ข้อผิดพลาดทั่วไปคืออะไรเมื่อใช้ไฟฉายคอมไพล์

1. ความแปรปรวนของประสิทธิภาพ: `Torch.Compile` ไม่ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพเสมอไปและบางครั้งอาจส่งผลให้การดำเนินการช้าลงหรือเพิ่มการใช้หน่วยความจำ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลที่รวบรวมกับรุ่นดั้งเดิม [2] [4]

2. การแบ่งกราฟ: ถ้า `Torch.Compile` พบรหัสที่ไม่ได้รับการสนับสนุนหรือการดำเนินการที่ซับซ้อนมันอาจแนะนำ" การแบ่งกราฟ "การแยกรหัสออกเป็นชิ้นส่วนที่ปรับให้เหมาะสมและไม่ได้รับการปรับ ในขณะที่ไม่ถึงตาย แต่การหยุดพักเหล่านี้สามารถ จำกัด ประโยชน์การเพิ่มประสิทธิภาพ การเขียนส่วนที่มีปัญหาใหม่สามารถช่วยได้ [2] [4]

3. ข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่เป็นความลับ: การรวบรวมความล้มเหลวมักจะสร้างข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่เป็นความลับซึ่งยากต่อการดีบักโดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากทีม Pytorch สิ่งนี้สามารถทำให้การแก้ไขปัญหาท้าทาย [2] [4]

4. เวลารวบรวมยาว: กระบวนการรวบรวมเองอาจใช้เวลานานบางครั้งใช้เวลาหลายนาทีหรือนานกว่าสำหรับรุ่นที่ใหญ่กว่า สิ่งนี้ทำให้แนะนำให้ประเมิน `คบเพลิง compile` ในตอนท้ายของการพัฒนามากกว่าในช่วงเริ่มต้น [1] [4]

5. รูปร่างแบบไดนามิกและการรวมกันใหม่: `Torch.Compile` ในขั้นต้นถือว่ารูปร่างเทนเซอร์แบบคงที่ หากการเปลี่ยนแปลงรูปร่างอาจมีการคอมไพล์การรวมกันอีกครั้งเว้นแต่จะเปิดใช้งานรูปร่างแบบไดนามิก สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การวิ่งเริ่มต้นช้าลงเนื่องจากการรวมกันใหม่ [1]

6. ปัญหามัลติเธรด: ปัจจุบันมัลติเธรดด้วย `Torch.Compile` คือ Buggy ซึ่งสามารถ จำกัด การใช้งานในสภาพแวดล้อมที่เกิดขึ้นพร้อมกัน [3]

7. คุณสมบัติที่ไม่ได้รับการสนับสนุน: คุณสมบัติ NumPy บางอย่างหรือการดำเนินการที่ซับซ้อนอาจไม่ได้รับการสนับสนุนโดย `Torch.compile` นำไปสู่ปัญหาการรวบรวมหรือการแบ่งกราฟ [5]

เพื่อลดปัญหาเหล่านี้ขอแนะนำให้ใช้ `Torch.compile` กับฟังก์ชั่นระดับสูงให้ใช้รูปร่างแบบไดนามิกเมื่อจำเป็นและทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลที่รวบรวมได้อย่างละเอียดเมื่อเทียบกับ [1] [2]