SUMIN/HuggingFace_transformer
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2024-02-16 08:16:58 +01:00
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38
docs/source/ja/benchmarks.md
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@@ -49,7 +49,7 @@ Hugging Faceのベンチマークツールは非推奨であり、Transformerモ
```py
>>> from transformers import PyTorchBenchmark, PyTorchBenchmarkArguments
>>> args = PyTorchBenchmarkArguments(models=["bert-base-uncased"], batch_sizes=[8], sequence_lengths=[8, 32, 128, 512])
>>> args = PyTorchBenchmarkArguments(models=["google-bert/bert-base-uncased"], batch_sizes=[8], sequence_lengths=[8, 32, 128, 512])
>>> benchmark = PyTorchBenchmark(args)
```
</pt>
@@ -58,7 +58,7 @@ Hugging Faceのベンチマークツールは非推奨であり、Transformerモ
>>> from transformers import TensorFlowBenchmark, TensorFlowBenchmarkArguments
>>> args = TensorFlowBenchmarkArguments(
... models=["bert-base-uncased"], batch_sizes=[8], sequence_lengths=[8, 32, 128, 512]
... models=["google-bert/bert-base-uncased"], batch_sizes=[8], sequence_lengths=[8, 32, 128, 512]
... )
>>> benchmark = TensorFlowBenchmark(args)
```
@@ -92,20 +92,20 @@ python examples/pytorch/benchmarking/run_benchmark.py --help
--------------------------------------------------------------------------------
Model Name Batch Size Seq Length Time in s
--------------------------------------------------------------------------------
bert-base-uncased 8 8 0.006
bert-base-uncased 8 32 0.006
bert-base-uncased 8 128 0.018
bert-base-uncased 8 512 0.088
google-bert/bert-base-uncased 8 8 0.006
google-bert/bert-base-uncased 8 32 0.006
google-bert/bert-base-uncased 8 128 0.018
google-bert/bert-base-uncased 8 512 0.088
--------------------------------------------------------------------------------
==================== INFERENCE - MEMORY - RESULT ====================
--------------------------------------------------------------------------------
Model Name Batch Size Seq Length Memory in MB
--------------------------------------------------------------------------------
bert-base-uncased 8 8 1227
bert-base-uncased 8 32 1281
bert-base-uncased 8 128 1307
bert-base-uncased 8 512 1539
google-bert/bert-base-uncased 8 8 1227
google-bert/bert-base-uncased 8 32 1281
google-bert/bert-base-uncased 8 128 1307
google-bert/bert-base-uncased 8 512 1539
--------------------------------------------------------------------------------
==================== ENVIRONMENT INFORMATION ====================
@@ -151,20 +151,20 @@ python examples/tensorflow/benchmarking/run_benchmark_tf.py --help
--------------------------------------------------------------------------------
Model Name Batch Size Seq Length Time in s
--------------------------------------------------------------------------------
bert-base-uncased 8 8 0.005
bert-base-uncased 8 32 0.008
bert-base-uncased 8 128 0.022
bert-base-uncased 8 512 0.105
google-bert/bert-base-uncased 8 8 0.005
google-bert/bert-base-uncased 8 32 0.008
google-bert/bert-base-uncased 8 128 0.022
google-bert/bert-base-uncased 8 512 0.105
--------------------------------------------------------------------------------
==================== INFERENCE - MEMORY - RESULT ====================
--------------------------------------------------------------------------------
Model Name Batch Size Seq Length Memory in MB
--------------------------------------------------------------------------------
bert-base-uncased 8 8 1330
bert-base-uncased 8 32 1330
bert-base-uncased 8 128 1330
bert-base-uncased 8 512 1770
google-bert/bert-base-uncased 8 8 1330
google-bert/bert-base-uncased 8 32 1330
google-bert/bert-base-uncased 8 128 1330
google-bert/bert-base-uncased 8 512 1770
--------------------------------------------------------------------------------
==================== ENVIRONMENT INFORMATION ====================
@@ -202,7 +202,7 @@ bert-base-uncased 8 512 1770
を追加することで、オプションで _.csv_ ファイルに保存することができます。この場合、各セクションは別々の _.csv_ ファイルに保存されます。_.csv_
ファイルへのパスは、データクラスの引数を使用してオプションで定義できます。
モデル識別子、例えば `bert-base-uncased` を使用して事前学習済みモデルをベンチマークする代わりに、利用可能な任意のモデルクラスの任意の設定をベンチマークすることもできます。この場合、ベンチマーク引数と共に設定の `list` を挿入する必要があります。
モデル識別子、例えば `google-bert/bert-base-uncased` を使用して事前学習済みモデルをベンチマークする代わりに、利用可能な任意のモデルクラスの任意の設定をベンチマークすることもできます。この場合、ベンチマーク引数と共に設定の `list` を挿入する必要があります。
<frameworkcontent>