Sijun He dc5f5d82f6 | 1 year ago | |
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benchmark | 1 year ago | |
bigru_crf | 1 year ago | |
configs | 1 year ago | |
docs | 1 year ago | |
dygraph | 1 year ago | |
ernie_information_extraction | 1 year ago | |
ernie_text_cls | 1 year ago | |
ernie_text_matching | 1 year ago | |
results | 2 years ago | |
static | 1 year ago | |
transformer | 1 year ago | |
README.md | 1 year ago | |
benchmark_train.sh | 1 year ago | |
common_func.sh | 1 year ago | |
compare_results.py | 1 year ago | |
extract_loss.py | 1 year ago | |
prepare.sh | 1 year ago | |
test_train_dy2static_python.sh | 1 year ago | |
test_train_inference_python.sh | 1 year ago | |
test_train_inference_python_npu.sh | 1 year ago | |
test_train_inference_python_xpu.sh | 1 year ago | |
train.py | 1 year ago |
飞桨除了基本的模型训练和预测,还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了PaddleNLP中部分模型的飞桨训推一体认证 (Training and Inference Pipeline Certification(TIPC)) 信息和测试工具,方便用户查阅每种模型的训练推理部署打通情况,并可以进行一键测试。
打通情况汇总如下,已填写的部分表示可以使用本工具进行一键测试,未填写的表示正在支持中。
字段说明:
更详细的MKLDNN、TensorRT等预测加速相关功能的支持情况可以查看各测试工具的更多教程。
模型名称 | 模型类型 | 基础 训练预测 |
更多 训练方式 |
模型压缩 |
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bigru_crf | 序列标注 | 支持 | - | - |
Transformer | 机器翻译 | 支持 | - | - |
test_tipc/
├── bigru_crf # bigru_crf模型实现
│ ├── data.py
│ ├── deploy
│ │ └── predict.py # python预测部署脚本
│ ├── export_model.py # 模型导出脚本
│ ├── model.py # 模型实现脚本
│ └── train.py # 训练脚本
├── transformer # Transformer 双精度模型实现
│ ├── modeling.py # Transformer 双精度模型组网脚本
│ └── train.py # Transformer 双精度训练脚本
├── compare_results.py # 用于对比log中的预测结果与results中的预存结果精度误差是否在限定范围内
├── configs # 配置文件目录
│ ├── bigru_crf # bigru_crf模型的测试配置文件目录
│ └── train_infer_python.txt # 测试Linux上python训练预测(基础训练预测)的配置文件
│ └── Transformer # Transformer 模型的测试配置文件目录
│ └── train_infer_python.txt # 测试 Linux 上 python 训练预测(基础训练预测)的配置文件
├── prepare.sh # 完成test_*.sh运行所需要的数据和模型下载
├── readme.md # 使用文档
├── results # 预先保存的预测结果,用于和实际预测结果进行精读比对
│ ├── python_bigru_crf_results_fp16.txt # 预存的bigru_cr模型python预测fp16精度的结果
│ └── python_bigru_crf_results_fp32.txt # 预存的bigru_cr模型python预测fp32精度的结果
└── test_train_inference_python.sh # 测试python训练预测的主程序
使用本工具,可以测试不同功能的支持情况,以及预测结果是否对齐,测试流程概括如下:
test_train_inference_python.sh
,产出log,由log可以看到不同配置是否运行成功;compare_results.py
对比log中的预测结果和预存在results目录下的结果,判断预测精度是否符合预期(在误差范围内)。测试单项功能仅需两行命令,如需测试不同模型/功能,替换配置文件即可,命令格式如下:
# 功能:准备数据
# 格式:bash + 运行脚本 + 参数1: 配置文件选择 + 参数2: 模式选择
bash test_tipc/prepare.sh configs/[model_name]/[params_file_name] [Mode]
# 功能:运行测试
# 格式:bash + 运行脚本 + 参数1: 配置文件选择 + 参数2: 模式选择
bash test_tipc/test_train_inference_python.sh configs/[model_name]/[params_file_name] [Mode]
例如,测试基本训练预测功能的lite_train_lite_infer
模式,运行:
# 准备数据
bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/bigru_crf/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'
# 运行测试
bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/bigru_crf/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'
关于本示例命令的更多信息可查看基础训练预测使用文档。
各功能测试中涉及MKLDNN、TensorRT等多种预测相关参数配置,请点击下方相应链接了解更多细节和使用教程:
No Description
Python C++ Cuda Text Markdown other
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