sra_benchmark开发者指南如何扩展新的搜推模型到基准测试套件中【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/sra_benchmark是面向鲲鹏SRA的基准测试套件为开发者提供了全面的搜推模型性能评估方案。本文将详细介绍如何将新的搜索推荐模型扩展到该基准测试套件中帮助开发者快速集成并评估模型性能。1. 准备工作环境与项目结构在开始扩展新模型之前首先需要了解sra_benchmark的项目结构。核心代码和配置文件主要集中在modelzoo/目录下该目录包含了多种搜推模型的实现如DeepFM、DIN、DLRM等。每个模型通常包含以下几个关键部分训练脚本如train.py用于模型的训练过程分布式配置如distribute_k8s/目录下的YAML文件用于配置Kubernetes分布式训练环境结果目录如result/用于存储训练好的模型和评估结果1.1 克隆项目仓库首先需要将项目克隆到本地环境git clone https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark cd sra_benchmark2. 模型集成步骤从代码到配置2.1 创建模型目录结构在modelzoo/目录下为新模型创建一个专属目录建议使用模型名称作为目录名例如modelzoo/my_new_model/。目录结构应包含以下内容my_new_model/ ├── distribute_k8s/ # Kubernetes分布式配置 │ ├── distribute_k8s_BF16.yaml │ ├── distribute_k8s_FP32.yaml │ └── launch.py ├── result/ # 模型训练结果 │ └── README.md ├── README.md # 模型说明文档 └── train.py # 模型训练脚本2.2 实现模型训练代码在train.py中实现新模型的训练逻辑。可以参考现有模型如modelzoo/deepfm/train.py的实现方式确保代码风格和接口一致性。主要包含以下功能数据加载与预处理模型定义与编译训练过程控制模型保存与评估2.3 配置分布式训练环境在distribute_k8s/目录下创建BF16和FP32两种精度的配置文件定义Kubernetes集群中的资源分配、容器镜像、环境变量等参数。可以参考modelzoo/din/distribute_k8s/下的配置文件进行修改。2.4 添加模型说明文档在模型目录下创建README.md详细描述模型的原理、使用方法、参数说明等内容。示例可参考modelzoo/wide_and_deep/README.md。3. 基准测试集成性能评估与结果记录3.1 配置基准测试脚本sra_benchmark提供了训练和推理吞吐量测试脚本位于项目根目录下训练吞吐量测试train_throughput_test.py推理吞吐量测试inference_throughput_test.py需要在这些脚本中添加对新模型的支持指定模型路径、输入输出格式等参数。3.2 执行基准测试使用以下命令执行训练吞吐量测试python train_throughput_test.py --model my_new_model --precision FP32执行推理吞吐量测试python inference_throughput_test.py --model my_new_model --precision BF16测试过程遵循下图所示的流程包括模型训练如需、数据集下载、TensorFlow Serving部署、性能指标收集等步骤3.3 记录测试结果测试结果将自动保存到模型目录下的result/文件夹中包括日志文件、性能指标如吞吐量、延迟等。可以参考modelzoo/deepfm/result/中的文件结构进行整理。4. 模型验证与优化4.1 验证模型正确性通过对比测试结果与预期性能指标验证新模型是否正确集成。可以使用log_process.py工具位于modelzoo/benchmark/cpu/和modelzoo/benchmark/gpu/目录下处理日志文件提取关键性能数据。4.2 性能优化建议如果测试结果未达到预期可以从以下几个方面进行优化模型结构优化参考现有模型的特征交互方式如Domain-enhanced Feature Interaction和DFUB模块如下图所示提升模型表达能力。训练参数调整在配置文件中优化学习率、批大小等超参数硬件资源配置根据模型需求调整Kubernetes中的CPU、GPU资源分配5. 提交与贡献完成模型集成和测试后可以通过提交Pull Request的方式将新模型贡献给sra_benchmark项目。确保代码符合项目的编码规范并附上详细的测试报告和说明文档。通过以上步骤您可以轻松地将新的搜推模型扩展到sra_benchmark基准测试套件中充分利用鲲鹏SRA的计算能力获得准确的性能评估结果。【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考