paddle_ci_manual
当您提交一个PR(Pull_Request)，您的PR需要经过一些CI(Continuous Integration)，以触发develop分支的为例为您展示CI执行的顺序：
如上图所示，提交一个PR，您需要：
- 签署CLA协议
- PR描述需要符合规范
- 通过不同平台
（Linux/Mac/Windows/XPU/NPU等）的编译与单测 - 通过静态代码扫描工具的检测
需要注意的是：如果您的PR只修改文档部分，您可以在commit中添加说明（commit message）以只触发文档相关的CI，写法如下：
# PR仅修改文档等内容，只触发PR-CI-Static-Check
git commit -m 'test=document_fix'下面以触发develop分支为例，分平台对每条CI进行简单介绍。
贡献者许可证协议Contributor License Agreements是指当您要给Paddle贡献代码的时候，需要签署的一个协议。如果不签署那么您贡献给 Paddle 项目的修改，即PR会被 Github 标志为不可被接受，签署了之后，这个PR就是可以在 review 之后被接受了。
检查PR描述信息是否按照模板填写。
- 通常10秒内检查完成，如遇长时间未更新状态，请re-edit一下PR描述重新触发该CI。
### PR types
<!-- One of [ New features | Bug fixes | Function optimization | Performance optimization | Breaking changes | Others ] -->
(必填)从上述选项中，选择并填写PR类型
### PR changes
<!-- One of [ OPs | APIs | Docs | Others ] -->
(必填)从上述选项中，选择并填写PR所修改的内容
### Describe
<!-- Describe what this PR does -->
(必填)请填写PR的具体修改内容该CI主要是将当前PR的代码从GitHub clone到CI机器，方便后续的CI直接使用。
该CI主要的功能是检测PR中的修改是否通过了审批。
- 执行脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh assert_file_approvals
该CI主要是编译出当前PR与develop分支的两个编译产物，并且将编译产物上传到BOS（百度智能云对象存储）中，方便后续的CI可以直接复用该编译产物。
- 执行脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh build_pr_dev
该CI主要的功能是为了检测当前PR在CPU、Python3版本的编译与单测是否通过。
- 执行脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh cicheck_py37
该CI主要的功能是检测当前PR在GPU、Python3版本的编译与单测是否通过，同时增量代码需满足行覆盖率大于90%的要求。
- 编译脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh cpu_cicheck_coverage - 测试脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh gpu_cicheck_coverage
该CI主要是为了测试P0级框架API与预测API的功能是否通过。此CI使用PR-CI-Build的编译产物，无需单独编译。
- 框架API测试脚本（PaddlePaddle/PaddleTest）：
PaddleTest/framework/api/run_paddle_ci.sh - 预测API测试脚本（PaddlePaddle/PaddleTest）：
PaddleTest/inference/python_api_test/parallel_run.sh
该CI主要是为了科学计算相关的单测是否通过。此CI使用PR-CI-Build的编译产物，无需单独编译。
- 测试脚本（PaddlePaddle/PaddleScience）：
PaddleScience/tests/test_examples/run.sh
该CI主要的功能是PR中的修改是否会造成OP性能下降或者精度错误。此CI使用PR-CI-Build的编译产物，无需单独编译。
- 执行脚本：
tools/ci_op_benchmark.sh run_op_benchmark
关于CI失败解决方案等详细信息可查阅PR-CI-Model-benchmark Manual
该CI主要的功能是检测PR中的修改是否会导致模型性能下降或者运行报错。此CI使用PR-CI-Build的编译产物，无需单独编译。
- 执行脚本：
tools/ci_model_benchmark.sh run_all
关于CI失败解决方案等详细信息可查阅PR-CI-Model-benchmark Manual
该CI主要的功能是检查代码风格是否符合规范，检测develop分支与当前PR分支的增量的API英文文档是否符合规范，以及当变更API或OP时需要TPM approval。
- 编译脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh build_and_check_cpu - 示例文档检测脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh build_and_check_gpu
该CI主要是为了检测infrt是否编译与单测通过
- 编译脚本：
paddle/scripts/infrt_build.sh build_only - 测试脚本：
paddle/scripts/infrt_build.sh test_only
该CI主要是为了编译含CINN的Paddle，并运行Paddle-CINN对接的单测，保证训练框架进行CINN相关开发的正确性。
- 编译脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh build_only - 测试脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh test
该CI主要的功能是为了检测当前PR对C++预测库与训练库的编译和单测是否通过。
- 编译脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh build_inference - 测试脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh gpu_inference
该CI主要是为了保证GPUBOX相关代码合入后编译可以通过。
- 编译脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh build_gpubox
该CI是为了检测当前PR在MAC系统下python35版本的编译与单测是否通过，以及做develop与当前PR的单测增量检测，如有不同，提示需要approval。
- 执行脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh maccheck_py35
该CI是为了检测当前PR在Windows系统下MKL版本的GPU编译与单测是否通过，以及做develop与当前PR的单测增量检测，如有不同，提示需要approval。
- 执行脚本：
paddle/scripts/paddle_build.bat wincheck_mkl
该CI是为了检测当前PR在Windows系统下OPENBLAS版本的CPU编译与单测是否通过。
- 执行脚本：
paddle/scripts/paddle_build.bat wincheck_openblas
该CI是为了检测当前PR在Windows系统下预测模块的编译与单测是否通过。
- 执行脚本：
paddle/scripts/paddle_build.bat wincheck_inference
该CI主要的功能是检测PR中的修改能否在昆仑芯片上编译与单测通过。
- 执行脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh check_xpu_coverage
该CI主要是为了检测当前PR对NPU代码编译跟测试是否通过。
- 编译脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh build_only - 测试脚本：
paddle/scripts/paddle_build.sh gpu_cicheck_py35
该CI主要的功能是检测PR中的修改能否在曙光芯片上编译通过。
- 执行脚本：
paddle/scripts/musl_build/build_paddle.sh build_only
该CI是为了检测当前PR的C++代码是否可以通过静态代码扫描。
该CI是为了检测当前PR的Python代码是否可以通过静态代码扫描。
当您的PR的CI失败时，paddle-bot会在您的PR页面发出一条评论，同时此评论GitHub会同步到您的邮箱，让您第一时间感知到PR的状态变化（注意：只有第一条CI失败的时候会发邮件，之后失败的CI只会更新PR页面的评论。）
您可以通过点击paddle-bot评论中的CI名字，也可通过点击CI列表中的Details来查看CI的运行日志，如上图。通常运行日志的末尾会告诉您CI失败的原因。
由于网络代理、机器不稳定等原因，有时候CI的失败也并不是您的PR自身的原因，这时候您只需要rerun此CI即可。
如果CI失败您无法判断原因，可进【CI and CE值班群】咨询，群号请联系 @lelelelelez。
常见FAQ。
若遇到其他问题，请联系 @lelelelelez。