Major Features: • Advanced topological sorting algorithm with cycle detection and resolution • Intelligent pipeline optimization with parallelization analysis • Critical path analysis and performance metrics calculation • Comprehensive .mflow file converter for seamless UI-to-API integration • Complete modular UI framework with node-based pipeline editor • Enhanced model node properties (scpu_fw_path, ncpu_fw_path) • Professional output formatting without emoji decorations Technical Improvements: • Graph theory algorithms (DFS, BFS, topological sort) • Automatic dependency resolution and conflict prevention • Multi-criteria pipeline optimization • Real-time stage count calculation and validation • Comprehensive configuration validation and error handling • Modular architecture with clean separation of concerns New Components: • MFlow converter with topology analysis (core/functions/mflow_converter.py) • Complete node system with exact property matching • Pipeline editor with visual node connections • Performance estimation and dongle management panels • Comprehensive test suite and demonstration scripts 🤖 Generated with Claude Code (https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
4.6 KiB
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Pipeline Editor Integration Summary
概述
成功將 pipeline_editor.py 中的核心功能整合到 dashboard.py 中,提供統一的管道編輯和監控體驗。
整合的功能
1. StageCountWidget
- 功能: 實時顯示管道階段計數和狀態
- 位置: 管道編輯器面板右上角
- 特性:
- 顯示當前階段數量
- 顯示管道狀態(就緒/無效/錯誤)
- 錯誤信息顯示
- 動態樣式更新
2. 管道分析和驗證
- 功能: 實時分析管道結構和驗證完整性
- 方法:
analyze_pipeline(): 分析當前管道print_pipeline_analysis(): 詳細輸出分析結果validate_pipeline(): 驗證管道完整性update_info_panel(): 更新信息面板
3. 工具欄節點創建
- 功能: 快速添加節點到管道
- 包含按鈕:
- Add Input Node
- Add Model Node
- Add Preprocess Node
- Add Postprocess Node
- Add Output Node
- Validate Pipeline
- Clear Pipeline
4. 實時統計和監控
- 功能: 自動監控管道變化並更新統計
- 特性:
- 500ms 延遲的定時器分析
- 節點變化時自動觸發分析
- 連接變化時自動更新
- 詳細的終端輸出日誌
5. 管道信息面板
- 功能: 在配置面板中顯示管道分析結果
- 位置: 右側面板 → Stages 標籤
- 顯示內容:
- 階段計數
- 驗證狀態
- 節點統計
- 錯誤信息
技術實現
新增類
class StageCountWidget(QWidget):
"""階段計數顯示組件"""
- update_stage_count()
- setup_ui()
新增方法
class IntegratedPipelineDashboard:
# 分析相關
- setup_analysis_timer()
- schedule_analysis()
- analyze_pipeline()
- print_pipeline_analysis()
- update_info_panel()
# 工具欄相關
- create_pipeline_toolbar()
- clear_pipeline()
# 增強的驗證
- validate_pipeline() # 更新版本
新增信號
pipeline_changed = pyqtSignal()
stage_count_changed = pyqtSignal(int)
新增屬性
self.stage_count_widget = None
self.analysis_timer = None
self.previous_stage_count = 0
self.info_text = None # 管道信息瀏覽器
界面變化
管道編輯器面板
- 頭部: 添加了 StageCountWidget 顯示當前狀態
- 工具欄: 新增節點創建和管道操作按鈕
- 樣式: 與主題保持一致的深色風格
配置面板
- Stages 標籤: 添加了管道分析信息顯示
- 實時更新: 節點變化時自動更新信息
導入處理
管道分析函數
try:
from cluster4npu_ui.core.pipeline import get_stage_count, analyze_pipeline_stages, get_pipeline_summary
except ImportError:
# 提供後備函數以保證系統穩定性
def get_stage_count(graph): return 0
def analyze_pipeline_stages(graph): return {}
def get_pipeline_summary(graph): return {...}
測試驗證
集成測試
- ✅ 所有導入正常
- ✅ StageCountWidget 功能完整
- ✅ Dashboard 方法存在且可調用
- ✅ 管道分析函數工作正常
運行時測試
- ✅ 創建 StageCountWidget 成功
- ✅ 階段計數更新正常
- ✅ 錯誤狀態處理正確
- ✅ 所有新增方法可調用
向後兼容性
- 保留原有功能: 所有原有的 dashboard 功能保持不變
- 漸進式增強: 新功能作為附加特性,不影響核心功能
- 錯誤處理: 導入失敗時提供後備方案
使用指南
啟動應用
python main.py
使用新功能
- 查看階段計數: 右上角的 StageCountWidget 實時顯示
- 快速添加節點: 使用工具欄按鈕
- 驗證管道: 點擊 "Validate Pipeline" 按鈕
- 清除管道: 點擊 "Clear Pipeline" 按鈕
- 查看詳細分析: 在 Stages 標籤查看管道信息
監控輸出
- 終端會輸出詳細的管道分析信息
- 每次節點變化都會觸發新的分析
- 使用表情符號標記不同類型的操作
未來增強
- 性能優化: 可以添加更復雜的性能分析
- 可視化: 可以添加圖表顯示管道流程
- 導出功能: 可以導出管道分析報告
- 自動建議: 可以添加管道優化建議
結論
成功將 pipeline_editor.py 的核心功能完全整合到 dashboard.py 中,提供了:
- 🎯 實時階段計數和狀態監控
- 🔧 便捷的節點創建工具欄
- 📊 詳細的管道分析和驗證
- 🔄 自動化的實時更新機制
- 📋 完整的信息顯示面板
整合保持了代碼的清潔性和可維護性,同時提供了豐富的用戶體驗。