Transformers Benchmarks 开源项目教程

Transformers Benchmarks 开源项目教程

transformers-benchmarks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transformers-benchmarks

1. 项目介绍

Transformers Benchmarks 项目旨在为不同类型的 GPU（包括单 GPU、多 GPU 以及多机环境）上的 Transformer 模型训练提供真实的 TeraFLOPS 性能数据。这些数据可以帮助用户估算训练大型 Transformer 模型所需的机器时间。项目考虑了硬件、散热、CUDA 版本、Transformer 模型、批处理大小等超参数和实现方式等多个因素，给出了个人电脑和云实例上的性能数据，并且提供了 Jupyter 笔记本供用户在自机器和工作负载上进行性能测试。

2. 项目快速启动

要运行 Transformers Benchmarks 项目，您需要一个支持 CUDA 的 PyTorch 环境。以下是快速启动的步骤：

首先，确保您的系统已安装了 CUDA 和 PyTorch。推荐使用最新版本的 CUDA 和 PyTorch 以获得更好的性能。

使用 nvidia-docker 来运行 PyTorch 容器是一个简单的方式。安装 nvidia-docker 后，您可以找到 PyTorch 镜像的最新标签，例如 22.07-py3，然后运行以下命令：

sudo docker run --gpus all -it --rm -p 8888:8888 -v ~:/workspace \
--ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \
nvcr.io/nvidia/pytorch:22.07-py3

容器启动后，在容器的 shell 中执行 jupyter notebook 命令以打开笔记本。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 性能比较：使用项目提供的数据，可以对不同 GPU 的性能进行直接比较。
• 资源优化：根据性能数据，优化模型训练所需的计算资源。

最佳实践

• 选择合适的环境：使用推荐的 CUDA 和 PyTorch 版本，确保环境稳定且性能最优。
• 调整超参数：根据 GPU 的性能，调整批处理大小等超参数，以实现最佳训练效果。

4. 典型生态项目

Transformers Benchmarks 项目是 Transformer 模型性能评估的一部分，以下是与该项目相关的典型生态项目：

• Hugging Face Transformers：提供广泛的预训练 Transformer 模型，以及用于训练和部署这些模型的工具。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。
• CUDA：NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，用于加速 GPU 计算任务。

以上就是关于 Transformers Benchmarks 开源项目的教程。希望这些信息能够帮助您更好地理解和使用该项目。

transformers-benchmarks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transformers-benchmarks