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Some checks failed
Test / test (push) Failing after 46m18s
- Introduced tests for the Moge3 ONNX model, including input validation, inference, and caching mechanisms. - Added tests for ONNX runtime configurations and session management. - Implemented tests for image upscaling functionality using ONNX models, ensuring proper handling of alpha channels and memory management. - Created tests for panorama generation, verifying depth and visibility metrics. - Developed tests for prediction artifacts, ensuring correct depth and normal data handling. - Added server job tests for background removal and depth plane geometry generation, validating input handling and output correctness. - Included environment tests to ensure proper dependency management and CI configurations.
1.4 KiB
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1. 拆分能力环境
- 1.1 将
pyproject.toml拆为默认dev及blender、ai、models和docs增量能力组，并保持现有版本约束 - 1.2 检查模型 CLI、打包和节点工具的真实 import 链，修正依赖归属并确保各能力组可独立同步
- 1.3 刷新
uv.lock，确认常规 Blender 环境不包含 AI、模型生产和文档专用包
2. 分类测试
- 2.1 将模型实现、推理和后处理测试移动到独立的
tests/ai目录 - 2.2 保留使用 mock 的 AI 界面、Operator、任务协议、模型目录、下载和失败处理测试在非 AI 集合
- 2.3 消除非 AI 测试收集阶段对 AI 与模型生产专用依赖的顶层导入
- 2.4 更新测试命令相关测试，使常规、AI 和全量验证的能力组与 pytest 选择条件受到覆盖
3. 精简 CI
- 3.1 修改
.github/workflows/test.yml，只选择blender能力并直接运行常规测试目录 - 3.2 修改
.github/workflows/release.yml，使用与普通 CI 一致的测试环境和常规测试目录
4. 验证
- 4.1 在不安装
ai、models和docs能力的环境运行全部常规测试目录 - 4.2 在本地 AI 环境运行 AI 测试，并在 Blender 与 AI 能力同时启用时运行全量测试
- 4.3 检查最终差异和 uv 依赖树，确认 CI 路径不会下载
torch、onnx、onnxruntime、huggingface-hub或文档工具链