`` Torch.compile '' kullanırken, birkaç yaygın tuzak ortaya çıkabilir:
1. Performans Değişkenliği: `` Torch.comPile '' her zaman performansı artırmaz ve bazen daha yavaş yürütme veya artan bellek kullanımına neden olabilir. Derlenmiş modelin performansını orijinal modelle karşılaştırmak çok önemlidir [2] [4].
2. Grafik Breaks: `Torch.compile`, desteklenmeyen kod veya karmaşık işlemlerle karşılaşırsa, kodu optimize edilmiş ve optimize edilmemiş parçalara bölünerek" grafik kırılmaları "tanıtabilir. Ölümcül olmasa da, bu molalar optimizasyon avantajlarını sınırlayabilir. Sorunlu bölümlerin yeniden yazılması yardımcı olabilir [2] [4].
3. Şifreli hata mesajları: Derleme hataları genellikle Pytorch ekibinden yardım almadan hata ayıklanması zor olan şifreli hata mesajları üretir. Bu, sorun gidermeyi zorlaştırabilir [2] [4].
4 Uzun derleme süreleri: Derleme sürecinin kendisi zaman alıcı olabilir, bazen daha büyük modeller için birkaç dakika veya daha uzun sürebilir. Bu, ilk aşamalardan ziyade gelişimin sonuna doğru `` Torch.compile '' ı değerlendirmeyi tavsiye eder [1] [4].
5. Dinamik şekiller ve yeniden derleme: `Torch.compile` başlangıçta statik tensör şekilleri varsayar. Şekiller değişirse, dinamik şekiller etkin olmadıkça yeniden derleme meydana gelebilir. Bu, yeniden derleme nedeniyle daha yavaş başlangıç çalışmalarına yol açabilir [1].
6. Çok işlevli sorunlar: Şu anda, `` Torch.compile '' ile çoklu işleme, eşzamanlı ortamlarda kullanımını sınırlayabilen buggy'dir [3].
7. Desteklenmemiş Özellikler: Bazı Numpy özellikleri veya karmaşık işlemler, derleme sorunlarına veya grafik kırılmalarına yol açan `` Torch.compile '' tarafından desteklenmeyebilir [5].
Bu sorunları azaltmak için, üst düzey işlevlere `` Torch.compile '' uygulanması, gerektiğinde dinamik şekiller kullanmanız ve derlenen modelin performansını orijinaline kıyasla iyice test etmeniz önerilir [1] [2].
Alıntılar:[1] https://pytorch.org/docs/stable/torch.compiler_troubeshooting.html
[2] https://lightning.ai/docs/fabric/2.2.3/adved/compile.html
[3] http://blog.ezyang.com/2024/11/ways-to-use-torch-compile/
[4] https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/adved/compile.html
[5] https://pytorch.org/docs/stable/torch.compiler_faq.html
[6] https://stackoverflow.com/questions/75886125/how-should-iU-iu-torch-compile-properly
[7] https://www.aionlinecours.com/blog/how
[8] https://github.com/patrick-kidger/jaxtyping/issues/196