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对于词表较小的模型(如llama2系模型),关闭并行可以减少推理时延,对于词表较大的模型(如qwen系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。
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计算公式:调优时长 = 经验系数 x Iterations ÷(卡数 x 实例数 x 吞吐)+ 前后处理时间 单位:小时 表5 参数说明 参数 说明 经验系数 经验系数与模型训练迭代过程中处理的序列长度和批次大小有关。
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总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行,举例如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46.6)和GPU打分结果(mmlu取值47)进行对比,误差在1以内(计算公式:(47-46.6) < 1)认为NPU精度和GPU对齐。
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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,
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