Jakie są powszechne pułapki podczas korzystania z Torch.Compile

1. Zmienność wydajności: `Torch.compile` nie zawsze poprawia wydajność i czasami może powodować wolniejsze wykonanie lub zwiększone zużycie pamięci. Ważne jest, aby porównać wydajność skompilowanego modelu z oryginalnym modelem [2] [4].

2. Wykresy wykresu: Jeśli „Torch.compile” napotyka nieobsługiwany kod lub złożone operacje, może wprowadzić „przerwy wykresu”, podzielając kod na zoptymalizowane i nieoptymalizowane części. Chociaż nie są śmiertelne, przerwy te mogą ograniczyć korzyści optymalizacji. Przepisywanie problematycznych sekcji może pomóc [2] [4].

3. Kryzysowe komunikaty o błędach: Awarie kompilacji często tworzą tajemnicze komunikaty o błędach, które trudno jest debugować bez pomocy zespołu Pytorch. Może to sprawić, że rozwiązywanie problemów jest trudne [2] [4].

4. Długie czasy kompilacji: sam proces kompilacji może być czasochłonny, czasami zajmujący kilka minut lub nawet dłużej dla większych modeli. To sprawia, że ​​wskazane jest ocena „Torch.Compile” pod koniec rozwoju, a nie na początkowych etapach [1] [4].

5. Kształty dynamiczne i rekompilacja: „Torch.Compile” początkowo zakłada statyczne kształty tensora. Jeśli kształty się zmieniają, może wystąpić ponowna kompilacja, chyba że włączono dynamiczne kształty. Może to prowadzić do wolniejszych początkowych przebiegów z powodu ponownej kompilacji [1].

6. Problemy z wielofunkcyjnym: Obecnie wielowa liczba za pomocą „Torch.compile” jest buggy, który może ograniczyć jego zastosowanie w współbieżnych środowiskach [3].

7. Funkcje nieobsługiwane: Niektóre funkcje Numpy lub złożone operacje nie mogą być obsługiwane przez „Torch.compile”, co prowadzi do problemów z kompilacją lub pęknięć wykresów [5].

Aby złagodzić te problemy, zaleca się zastosowanie „Torch.Compile” do funkcji wysokiego poziomu, w razie potrzeby użycie dynamicznych kształtów i dokładnie przetestuj wydajność skompilowanego modelu w porównaniu z oryginałem [1] [2].