Ich habe ein Modell mit der "transformers" Bibliothek trainiert, mit Python und PyTorch.

Wenn ich eine GPU verwende, skaliert das Modell gut mit Stapeln von Eingabedaten. Wenn ich jedoch Inferenz auf einer CPU durchführe, skaliert das Modell nicht.

Hast du Hinweise, wie ich es besser machen kann?
Hier sind einige Vorschläge, um die CPU-Inferenzleistung deines Modells zu verbessern:

1. Reduziere die Stapelgröße auf 1 oder nur wenige Beispiele pro Durchlauf. Transformers sind für große Stapel auf GPUs optimiert, aber die CPU-Inferenz verlangsamt sich erheblich bei großen Stapeln. Die Verarbeitung von Beispielen einzeln oder in sehr kleinen Stapeln kann helfen.

2. Stelle sicher, dass dein CPU-Code optimiert ist. Überprüfe, ob ineffiziente Schleifen vermieden werden und Matrixoperationen optimiert sind, usw. Grundlegende Code-Optimierungen können zu moderaten CPU-Geschwindigkeitssteigerungen führen.

3. Schau dir TensorRT, TensorFlow Lite oder andere Bibliotheken an, die für die CPU-Inferenz optimiert sind. Sie können bessere Leistung bieten als reines PyTorch auf der CPU.

4. Trainiere eine kleinere Version deines Modells für den Einsatz auf der CPU. Dadurch kann etwas Genauigkeit verloren gehen, aber es kann viel Geschwindigkeit zurückgewonnen werden. Transformers haben viele Parameter, daher reicht ein kleineres Modell weit!

5. Leider können CPUs nicht mit der Rohgeschwindigkeit und Rechenleistung von GPUs mithalten, insbesondere für Workloads, die für GPUs wie Transformers gedacht sind. Du musst möglicherweise eine gewisse Leistungseinbuße akzeptieren, wenn du auf einer CPU bereitstellst.

Das sind ein paar Vorschläge, mit denen du experimentieren kannst, um die CPU-Inferenz deines Modells zu verbessern. Im Allgemeinen lauten die Taktiken: Stapelgröße reduzieren, deinen Code optimieren, eine Bibliothek verwenden, die auf CPU-ML zugeschnitten ist, oder ein kleines Modell neu trainieren. Lass mich wissen, ob dir eine dieser Optionen hilft, die Geschwindigkeit deines Modells zu erhöhen! Ich stehe gerne für weitere Ratschläge oder Ideen zur Verfügung.