paddlenlp
2 года назад
README.md
飞桨训推一体认证（TIPC）
1. 简介
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。
2. 汇总信息
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：
- 基础训练预测：包括模型单机单卡训练、单机多卡训练以及Paddle Inference Python预测。
- 更多训练方式：包括多机多卡、混合精度。
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 |
|---|---|---|---|---|
| bigru_crf | 序列标注 | 支持 | - | - |
| Transformer | 机器翻译 | 支持 | - | - |
3. 测试工具简介
目录介绍
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训练预测的主程序测试流程概述
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：
- 运行prepare.sh准备测试所需数据和模型；
- 运行要测试的功能对应的测试脚本
test_train_inference_python.sh，产出log，由log可以看到不同配置是否运行成功； - 用
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。
4. 开始测试
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：
- test_train_inference_python 使用 ：测试基于Python的模型训练、推理等基本功能。