ByteTransformer 使用教程

ByteTransformer 使用教程

ByteTransformer optimized BERT transformer inference on NVIDIA GPU. https://arxiv.org/abs/2210.03052 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTransformer

1. 项目介绍

ByteTransformer 是由字节跳动开发的一个高性能的推理库，专为 BERT 类型的变换器设计。它提供了以下特点：

• 支持 Python 和 C++ API，通过 PyTorch 插件，用户可以用几行 Python 代码增强变换器推理。
• 支持固定长度和可变长度的变换器。
• 针对无填充算法的 BERT 例程进行端到端架构感知优化，包括 QKV 编码、softmax、前馈网络、激活、层归一化和多头注意力。

ByteTransformer 在字节跳动的内部变换器推理服务系统中得到了广泛应用，相比其他变换器实现，对于固定长度和可变长度输入都有更优的性能。

2. 项目快速启动

环境要求

• CUDA: 11.6
• CMake: >= 3.13
• PyTorch: >= 1.8
• GPU 计算能力: 7.0(V100) / 7.5(T4) 或 8.0(A100)
• Python: >= 3.7

构建项目

首先，确保你已经安装了所有必需的环境。然后，克隆仓库并构建项目：

git clone https://github.com/bytedance/ByteTransformer.git
cd ByteTransformer
git submodule update --init
mkdir build && cd build
cmake -DTORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0" -DDataType=FP16 -DBUILD_THS=ON -DCUDAARCHS="80" ..
make

单元测试

在 C++ 中进行单元测试：

cd build
python3 ../unit_test/bert_transformer_test.py 16 64 12 64 --avg_seqlen 32 --dtype fp16 --export_data
./bin/bert_transformer_test 16 64 12 64

在 Python 中进行 PyTorch 插件单元测试：

cd build
python3 ../unit_test/bert_transformer_test.py 16 64 12 64 --avg_seqlen 32 --dtype fp16

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 ByteTransformer 的案例和最佳实践：

• 当处理固定长度的输入时，推荐使用 ByteTransformer 提供的向量化操作来提升性能。
• 对于可变长度的输入，使用 ByteTransformer 的动态批处理功能可以优化推理时间。
• 在模型训练后，使用 ByteTransformer 进行推理，可以获得更快的处理速度和更高的吞吐量。

4. 典型生态项目

目前 ByteTransformer 仓库下主要支持标准 BERT 变换器编码器。在未来，社区可能会贡献更多与 BERT 相关的模型和工具，例如：

• 支持更多类型的变换器模型。
• 提供预训练模型和推理脚本。
• 集成其他优化工具和库。

通过以上教程，您可以开始使用 ByteTransformer 来加速您的 BERT 推理任务，并探索其在不同场景下的应用潜力。

ByteTransformer optimized BERT transformer inference on NVIDIA GPU. https://arxiv.org/abs/2210.03052 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTransformer