY=1 \
  pytest tests/integration/test_ops.py -v

未设置 FLAGOS_BACKEND_CONFIG 时，tests/integration/conftest.py 会在 MetaX 硬件上自动选择 torch_fl/backends_metax.conf。

Ascend 平台

# 算子测试
FLAGOS_BACKEND_CONFIG=torch_fl/backends_ascend.conf \
  pytest tests/integration/ops/ -v -m "anyplatform or ascend"

# Qwen3 推理测试
FLAGOS_BACKEND_CONFIG=torch_fl/backends_ascend.conf \
  pytest tests/integration/test_qwen3_infer.py -v -s

# Qwen3 训练测试（单卡）
FLAGOS_BACKEND_CONFIG=torch_fl/backends_ascend.conf \
  pytest tests/integration/test_qwen3_train.py -v -s --steps 10

test_qwen3_infer.py 和 test_qwen3_train.py 在所有平台上使用相同代码，仅安装方式（ACCELERATOR=ascend pip install -e .）和运行时环境变量不同。

Pytest Marks

tests/integration/ops/ 中的算子测试使用 pytest mark 标记平台/后端依赖：

Mark	说明
`@pytest.mark.anyplatform`	平台无关的正确性测试（shape、dtype、broadcast）
`@pytest.mark.cuda`	需要 CUDA 后端或 CUDA 参考对比
`@pytest.mark.flaggems`	需要 FlagGems (Triton) 后端
`@pytest.mark.flaggems_python`	需要 FlagGems Python wrapper (pybind11 路径)
`@pytest.mark.ascend`	需要 Ascend NPU 后端

使用 -m <mark> 运行特定类别的测试，例如：pytest tests/integration/ops/ -m cuda 仅运行 CUDA 测试。

项目结构

PyTorch-Plugin-FL/
├── include/                  # 公共头文件
│   ├── flagos.h              #   统一 runtime API（memory、stream、device）
│   └── macros.h              #   通用宏定义
├── csrc/
│   ├── aten/                 # ATen 算子层
│   │   ├── common.{h,cc}     #   后端配置加载、Backend 枚举
│   │   ├── dispatcher.h      #   轻量算子 dispatcher（替代 PyTorch DispatchStub）
│   │   ├── device_boxing.h   #   零拷贝 flagos↔CUDA tensor 元数据转换
│   │   ├── register.cc       #   PrivateUse1 dispatch key 注册
│   │   ├── {op}.{h,cc}       #   各算子 stub 定义（add、mm、silu 等）
│   │   └── backends/         #   后端特定 kernel 实现
│   │       ├── cuda/         #     CUDA kernel（cuBLAS、修改版 PyTorch kernel）
│   │       ├── flagos/       #     FlagGems C++ native API wrapper
│   │       └── ascend/       #     Ascend kernel（ACL NN API）
│   └── runtime/              # 设备运行时
│       ├── device_allocator  #   设备内存分配器
│       ├── host_allocator    #   pinned memory 分配器
│       ├── guard             #   DeviceGuard 实现
│       ├── generator         #   RNG generator
│       ├── hooks             #   运行时 hook
│       └── accelerator/      #   硬件抽象层
│           ├── cuda/         #     CUDA runtime 实现
│           ├── maca/         #     MACA cudart shim（符号版本兼容）
│           └── ascend/       #     Ascend runtime（基于 ACL 的 memory、stream、device）
├── torch_fl/
│   ├── __init__.py           # 插件入口：注册设备、加载 FlagGems 算子
│   ├── flagos/               # Python 设备模块（stream、event、RNG、AMP）
│   ├── accelerator/          # Python accelerator 模块（MACA shim 加载器）
│   ├── backends.conf                  # 默认后端路由配置（CUDA/FlagGems）
│   ├── backends_metax.conf            # MetaX：所列算子 → metax
│   ├── backends_metax_flagos_py.conf  # MetaX 混合：metax + flagos_python
│   ├── backends_flagos_py.conf        # FlagGems Python 封装路由
│   ├── backends_ascend.conf           # Ascend 后端路由（所有算子 → ascend）
│   ├── distributed.py        # 分布式训练支持（DDP patch）
│   ├── integration.py        # FlagGems 算子注册逻辑
│   ├── csrc/                 # C 扩展（module.cc、stub.c）
│   └── lib/                  # 编译后的共享库（libtorch_fl.so、libflagos.so）
├── tests/
│   ├── integration/          # 自动化集成测试
│   │   ├── ops/              #   各算子 dispatch 测试
│   │   ├── test_qwen3_*.py   #   端到端模型测试
│   │   └── conftest.py       #   Pytest 配置
│   ├── manual/               # 手动测试脚本
│   └── common/               # 测试工具
├── debug/                    # 开发笔记和调试脚本
├── cmake/                    # CMake 模块
├── setup.py                  # CMake 构建入口
└── pyproject.toml

架构概览

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Python: import torch_fl                                     │
│  ┌────────────────┐  ┌────────────────────────────┐          │
│  │ torch_fl.flagos│  │ torch_fl.distributed       │          │
│  │ (device API)   │  │ (DDP/FSDP patch)           │          │
│  └────────────────┘  └────────────────────────────┘          │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  PrivateUse1 Dispatch                                        │
│  ┌─────────────┐  ┌──────────┐  ┌───────────┐  ┌────────┐    │
│  │ FlagGems    │  │ CUDA     │  │ Ascend    │  │ CPU    │    │
│  │ (Triton)    │  │ (native) │  │ (ACL NN)  │  │fallback│    │
│  └─────────────┘  └──────────┘  └───────────┘  └────────┘    │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  C++ Runtime (csrc/)                                         │
│  ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌───────┐ ┌───────────┐             │
│  │Allocator │ │ Guard  │ │ RNG   │ │ Hooks     │             │
│  └──────────┘ └────────┘ └───────┘ └───────────┘             │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Hardware Abstraction (accelerator/)                         │
│  ┌──────────────┐  ┌─────────────────────┐  ┌────────────┐   │
│  │ CUDA Runtime │  │ MetaX cu-bridge+shim │  │ Ascend ACL │   │
│  └──────────────┘  └─────────────────────┘  └────────────┘   │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

许可证

Apache-2.0

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